Hjälper en AI-intervjuassistent Data Scientists?

Data scientists förbereder sig ofta för en typ av intervju och möter fyra. Det här avsnittet kartlägger de vanliga omgångarna så att du kan se var en live-assistent skulle kunna spela roll och var inte. Blandningen beror på om rollen lutar mot analytics, machine learning eller forskning.

• SQL och kodning: joins, window functions, aggregeringar och datamanipulation i Python, ofta i en onlinebedömning eller delad editor.
• Statistik och sannolikhet: hypotestester, p-värden, konfidensintervall och experimentdesign.
• Machine learning: bias och varians, regularisering, utvärderingsmått och hur du skulle hantera klassobalans.
• Produkt och case: en metrik sjönk, hur undersöker du det; hur skulle du utforma ett A/B-test för en ny funktion.
• Beteende: att kommunicera resultat till icke-tekniska intressenter och hantera rörig data.

Frågelistor för dessa omgångar finns i frågebanks-hubben.

I de muntliga omgångarna. När en intervjuare ställer ett långt produktcase med flera villkor hindrar en transkription på skärmen dig från att tappa halva frågan, och en föreslagen struktur (förtydliga metriken, segmentera datan, lista hypoteser, föreslå ett test) får din första mening igång.

En data scientist som intervjuas hos ett prenumerationsbolag kan höra: "Veckoaktiva användare sjönk förra månaden; berätta hur du skulle undersöka det." Assistenten kan visa en checklista på skärmen: först datakvalitet, sedan segment efter plattform och region, sedan nyliga releaser och säsongsvariation. Att välja vilket segment som spelar roll och förklara varför är fortfarande ditt jobb.

SubcueAI kör detta via en nativ macOS- och Windows-app som fångar systemljud och din mikrofon till ett lokalt overlay, samt en sidopanel i webbläsartillägget för samtal i en Chromium-flik som bara hör intervjuaren. Ingen bot ansluter till samtalet på någon av ytorna. Installationen finns på sidan tutorial.

• Övervakade SQL- och kodningsbedömningar: dessa ligger utanför räckvidden. Gör dem själv.
• Notebooks med delad skärm och live-kodning: allt på en delad skärm är synligt för intervjuaren.
• Hemuppgiftsanalyser: arbetet och den efterföljande genomgången är ditt att förklara.
• Statistikdjup: intervjuare ställer följdfrågor tills de når gränsen för din förståelse. En föreslagen definition överlever inte den andra följdfrågan.

Säkerhetssidan förklarar i vilka sammanhang en realtidsassistent inte hör hemma.

Dela upp förberedelserna efter omgångstyp. Träna SQL tills window functions känns rutinmässigt. Förklara grundläggande statistikbegrepp högt för någon icke-teknisk. Välj två projekt och förbered dig på att försvara varje modelleringsval i dem, inklusive vad du skulle göra med bättre data.

För muntliga omgångar, repetera under tidspress med följdfrågor med hjälp av övningsintervjun; sidan för data scientist-övningsintervju i övningsintervju-hubben har en plan omgång för omgång. Se varje live-assistent som ett skyddsnät för de muntliga delarna, inte som en ersättning för de färdigheter som de praktiska omgångarna testar.