Sollicitatiegids voor datawetenschappers bij Netflix

Voor de werving van pas afgestudeerden zegt Netflix dat sollicitatiegesprekken doorgaans bestaan uit een thuisopdracht, gevolgd door twee rondes. Of je doorgaat, wordt in elke fase bepaald op basis van feedback. Sollicitatiegesprekken voor stages bestaan doorgaans uit een thuisopdracht, gevolgd door ongeveer twee tot drie rondes. Zie deze formats voor kandidaten aan het begin van hun carrière als context, niet als garantie voor elke vacature voor datawetenschapper.

Voor de bredere voorbereiding op een functie als datawetenschapper zijn de volgende labels voorbereidingscategorieën en geen namen van rondes bij Netflix.

• Screening: Oefen met het samenvatten van je achtergrond, analytische sterke punten en het werk dat je interessant vindt.
• Thuisopdracht: Lever een heldere analyse met expliciete aannames, deugdelijke methoden, leesbare code en een beknopte aanbeveling.
• Programmeren: Schrijf SQL en algemene programmeercode, licht die toe en controleer randgevallen.
• Case: Zet een ambigu productvraagstuk om in meetwaarden, hypothesen, een analyseplan en een beslissing.
• Gedragsvragen: Bereid voorbeelden voor over samenwerking, meningsverschillen, oordeelsvorming en leren.
• Gesprekken zoals op locatie: Oefen met schakelen tussen technische diepgang, zakelijk redeneren en communicatie in begrijpelijke taal.

Netflix zegt dat interviewers waar relevant technische vaardigheden, functiespecifieke vaardigheden en gedragsvaardigheden beoordelen. Ze willen ook inzicht krijgen in je vaardigheden en het soort werk waar je enthousiast van wordt. Presenteer je voorbeelden daarop afgestemd: benoem de beslissing, leg je methode en afwegingen uit, beschrijf het resultaat en verduidelijk waarom het werk betekenisvol voor je was.

Bij de algemene voorbereiding op sollicitatiegesprekken voor datawetenschappers kan een thuisopdracht de analytische structuur en schriftelijke communicatie toetsen. Programmeervragen kunnen je beheersing van SQL, gegevensbewerking, nauwkeurigheid en uitleg toetsen. Cases kunnen statistiek, experimenten, de keuze van meetwaarden en je beoordelingsvermogen bij modellering toetsen. Gedragsvragen kunnen toetsen hoe je met partners samenwerkt, op onzekerheid reageert en resultaten aan niet-deskundigen communiceert.

Vergeleken met de voorbereiding op software-engineering omvat de voorbereiding voor datawetenschappers ook statistische inferentie, experimentontwerp, interpretatie van meetwaarden en onzekerheid. Correcte code is slechts een deel van het antwoord; je moet ook uitleggen of de gegevens de conclusie ondersteunen.

Vergeleken met een functie die vooral op analytics is gericht, kan bij de voorbereiding meer nadruk liggen op modelselectie, validatie en de kosten van fouten. Vergeleken met een functie voor machinelearning in productieomgevingen kan er meer nadruk liggen op causale vraagstukken en beslissingsondersteuning. Een evenwichtig plan moet al deze raakvlakken behandelen.

Netflix beschrijft de beoordelingsgebieden als technisch, functiespecifiek en gedragsgericht. Verbind deze gebieden door elk project te presenteren als een keten van vraag naar methode, resultaat, beslissing en samenwerking.

Netflix publiceert niet hoelang het proces duurt.

De uitdaging voor een kandidaat-datawetenschapper ligt in de verscheidenheid aan benodigde redeneervaardigheden. Mogelijk moet je van details in SQL overschakelen naar de validiteit van een experiment en vervolgens een aanbeveling zonder technisch jargon toelichten. Bij sollicitatiegesprekken voor pas afgestudeerden hangt doorgaan af van feedback in elke fase. Maak daarom je aannames en redenering zichtbaar in plaats van alleen een eindantwoord te geven. Het aantal rondes voor stages is bij benadering, dus houd rekening met enige variatie.

Baseer je voorbereiding op de genoemde beoordelingsgebieden en de kerntaken van een datawetenschapper.

• Statistiek en experimenten: Oefen met het formuleren van hypothesen, selecteren van meetwaarden, herkennen van vertekening, interpreteren van onzekerheid en uitleggen van causale beperkingen.
• SQL en programmeren: Schrijf query's met joins, aggregaties en vensterlogica en ga zorgvuldig om met ontbrekende of dubbele gegevens. Licht toe waarom elke stap correct is.
• Oordeelsvorming bij modellering: Vergelijk eenvoudige en complexe benaderingen, kies validatiemethoden en bespreek de kosten van fouten, drift en interpreteerbaarheid.
• Communicatie: Zet een analyse om in een korte aanbeveling voor een niet-technisch publiek, inclusief risico's en vervolgstappen.
• Gedragsvoorbeelden: Bereid projecten voor die je vaardigheden, beslissingen, samenwerking en het werk waar je enthousiast van wordt laten zien.

Sluit af met een oefengesprek waarin technische vragen, een case en verdiepende uitdagingen worden gecombineerd. Beoordeel of je redenering expliciet was, niet alleen of je conclusie correct was.