Intervjuguide för dataforskare hos McKinsey & Company

För de flesta kundnära roller beskriver McKinsey & Company en intervju om personliga erfarenheter följd av en problemlösningsintervju, ibland kallad caseintervju. Varje kandidat har minst en individuell intervju. Beroende på rollen kan en kompetensintervju innehålla en kodningsutmaning, en problemlösningsuppgift eller någon annan rollspecifik övning.

Solve är en spelifierad bedömning av den naturliga problemlösningsförmågan. McKinsey & Company uppger att kandidater inte behöver förbereda sig inför den.

I din planering bör du betrakta inledande urval, hemuppgift, kodning, case, beteendefrågor och intervju på plats som förberedelsekategorier snarare än namn på intervjuomgångar hos McKinsey & Company. Då blir studieplanen bred utan att förutsätta en fast ordningsföljd.

Inför intervjun om personliga erfarenheter föreslår McKinsey & Company att du förbereder två exempel som omfattar prestationer och utmaningar. Presentera varje exempel med situationen, dina beslut, ditt bidrag och vad som förändrades, så att intervjuaren kan följa beläggen.

Problemlösnings- eller caseintervjun bedömer analytiskt tänkande och hur du tar dig an ett komplext affärsproblem. Solve fokuserar på naturlig problemlösningsförmåga. I intervjuer för dataforskare kan den tekniska bedömningen i allmänhet omfatta statistik och experiment, SQL och kodning, omdöme vid modellering samt förmågan att förklara resultat för personer utan specialistkunskaper.

Jämfört med allmänna förberedelser inför konsultintervjuer kräver förberedelser för dataforskare större djup inom dataarbete: att definiera ett mätetal, kontrollera antaganden, skriva tydlig SQL eller kod, välja en lämplig modell och förklara osäkerhet. Detta är allmänna prioriteringar för förberedelser, inte en publicerad bedömningsmall från McKinsey & Company.

Vid allmän caseträning resonerar du utifrån ett komplext affärsproblem, medan en teknisk övning kan kräva att du arbetar direkt med kod. Öva på att koppla samman de två: förklara hur analysen påverkar ett beslut, inte bara hur metoden fungerar.

McKinsey & Company publicerar inte hur lång tid processen tar. Utmaningen ligger i bredden: personliga belägg, strukturerat caseresonemang, naturlig problemlösning och eventuellt rollspecifikt tekniskt arbete kräver olika tankesätt.

Bedöm din beredskap efter om du kan förklara ditt resonemang när du får följdfrågor, rätta ett antagande utan att tappa tråden och översätta tekniska val till affärsmässiga konsekvenser. Svårigheten beror mindre på obskyr syntax än på att fatta välgrundade beslut och kommunicera dem tydligt.

Bygg förberedelserna kring de belägg som varje utvärdering kan synliggöra.

• Personlig erfarenhet: Förbered de två exempel som McKinsey & Company föreslår och låt dem omfatta prestationer och utmaningar. Var tydlig med dina handlingar och lärdomar.
• Case-resonemang: Öva på att klargöra målet, strukturera problemet, pröva idéer mot belägg och avsluta med ett beslut.
• Statistik och experiment: Repetera hypoteser, mätetal, snedvridning, osäkerhet, experimentdesign och tolkning.
• SQL och kodning: Skriv lättlästa lösningar, testa gränsfall, ange komplexitet endast när det är relevant och beskriv avvägningar.
• Omdöme vid modellering: Jämför baslinjer, variabler, valideringsval, felsätt och kostnaden för fel.
• Kommunikation: Ge en slutsats på klarspråk före de tekniska detaljerna och koppla resultatet till ett beslut.

Använd en övningsintervju för att kombinera träning i case, teknik och kommunikation med följdfrågor. Behandla Solve separat eftersom McKinsey & Company uppger att inga förberedelser behövs.