Como a Amazon entrevista analistas de dados

A Amazon publica seu processo geral e páginas de preparação para algumas funções, mas não uma específica para analistas de dados; portanto, as etapas abaixo são as gerais. Triagem, tarefa para casa, estudo de caso, entrevista comportamental e entrevista presencial são categorias de preparação nesta página, não nomes de etapas da Amazon.

• Triagem telefônica. Uma conversa de 30 a 45 minutos, geralmente com um recrutador ou gerente de contratação, e a primeira interação ao vivo com a Amazon.
• O ciclo. A etapa final e mais abrangente: quatro a seis entrevistas de 45-60 minutos cada, nas quais cada entrevistador avalia diferentes aspectos das suas habilidades e experiência.
• O Bar Raiser. Um entrevistador imparcial de fora da equipe de contratação participa do ciclo para garantir a manutenção dos padrões de contratação.
• Discussão e feedback. O painel se reúne após a entrevista final; a Amazon geralmente fornece feedback em até dois dias úteis após as entrevistas telefônicas e em até cinco dias úteis após o ciclo.

A Amazon não informa se analistas de dados fazem uma avaliação online ou uma tarefa para casa antes do ciclo.

Os 16 Leadership Principles fundamentam todas as decisões de contratação, e o método STAR é a base das entrevistas. Para um analista, isso transforma cada entrevista em uma combinação: de um lado, uma área técnica; do outro, uma história moldada por um princípio e com um resultado declarado.

Em geral, entrevistas para analista de dados avaliam:

• SQL e limpeza de dados. Junções, agregações, funções de janela e identificação de duplicatas e valores nulos antes que cheguem a um relatório.
• Métricas e painéis. Definir uma métrica com precisão e saber quando ela pode induzir ao erro.
• Comunicação de descobertas. Transformar um resultado em uma decisão que outra pessoa possa tomar, fornecendo evidências para os princípios relacionados aos clientes e à conquista de confiança.
• Julgamento de negócios. Escolher qual análise é mais importante e saber defender essa escolha.

As orientações publicadas pela Amazon para o ciclo de Applied Scientist dizem que cada entrevistador costuma fazer duas ou três perguntas comportamentais. Essa é uma função diferente, mas é o indício publicado mais claro sobre quanto de cada entrevista da Amazon é comportamental, e um analista deve se preparar para uma proporção semelhante.

O processo publicado pela Amazon é o mesmo para essas funções; a ênfase dentro das entrevistas é diferente, e o que segue representa a prática geral, não uma política da Amazon.

• Em comparação com entrevistas para Data Scientist e Applied Scientist, espere menos modelagem e planejamento de experimentos e mais definição de métricas, análise descritiva e recomendações. A Amazon publica uma triagem técnica por telefone de 60 minutos com um líder sênior para Applied Scientists; a Amazon não publica nada equivalente para analistas.
• Em comparação com entrevistas para Data Engineer, espere pouco sobre arquitetura de pipelines e muito mais sobre a interpretação de dados já existentes, incluindo suas falhas.
• Em comparação com outras empresas, as constantes são os princípios, STAR, o Bar Raiser e um ciclo de quatro a seis entrevistas. O volume de perguntas comportamentais é o que os analistas mais costumam subestimar.

A Amazon publica as partes, não o tempo total: uma triagem telefônica de 30 a 45 minutos, um ciclo de quatro a seis entrevistas de 45-60 minutos cada e feedback em até dois dias úteis após as entrevistas telefônicas e em até cinco dias úteis após o ciclo. Os intervalos entre as etapas não são divulgados.

A dificuldade está em manter a consistência durante um dia longo. Vários entrevistadores, um deles de fora da equipe, avaliam aspectos diferentes, e todos esperam histórias no formato STAR com resultados. Um analista cujos exemplos vêm todos de um único projeto ficará sem opções; prepare histórias de vários trabalhos, cada uma terminando com um número.

Prepare-se com base nos elementos constantes publicados e nas quatro áreas da função.

• Um repertório de histórias STAR. Uma história de trabalho analítico para cada Leadership Principle, sempre terminando em um resultado mensurável: uma métrica corrigida, uma decisão alterada ou um custo evitado.
• SQL em voz alta. Pratique consultas enquanto explica as verificações que faria nos resultados.
• Definições de métricas. Para cada métrica do seu currículo, conheça a definição, os pontos fracos e uma decisão que ela orientou.
• Casos de julgamento. Pratique escolher entre várias análises possíveis e explicar a escolha em termos do impacto sobre o cliente.
• Ensaie o ciclo. Uma entrevista simulada com a SubcueAI permite praticar uma sequência de perguntas comportamentais e técnicas em uma única sessão antes das quatro a seis entrevistas reais.