Przewodnik po rozmowie na stanowisko Data Scientist w NVIDIA

Podczas przygotowań uwzględnij wstępną selekcję, zadanie domowe, programowanie, analizę przypadku, pytania behawioralne i spotkanie stacjonarne. Są to kategorie przygotowań, a nie oficjalne nazwy etapów publikowane przez NVIDIA.

• Rozmowy telefoniczne: Kandydaci na pełny etat zazwyczaj zaczynają od rozmów telefonicznych, natomiast stażyści zwykle przechodzą wyłącznie rozmowy telefoniczne.
• Późniejsze rozmowy: Kandydaci na pełny etat przechodzą następnie rozmowy zdalne lub osobiste. Spotykają się z menedżerem prowadzącym rekrutację, członkami zespołu i pracownikami innych grup w formule indywidualnej, małej grupy lub panelu.
• Zadanie programistyczne: Kandydaci na stanowiska techniczne mogą zostać poproszeni o wykonanie jednego zadania, zwykle przy użyciu HackerRank, tablicy lub laptopa zapewnionego przez NVIDIA.
• Spotkanie stacjonarne: Przed rozpatrzeniem kandydatury pod kątem oferty kandydaci muszą odbyć osobistą rozmowę w biurze NVIDIA.
• Insider Chat: Wszystkim kandydatom oferuje się opcjonalne 15-minutowe spotkanie podczas finałowej rozmowy. Nie wpływa ono na decyzję o zatrudnieniu.

Ogólnie podczas rozmów na stanowisko Data Scientist poniższe kategorie przygotowań obejmują najważniejsze kompetencje, które mogą wymagać zaprezentowania.

• Wstępna selekcja: Jasne zdefiniowanie problemu, odpowiednie doświadczenie i zwięzłe wyjaśnienia dla osób bez specjalistycznej wiedzy.
• Zadanie domowe: Uporządkowana analiza, uzasadnione założenia, odtwarzalna praca i jednoznaczny wniosek.
• Programowanie: Poprawny SQL, czytelny kod, rozsądna walidacja oraz umiejętność objaśniania kompromisów w trakcie pracy.
• Analiza przypadku: Statystyka, projektowanie eksperymentów, dobór metryk, trafna ocena modeli i podejmowanie decyzji w warunkach niepewności.
• Pytania behawioralne: Sposób komunikowania różnicy zdań, wyciągania wniosków ze słabych wyników i łączenia pracy technicznej z decyzją.
• Spotkanie stacjonarne: Spójne potwierdzenie umiejętności rozumowania technicznego, komunikacji i odpowiadania na pytania uzupełniające.

Przygotowanie na stanowisko Data Scientist jest szersze niż samo programowanie algorytmiczne. Łącz wnioskowanie statystyczne, eksperymentowanie, SQL, programowanie, wybór modelu i objaśnianie zamiast ćwiczyć każdą umiejętność osobno.

W porównaniu z ogólnym przygotowaniem z inżynierii oprogramowania poświęć więcej czasu niepewności, poprawności eksperymentów, doborowi metryk i interpretacji. W porównaniu z przygotowaniem skupionym wyłącznie na analityce bądź gotowy bronić założeń modelu, rozwiązań bazowych, trybów awarii i kompromisów. Proporcje zależą od stanowiska i zespołu.

Możliwe formaty zadań programistycznych stosowane przez NVIDIA sprawiają, że przydatna jest elastyczność: ćwicz poprawne rozwiązywanie zadań zarówno na tablicy, jak i na laptopie oraz przedstawiaj tok rozumowania w zrozumiały sposób bez polegania na edytorze.

Rozmowy indywidualne, w małych grupach i panelowe trwają zazwyczaj po 30-60 minut. Większość kandydatów otrzymuje decyzję w ciągu kilku tygodni od pierwszej rozmowy. NVIDIA nie publikuje stałego czasu trwania każdego procesu.

Dla kandydata na stanowisko Data Scientist głównym wyzwaniem jest szeroki zakres: może być konieczne przejście od SQL lub kodu do rozumowania statystycznego, wyboru modeli i rekomendacji sformułowanej prostym językiem. Ponieważ kandydaci spotykają się z osobami z zespołu prowadzącego rekrutację oraz z innych grup, przedstawiaj każdy przykład z kontekstem wystarczającym dla różnych odbiorców.

• Zbuduj solidne podstawy statystyczne: Przećwicz formułowanie hipotez, tendencyjność, czynniki zakłócające, niepewność, poprawność eksperymentów oraz różnicę między istotnością statystyczną a praktyczną.
• Twórz analizy danych od podstaw: Ćwicz złączenia SQL, agregacje, funkcje okna, obsługę brakujących danych i walidację. Wyjaśniaj, dlaczego każdy krok jest konieczny.
• Broń wyborów dotyczących modelowania: Zacznij od rozwiązania bazowego, przedstaw założenia, wybierz kryteria oceny, zbadaj tryby awarii i wyjaśnij, jakie dowody zmieniłyby Twoją decyzję.
• Przekładaj wyniki na rekomendacje: Ćwicz przekształcanie analizy w krótką rekomendację dla osoby bez specjalistycznej wiedzy, uwzględniając niepewność i rozsądny kolejny krok.
• Przećwicz formaty: Przed właściwą sesją skorzystaj z próbnej rozmowy kwalifikacyjnej w SubcueAI. Ćwicz na tablicy i laptopie, a następnie odpowiadaj na pytania uzupełniające podczas rozmów indywidualnych i panelowych.
• Przestrzegaj zasad rozmowy: NVIDIA informuje, że korzystanie podczas rozmowy z niezatwierdzonych narzędzi zewnętrznych, takich jak ChatGPT, skutkuje dyskwalifikacją. Używaj wyłącznie zasobów wyraźnie zatwierdzonych przez osobę prowadzącą rozmowę.