Intervjuguide för dataforskare på LinkedIn

Etiketterna inledande urval, hemuppgift, kodning, fallstudie, beteendebaserad intervju och intervju på plats är förberedelsekategorier och inte namn på intervjuomgångar hos LinkedIn.

• Samtal med rekryterare: Om du uppfyller kvalifikationerna och väljs ut för att fortsätta bokar rekryteringsteamet ett samtal.
• Eventuellt videosamtal: Teamet kan också ordna ett videosamtal med den rekryterande chefen eller en annan teammedlem.
• Intervjufas: Du träffar flera andra teammedlemmar, och varje intervju fokuserar på ett särskilt kompetensområde.
• Rollberoende uppgift: Du kan bli ombedd att presentera en fallstudie eller genomföra en övning på whiteboard.

LinkedIn uppger att intervjuerna fokuserar på olika kompetensområden. Inför intervjuer som dataforskare bör du generellt förbereda dig inom följande kategorier:

• Inledande urval: Förklara din bakgrund, ditt bidrag till tidigare arbete och varför dina beslut var betydelsefulla.
• Hemuppgift: Strukturera en analys, ange antaganden, kontrollera datakvaliteten och presentera slutsatser som någon annan kan följa.
• Kodning: Skriv tydlig SQL och kod, testa gränsfall och förklara varför lösningen är korrekt.
• Fallstudie: Välj mätvärden, utforma ett experiment, tolka osäkerhet och försvara avvägningar i modelleringen.
• Beteendebaserad intervju: Ge konkreta belägg för samarbete, omdöme och kommunikation med personer utan specialistkunskaper.
• Intervju på plats: Koppla tekniska resonemang till en kortfattad rekommendation samtidigt som du anpassar dig till följdfrågor.

Förberedelser inför en roll som dataforskare skiljer sig från förberedelser för roller som främst handlar om implementering, eftersom du måste knyta samman statistiskt resonemang, kod, modelleringsval och en beslutsorienterad förklaring. LinkedIn publicerar ingen jämförelse som är specifik för dataforskare i förhållande till andra roller, så utgå inte från någon särskild viktning utöver de kända detaljerna om processen.

Balansen mellan experiment, kodning, modellering och produktomdöme kan variera mellan företag. Förbered dig på att tydliggöra dina antaganden och förklara hur beläggen stöder din rekommendation. Eftersom LinkedIn beroende på rollen kan begära en presentation av en fallstudie eller en övning på whiteboard bör du öva både på en strukturerad presentation och på problemlösning i realtid.

LinkedIn uppger att det kan ta flera veckor att fatta ett beslut efter intervjuerna. LinkedIn publicerar inte hur lång tid hela processen tar från den första kontakten till beslutet.

Se svårighetsgraden som en fråga om bredd. Förberedelser för en roll som dataforskare kan kräva att du växlar mellan statistik, experiment, SQL, kodning, omdöme kring modellering och kommunikation på ett lättbegripligt språk. Din beredskap beror på om du kan knyta samman dessa färdigheter när du får frågor, inte bara på om du kan hantera varje ämne separat.

• Bygg upp en bank med belägg: Välj projekt som visar analytiskt omdöme, tekniskt genomförande, samarbete och mätbara konsekvenser utan att överdriva ditt bidrag.
• Öva på statistik och experiment: Arbeta med val av mätvärden, randomisering, snedvridning, störfaktorer, osäkerhet och tolkning.
• Öva på SQL och kodning: Skriv frågor mot realistiska tabeller, bearbeta data, kontrollera gränsfall och redogör för ditt resonemang.
• Försvara modelleringsbeslut: Jämför metoder utifrån antaganden, valideringsval, tolkningsbarhet och affärsmässig kostnad.
• Förmedla resultaten: Förklara samma analys för en teknisk kollega och en person utan specialistkunskaper och avsluta med en tydlig rekommendation och begränsning.
• Simulera formatet: Presentera en fallstudie högt, lös problem på en whiteboard och besvara följdfrågor. En övningsintervju med SubcueAI kan hjälpa dig att träna på övergångarna mellan dessa färdigheter.

Eftersom varje intervju hos LinkedIn fokuserar på ett särskilt kompetensområde bör du göra dina belägg enkla att bedöma: beskriv problemet, ditt val, beläggen bakom det och resultatet.