Przewodnik po rozmowie na stanowisko data scientist w IBM

Osoby pracujące w IBM i mające doświadczenie w danej dziedzinie analizują Twoją aplikację. Przed zaplanowaniem rozmowy IBM może poprosić Cię o wykonanie jednego lub dwóch testów, których format zależy od stanowiska. IBM wskazuje możliwe formaty, takie jak pytania wielokrotnego wyboru, zadania programistyczne, pytania rekrutacyjne, na które odpowiada się za pomocą kamery internetowej i mikrofonu, oraz tekstowy test znajomości języka angielskiego.

Jeśli przejdziesz do etapu rozmowy, IBM zastosuje pytania ustrukturyzowane lub behawioralne dotyczące umiejętności technicznych i zachowań wymaganych na danym stanowisku. IBM przekazuje swoją decyzję po ostatniej rozmowie.

Według IBM rozmowy ustrukturyzowane lub behawioralne koncentrują się na umiejętnościach technicznych i zachowaniach wymaganych na danym stanowisku. Przygotowanie do rozmów na stanowisko data scientist powinno zasadniczo obejmować następujące obszary.

• Statystyka i eksperymentowanie: Wyjaśniaj założenia, dobór miar, projekt eksperymentu, niepewność oraz zagrożenia dla trafności wyników.
• SQL i programowanie: Twórz poprawne zapytania lub kod, omawiaj przypadki brzegowe i jasno przedstawiaj tok rozumowania.
• Ocena metod modelowania: Łącz wybór modelu z problemem, danymi, metodą walidacji, kompromisami i możliwymi przyczynami niepowodzenia.
• Przekazywanie wyników: Przekształcaj ustalenia techniczne w jasne rekomendacje dla osób, które na co dzień nie pracują z danymi.

IBM zaznacza, że testy różnią się w zależności od stanowiska, dlatego otrzymane zaproszenie określa właściwy format. Traktuj rozmowę wstępną, zadanie domowe, programowanie, studium przypadku, rozmowę behawioralną i spotkanie na miejscu jako kategorie przygotowań, a nie nazwy etapów stosowane przez IBM.

W porównaniu z rozmowami skupionymi głównie na tworzeniu oprogramowania praktyka na stanowisko data scientist powinna łączyć kod z wnioskowaniem, decyzjami biznesowymi i niepewnością. Ćwicz zwięzłe omawianie swojej kariery na potrzeby rozmowy wstępnej, pełną analizę na potrzeby zadania domowego, SQL i programowanie na potrzeby zadań praktycznych, wybór metod modelowania na potrzeby studium przypadku, przedstawianie dowodów z wcześniejszej pracy na potrzeby rozmowy behawioralnej oraz sprawne przechodzenie między tymi umiejętnościami na potrzeby spotkania na miejscu.

IBM nie podaje, jak długo trwa ten proces; informuje, że jego długość zależy od wielu czynników. IBM przekazuje swoją decyzję po ostatniej rozmowie.

Dla kandydatów na stanowisko data scientist wymagającym elementem jest często przechodzenie między rozumowaniem statystycznym, implementacją, oceną sytuacji i wyjaśnianiem prostym językiem. Ćwicz prowadzenie jednej analizy od zdefiniowania problemu po rekomendację, aby zachować spójność rozumowania we wszystkich formatach.

Zacznij od informacji przedstawionych w swojej aplikacji, ponieważ analizują ją osoby mające doświadczenie w danej dziedzinie. Przygotuj się do wyjaśnienia swojego wkładu, decyzji technicznych, wymiernego rezultatu oraz tego, co należałoby zmienić.

• Przygotuj się do możliwych testów: Ćwicz rozwiązywanie pytań wielokrotnego wyboru, zadania programistyczne, zwięzłe odpowiedzi przed kamerą i jasne wypowiedzi pisemne po angielsku.
• Rozwijaj biegłość techniczną: Ćwicz statystykę, eksperymentowanie, SQL, programowanie, walidację i wybór modeli na problemach wymagających zarówno wyjaśnienia, jak i wykonania.
• Zbuduj bazę przykładów: Wybierz przykłady pokazujące trafne decyzje, współpracę, naprawianie błędów i komunikację z osobami bez wiedzy specjalistycznej.
• Odpowiadaj z myślą o ustrukturyzowanej ocenie: Przedstaw kontekst, swoją decyzję, potwierdzające ją dowody, rezultat i własne wnioski. Wyraźnie oddziel swój wkład od pracy całego zespołu.