Netflix データサイエンティスト面接ガイド

New Grad採用について、Netflixは通常、持ち帰り課題に続いて二回の面接を行うと説明しています。各段階の通過はフィードバックに基づきます。インターンシップの面接では通常、持ち帰り課題に続いておよそ二〜三回の面接が行われます。こうした若手向けの形式は参考情報であり、すべてのデータサイエンティスト求人に当てはまる保証ではないと考えてください。

より広範なデータサイエンティスト面接の準備では、以下の名称は準備項目であり、Netflixが用いる面接ラウンド名ではありません。

• スクリーニング：経歴、分析上の強み、関心のある仕事を簡潔に説明する練習をしましょう。
• 持ち帰り課題：前提を明示し、妥当な手法と読みやすいコードを用いて、簡潔な提案を含む明快な分析を作成しましょう。
• コーディング：境界的なケースを確認しながら、SQLと汎用プログラミング言語のコードを書き、その内容を説明しましょう。
• ケース問題：曖昧なプロダクト上の問いを、指標、仮説、分析計画、意思決定へと落とし込みましょう。
• 行動面接：協働、意見の相違、判断、学習について示せる具体的な経験を準備しましょう。
• オンサイト形式の対話：技術的な深掘り、ビジネス上の考察、平易な言葉での説明を切り替える練習をしましょう。

Netflixによると、面接担当者は該当する場合の技術スキル、職種固有のスキル、行動面のスキルを評価します。また、あなたのスキルセットと、どのような仕事に意欲を感じるかも理解しようとします。それに沿って根拠を示しましょう。意思決定の内容を明確にし、手法とトレードオフを説明し、結果を述べ、その仕事の何に意義を感じたかを明らかにしてください。

一般的なデータサイエンティスト面接の練習では、持ち帰り課題によって分析の構成力と文章での伝達力が試される場合があります。コーディングでは、SQLの習熟度、データ操作、正確性、説明力が試される場合があります。ケース問題では、統計、実験、指標の選択、モデリング上の判断が試される場合があります。行動面の話し合いでは、関係者との協働、不確実性への対応、専門家ではない相手への結果の伝え方が試される場合があります。

ソフトウェアエンジニアリングの準備と比べて、データサイエンティストの準備では、統計的推論、実験設計、指標の解釈、不確実性への対応が加わります。正しいコードは回答の一部にすぎません。データが結論を裏づけているかどうかも説明する必要があります。

分析中心の職種と比べると、モデル選択、検証、誤りによるコストがより重視される場合があります。本番運用中心の機械学習職と比べると、因果関係に関する問いや意思決定支援がより重視される場合があります。バランスの取れた計画では、こうした領域の境界もすべて扱う必要があります。

Netflixは評価領域を、技術、職種固有の能力、行動面と説明しています。各プロジェクトを、問いから手法、結果、意思決定、協働へと続く一連の流れとして提示し、これらの領域を結びつけましょう。

Netflixは選考にかかる期間を公表していません。

データサイエンティスト候補者にとって難しいのは、求められる思考の幅広さです。SQLの詳細から実験の妥当性へと話題を移し、その後、技術的な略語に頼らず提案を説明する必要があるかもしれません。New Grad面接では各段階の通過がフィードバックに左右されるため、最終回答だけを示すのではなく、前提と思考過程を明確にしてください。インターンシップの面接回数は概算なので、多少の違いに備えましょう。

明示されている評価領域と、データサイエンティストの中核業務を軸に準備しましょう。

• 統計と実験：仮説の定義、指標の選択、バイアスの特定、不確実性の解釈、因果推論の限界の説明を練習しましょう。
• SQLとコーディング：結合、集計、ウィンドウ処理を用い、欠損データや重複データを慎重に扱うクエリを書きましょう。各手順が正しい理由を言葉で説明してください。
• モデリング上の判断：単純な手法と複雑な手法を比較し、検証方法を選び、誤りのコスト、ドリフト、解釈可能性について話し合えるようにしましょう。
• コミュニケーション：リスクと次の行動を含め、分析を専門知識のない相手向けの短い提案にまとめましょう。
• 行動面の実例：自分のスキル、意思決定、協働、意欲を感じる仕事を示せるプロジェクトを準備しましょう。

最後に、技術的な質問、ケース問題、追加の掘り下げを組み合わせた模擬面接を行いましょう。結論が正しかったかだけでなく、思考過程を明確に示せたかを振り返ってください。