Så intervjuar LinkedIn dataanalytiker

LinkedIn publicerar en översikt över sin rekryteringsprocess snarare än ett rollspecifikt upplägg. Inledande urval, hemuppgift, fallstudie, beteendefrågor och intervju på plats är förberedelsekategorier på den här sidan, inte namn som LinkedIn använder på sina intervjuomgångar.

• Samtalet med rekryteringsteamet. Om du uppfyller kvalifikationerna och väljs ut för att gå vidare bokar rekryteringsteamet ett samtal och kan även boka ett videosamtal med den rekryterande chefen eller en annan teammedlem.
• Intervjufasen. Du träffar flera andra teammedlemmar och varje intervju fokuserar på ett eget kompetensområde. Som analytiker kan du räkna med att SQL, mätvärden, kommunikation och omdöme utgör naturliga områden, även om LinkedIn inte anger dem.
• Fallstudie eller whiteboardövning. Beroende på rollen kan kandidater bli ombedda att presentera en fallstudie eller genomföra en whiteboardövning. För en analytiker är fallstudien ett sannolikt format.
• Beslutet. LinkedIn kan behöva flera veckor för att fatta ett beslut efter intervjuerna.

LinkedIn publicerar inte antalet intervjuer eller deras längd för en dataanalytiker.

Det publicerade upplägget är ett kompetensområde per intervju. För en analytiker innebär det att varje samtal kan gå på djupet: i en SQL-intervju kan fler begränsningar läggas till successivt, medan frågor om mätvärden kan fortsätta med vad som skulle kunna göra siffran felaktig. Förbered varje område för ihållande följdfrågor.

Intervjuer för dataanalytiker bedömer i allmänhet:

• SQL och datarensning. Joins, aggregeringar, fönsterfunktioner samt att upptäcka dubbletter och nullvärden före rapportering.
• Mätvärden och dashboards. Att definiera ett mätvärde så att två personer beräknar samma värde och att förstå när det blir missvisande.
• Kommunikation av resultat. Att omvandla ett resultat till ett beslut; en fallstudiepresentation är, om den efterfrågas, denna färdighet i sin renaste form.
• Affärsmässigt omdöme. Att välja vilken analys som är viktigast och motivera valet.

Den publicerade översikten från LinkedIn är densamma för alla roller; skillnaderna nedan bygger på allmän praxis.

• Jämfört med intervjuer för data scientists kan du vänta dig mindre modellering och experimentdesign samt mer definition av mätvärden, deskriptiv analys och tydliga rekommendationer.
• Jämfört med intervjuer för data engineers kan du vänta dig få frågor om pipelinearkitektur och fler om att tolka befintliga data, inklusive deras brister.
• Jämfört med andra företag är de publicerade inslagen att förbereda sig för ett kompetensområde per intervju, en möjlig fallstudiepresentation och ett beslut som kan ta flera veckor.

LinkedIn uppger att det kan behövas flera veckor för att fatta ett beslut efter intervjuerna och publicerar ingen ytterligare information om tidsplanen.

Svårigheten ligger i djupet. En intervju om ett enda ämne lämnar inget utrymme att dölja ett svagt område, så en analytiker som är skicklig på SQL men har vaga definitioner av mätvärden kommer att avslöjas i samtalet om mätvärden. Om en fallstudie efterfrågas blir själva presentationen ett kommunikationstest, och frågorna efteråt prövar om analysen håller.

Efterlikna den publicerade strukturen: ett område i taget och på djupet.

• SQL med ihållande följdfrågor. Öva på problem där intervjuaren fortsätter lägga till begränsningar och beskriv dina kontroller medan du arbetar.
• Definitioner av mätvärden. Förbered definitionen, svagheterna och ett beslut som påverkades för varje mätvärde i ditt cv.
• En fallstudie som du kan presentera. Bygg en utifrån en tidigare analys, med diagram som du kan försvara och en avslutande rekommendation, eftersom en fallstudiepresentation är en publicerad möjlighet.
• Omdömesfall. Öva på att välja mellan flera analyser och förklara valet utifrån påverkan på medlemmar eller verksamheten.
• Öva på formatet. En övningsintervju med SubcueAI låter dig träna på ett kompetensområde med ihållande följdfrågor.