Jak Google rekrutuje analityków danych

Google publikuje zarys swojego procesu rekrutacyjnego i jest on taki sam niezależnie od tego, czy ubiegasz się o stanowisko analityka, czy inżyniera.

• Rozmowy z rekruterem. Najpierw odbywa się jedna lub dwie krótsze rozmowy telefoniczne albo wideo. Służą one ocenie kluczowych umiejętności wymaganych na danym stanowisku oraz przedstawieniu organizacji i zespołu, dlatego przed pierwszą rozmową przygotuj zwięzły opis swojej pracy analitycznej.
• Niewielki projekt, zależnie od stanowiska. Google może poprosić Cię przed rozmowami o wykonanie niewielkiego zadania, od studium przypadku po próbki tekstu lub kodu. W przypadku analityka naturalną formą jest studium przypadku oparte na zbiorze danych, choć Google nie informuje, których stanowisk to dotyczy.
• Panel rekrutacyjny. Etap rozmów ma formę panelu spotkań wideo lub osobistych z różnymi pracownikami Google i nie obejmuje zagadek logicznych.
• Decyzja i oferta. Google zestawia aplikację z opiniami z rozmów, uwzględnia różne perspektywy, podejmuje decyzję o zatrudnieniu, a rekruter przedstawia ofertę.

Google nie podaje, ile rozmów przechodzi analityk ani jak długo trwa proces. Rozmowa wstępna, zadanie domowe, studium przypadku, rozmowa behawioralna i spotkanie na miejscu są na tej stronie kategoriami przygotowań, a nie nazwami etapów stosowanymi przez Google.

Każdy kandydat jest oceniany według jasno określonych kryteriów, jednakowych dla wszystkich osób rozpatrywanych na dane stanowisko. Rekruterzy zadają związane z rolą pytania otwarte, aby poznać Twój sposób rozwiązywania problemów, współpracy z zespołem i Twoje mocne strony. Pytanie otwarte oceniane według kryteriów premiuje widoczną metodę: określ pytanie, na które rzeczywiście odpowiadasz, potrzebne dane, sposób weryfikacji oraz decyzję, którą wesprze wynik.

Rozmowy na stanowisko analityka danych zazwyczaj sprawdzają:

• SQL i czyszczenie danych. Złączenia, agregacje, funkcje okna oraz wykrywanie duplikatów, wartości null i problemów ze strefami czasowymi, zanim zniekształcą metrykę.
• Metryki i dashboardy. Precyzyjne definiowanie metryki, rozumienie, co na nią wpływa, oraz rozpoznawanie, kiedy dashboard odpowiada na niewłaściwe pytanie.
• Przekazywanie wniosków. Przekształcanie tabeli w zdanie, na podstawie którego osoba decyzyjna może podjąć działanie.
• Ocena biznesowa. Wybieranie, którą z kilku analiz warto wykonać najpierw.

Podczas rozmów w Google narzędzia AI są niedozwolone, dlatego ćwicz wyjaśnianie analizy bez polegania na ekranie.

Opublikowany proces jest taki sam dla wszystkich tych stanowisk; zmienia się nacisk w pytaniach otwartych, a poniższe informacje opisują ogólną praktykę, nie zasadę Google.

• W porównaniu z rozmowami na stanowisko badacza danych spodziewaj się mniej modelowania i projektowania eksperymentów, a większego nacisku na definiowanie metryk, analizę opisową i jasne rekomendacje.
• W porównaniu z rozmowami na stanowisko inżyniera danych spodziewaj się mniej pytań o architekturę potoków i systemy rozproszone, a więcej o interpretowanie istniejących danych, w tym problemów z ich jakością.
• W porównaniu z innymi pracodawcami wyróżnikami opublikowanego procesu Google są wspólne kryteria wszystkich rekruterów, panel z różnymi pracownikami Google oraz wyraźna informacja o braku zagadek logicznych. Spójność odpowiedzi udzielanych różnym rekruterom liczy się bardziej niż jedna wyjątkowa odpowiedź.

Google nie publikuje harmonogramu. Możesz zaplanować rozmowy z rekruterem, możliwy niewielki projekt, panel oraz okres, w którym opinie reprezentujące kilka perspektyw są łączone w decyzję.

Trudność wynika bardziej z szerokiego zakresu i potrzeby zachowania spójności niż z podchwytliwych pytań. Różni rekruterzy stosują te same kryteria, dlatego analityk potrafiący jasno rozumować o metryce podczas pytań zadawanych z kilku stron wypada lepiej niż osoba, która przećwiczyła tylko jedną narrację. Pytania dotyczące oceny biznesowej są celowo otwarte; rzadko istnieje jedna prawidłowa odpowiedź, lecz powinna być możliwa do obrony.

Oprzyj przygotowania na trzech obszarach uwzględnionych w kryteriach Google: sposobie rozwiązywania problemów, współpracy z zespołem oraz swoich mocnych stronach.

• SQL pod obserwacją. Rozwiązuj problemy, omawiając każdy krok, w tym kontrole poprawności, które wykonasz na wyniku.
• Historie dotyczące metryk. Przygotuj przykłady sytuacji, w których zdefiniowano lub poprawiono metrykę, wyjaśnij wcześniejszy problem i wskaż decyzję, która później się zmieniła.
• Studium przypadku, którego potrafisz bronić. Jeśli Google poprosi o niewielki projekt, przygotuj go tak, jakby każdy wykres miał zostać zakwestionowany, ponieważ podczas panelu właśnie tak będzie.
• Dowody współpracy i mocnych stron. Przygotuj konkretne sytuacje: konflikt opinii z interesariuszem albo zignorowaną analizę i swoje dalsze działania.
• Ćwicz na głos. Próbna rozmowa rekrutacyjna z SubcueAI pomaga ćwiczyć konwersacyjne odpowiedzi na otwarte pytania analityczne; na prawdziwe rozmowy Google odłóż jednak wszystkie narzędzia, ponieważ pomoc AI jest wtedy niedozwolona.