Руководство по собеседованию на позицию дата-сайентиста в Microsoft

Большинство собеседований в Microsoft включают 2-4 беседы с потенциальными коллегами по команде и специалистами из других подразделений, каждая продолжительностью до часа. Собеседования могут проходить по телефону, в Microsoft Teams или очно. Для некоторых должностей кандидатам также требуется написать код, представить творческое портфолио или предоставить примеры работ.

Рассматривайте предварительное собеседование, домашнее задание, программирование, кейс, поведенческое и очное собеседования как категории для подготовки, а не как официальные названия этапов Microsoft.

• Предварительное собеседование: Подготовьте краткий рассказ о своем опыте, интересах и самых сильных проектах в области науки о данных.
• Домашнее задание: Если вас попросят предоставить пример работы, задокументируйте допущения, методы, проверки и выводы, чтобы анализ был понятен сам по себе.
• Программирование: Будьте готовы написать рабочий код, объяснить свои решения и проверить результат.
• Кейс: Потренируйтесь преобразовывать неоднозначный продуктовый или бизнес-вопрос в метрики, требования к данным, анализ и рекомендацию.
• Поведенческое собеседование: Подкрепляйте ответы на вопросы о компетенциях конкретными примерами из резюме.
• Очное собеседование: При очном формате или серии бесед сохраняйте последовательность рассуждений и примеров, адаптируя степень детализации к каждой аудитории.

Microsoft описывает технические собеседования как ориентированные на решение задач. Они охватывают техническое мастерство и ключевые компетенции, а также включают вопросы о компетенциях и вашем резюме.

При подготовке к собеседованиям на позицию дата-сайентиста в целом уделите внимание следующим областям:

• Статистика и эксперименты: Формулируйте гипотезы, выбирайте метрики, выявляйте смещения, рассуждайте о неопределенности и интерпретируйте результаты.
• SQL и программирование: Правильно преобразовывайте данные, обрабатывайте пограничные случаи, объясняйте сложность и проверяйте результаты.
• Выбор моделей: Выбирайте методы, соответствующие цели, данным, ограничениям и цене ошибки.
• Коммуникация: Объясняйте неспециалистам допущения, неопределенность, компромиссы и рекомендации.

Поскольку собеседования в Microsoft могут проходить как с потенциальными коллегами по команде, так и со специалистами из других подразделений, представляйте технические аргументы послойно: четко сформулируйте вывод, подкрепите его рассуждениями и будьте готовы обсудить детали реализации.

По сравнению с общей подготовкой к разработке программного обеспечения подготовка дата-сайентиста должна уделять больше внимания обоснованности экспериментов, статистическому выводу, определению признаков и целевых переменных, метрикам оценки и неопределенности. По сравнению с менее техническими аналитическими должностями она должна сохранять практическое программирование и реализацию моделей. Это общие различия между должностями, а не особые правила оценки Microsoft.

Microsoft дает техническим кандидатам конкретные указания по программированию: используйте хорошо знакомый язык, пишите рабочий код вместо псевдокода и запускайте и компилируйте его с помощью предоставленного стороннего инструмента. Практикуйтесь в таком формате, чтобы реализация и объяснение стали частями одного упражнения.

Microsoft не сообщает, сколько времени занимает процесс. Компания указывает, что большинство собеседований включают 2-4 беседы, каждая продолжительностью до часа.

Для кандидата на позицию дата-сайентиста сложность заключается скорее в широте задач, чем исключительно в алгоритмах. Вам может потребоваться переключаться между статистическими рассуждениями, обработкой данных, компромиссами при выборе моделей, примерами из резюме и объяснениями простым языком. Тренируйтесь явно обозначать допущения и проверять свою работу, прежде чем представлять вывод.

• Соберите базу примеров: Выберите из резюме примеры, демонстрирующие постановку задачи, технические решения, сотрудничество, неудачи и измеримые выводы.
• Освежите статистические знания: Практикуйтесь в проектировании экспериментов, статистическом выводе, анализе смещений, формировании выборок, выборе метрик и определении ограничений причинного анализа.
• Пишите исполняемый код: Решайте задачи с данными на самом знакомом вам языке без псевдокода, затем запускайте тесты и объясняйте пограничные случаи.
• Практикуйте SQL: Отрабатывайте соединения, агрегирование, оконную логику, обработку пропущенных данных и дубликатов, а также проверки корректности.
• Обосновывайте выбор моделей: Сравнивайте подходящие методы, определяйте критерии оценки и объясняйте последствия различных ошибок.
• Общайтесь с разной аудиторией: Сначала давайте краткую рекомендацию, затем при необходимости добавляйте статистические подробности и детали реализации.
• Репетируйте самостоятельно: Пробное собеседование SubcueAI поможет вам потренироваться перед оцениванием. Во время оценочных мероприятий и собеседований Microsoft демонстрируйте собственные навыки без посторонней помощи, если только она не разрешена явным образом.