Interviewgids Airbnb Data Scientist

Kandidaten die engineering-interviews beschrijven, melden een telefonische screening met een recruiter, een coding interview met algoritmes waarbij echte testcases worden gebruikt, en daarna een onsite-ronde met coding, systeemontwerp en cultuur en waarden.

Voor Data Scientist-oefening zijn de volgende punten voorbereidingscategorieën, geen bevestigde Airbnb-rondenamen:

• Screening: Leg je achtergrond uit aan de hand van een project waarin je analyse een beslissing beïnvloedde. Scheid je eigen bijdrage van het werk van het team.
• Take-home: Oefen met het omzetten van een dataset in een reproduceerbare analyse met duidelijke aannames, kwaliteitscontroles en een beknopte aanbeveling.
• Coding: Schrijf SQL en datatransformaties terwijl je correctheid, edge cases en de manier waarop je de output zou testen toelicht.
• Case: Vertaal een productvraag naar metrics, een experiment of een modelleringsaanpak.
• Gedragsmatig: Bereid voorbeelden voor van meningsverschillen, feedback en beslissingen die zijn genomen met onvolledig bewijs.
• Onsite: Oefen met wisselen tussen technische details en een uitleg die een niet-expert kan volgen.

Maak in algemene Data Scientist-interviews je redenering zichtbaar op deze evaluatiegebieden:

• Statistiek en experimenteren: Definieer de hypothese, de primaire metric en de guardrails. Leg randomisatie, onzekerheid en mogelijke bias uit voordat je een resultaat interpreteert.
• SQL en coding: Geef aan wat elke rij voorstelt. Ga om met duplicaten, ontbrekende waarden en joins die aantallen kunnen opblazen, en controleer daarna je resultaat.
• Modelleringsoordeel: Stel een baseline vast, vermijd informatielekkage en kies een validatie die weerspiegelt hoe voorspellingen zullen worden gebruikt. Leg uit welke fouten het meest zwaarwegend zijn.
• Resultaten communiceren: Geef een aanbeveling, koppel die aan bewijs en leg uit wat onzeker blijft zonder op technisch vakjargon te leunen.

Een nuttig antwoord koppelt elke methode aan de beslissing die zij ondersteunt. Het noemen van een statistische techniek of model is pas het begin van die uitleg.

Het gerapporteerde engineeringtraject omvat algoritmes en systeemontwerp. Besteed voor algemene Data Scientist-voorbereiding extra aandacht aan de vraag of een metric de productvraag beantwoordt, of een vergelijking een causale claim ondersteunt en of een model een beslissing verbetert.

Beschouw in een oefencase voor een reismarktplaats gasten en hosts apart. Een wijziging zou de ene groep kunnen bevoordelen terwijl deze kosten veroorzaakt voor de andere. Leg uit hoe je die afweging zou meten, rekening zou houden met interacties tussen deelnemers en verschillen zou onderzoeken die schuilgaan achter een algeheel gemiddelde.

Kandidaten in senior engineeringtrajecten melden interviewtijdlijnen van 3 tot 5 weken, waarbij teammatching soms extra tijd toevoegt. Vraag je recruiter welke beoordelingen op jouw aanvraag van toepassing zijn en hoe de planning voor het team werkt.

Voor Data Scientist-voorbereiding is de uitdaging het combineren van correcte analyse met een verdedigbare aanbeveling. Oefen met het omgaan met ambigue metrics, onvolledige data en resultaten die een lancering niet duidelijk ondersteunen. Leg uit wat je wel kunt concluderen, wat je niet kunt concluderen en welk aanvullend bewijs je beslissing zou veranderen.

• Bereid je projectbewijs voor: Beschrijf voor de screening- en gedragsoefening de beslissing, jouw verantwoordelijkheid, de alternatieven die je overwoog en het resultaat. Neem een geval op waarin feedback je aanpak veranderde.
• Oefen SQL en coding hardop: Werk met gerelateerde tabellen, definieer hun grain en controleer joins en aggregaties. Leg uit hoe je lege invoer, ontbrekende waarden en dubbele records zou testen.
• Voltooi een take-home-opdracht: Bouw een reproduceerbare analyse en schrijf een korte samenvatting voor een niet-expert. Neem databeperkingen op en onderscheid observaties van causale conclusies.
• Oefen experiment- en modelleringscases: Kies metrics, identificeer bedreigingen voor validiteit en vergelijk een eenvoudige baseline met een complexere aanpak. Koppel elke keuze aan de beslissing en de kosten van fouten.
• Oefen de volledige uitleg: Gebruik een mock interview om te schakelen tussen berekeningen, aannames en aanbevelingen. Bekijk waar je redenering moeilijk te volgen werd.

De onderstaande vragen zijn representatieve oefenvragen voor Data Scientist.