Intervjuguide för datascientist hos Microsoft

De flesta intervjuer hos Microsoft omfattar 2-4 samtal med potentiella teammedlemmar och tvärfunktionella kollegor, där varje samtal varar i upp till en timme. Intervjuer kan ske per telefon, i Microsoft Teams eller på plats. För vissa roller måste kandidater också skriva kod, presentera en kreativ portfolio eller lämna arbetsprover.

Betrakta inledande intervju, hemuppgift, kodning, praktikfall, beteendefrågor och intervju på plats som förberedelsekategorier, inte som officiella benämningar på intervjusteg hos Microsoft.

• Inledande intervju: Förbered en kortfattad redogörelse för din erfarenhet, dina intressen och dina främsta projekt som datascientist.
• Hemuppgift: Om du ombeds lämna ett arbetsprov ska du dokumentera antaganden, metoder, kontroller och slutsatser så att analysen kan stå för sig själv.
• Kodning: Var beredd att skriva fungerande kod, förklara dina beslut och testa resultatet.
• Praktikfall: Öva på att omvandla en tvetydig produkt- eller affärsfråga till mätvärden, datakrav, analys och en rekommendation.
• Beteendefrågor: Koppla kompetensfrågor till konkreta belägg i ditt cv.
• På plats: Vid en intervju på plats eller ett upplägg med flera samtal ska du hålla ditt resonemang och dina exempel konsekventa, samtidigt som du anpassar detaljnivån till varje målgrupp.

Microsoft beskriver tekniska intervjuer som inriktade på problemlösning. De omfattar teknisk skicklighet och kärnkompetenser, tillsammans med kompetensbaserade frågor och frågor om ditt cv.

Inför intervjuer för datascientister bör du generellt förbereda dig inom följande områden:

• Statistik och experiment: Formulera hypoteser, välja mätvärden, identifiera snedvridning, resonera om osäkerhet och tolka resultat.
• SQL och kodning: Omvandla data korrekt, hantera specialfall, förklara komplexitet och verifiera utdata.
• Bedömning av modeller: Välja metoder som passar målet, dataunderlaget, begränsningarna och kostnaden för fel.
• Kommunikation: Förklara antaganden, osäkerhet, avvägningar och rekommendationer för personer utan specialistkunskap.

Eftersom samtal hos Microsoft kan omfatta både potentiella teammedlemmar och tvärfunktionella kollegor bör du presentera tekniska belägg i flera lager: ange slutsatsen tydligt, stöd den med resonemang och var beredd att diskutera detaljer om genomförandet.

Jämfört med allmänna förberedelser inför mjukvaruutveckling bör förberedelser för en datascientist lägga större vikt vid experimentell validitet, statistisk inferens, definitioner av egenskaper och målvariabler, utvärderingsmått samt osäkerhet. Jämfört med mindre tekniska analysroller bör praktisk kodning och implementering av modeller fortfarande ingå. Detta är generella skillnader mellan roller, inte särskilda bedömningsregler hos Microsoft.

Microsoft ger tekniska kandidater konkreta kodningsinstruktioner: använd ett språk du behärskar väl, skriv fungerande kod i stället för pseudokod och använd det tillhandahållna kodningsverktyget från tredje part för att köra och kompilera den. Öva i det formatet så att implementering och förklaring blir delar av samma övning.

Microsoft publicerar inte hur lång tid processen tar. Företaget uppger att de flesta intervjuer omfattar 2-4 samtal som vart och ett varar i upp till en timme.

För en kandidat till en roll som datascientist är utmaningen bred snarare än rent algoritmisk. Du kan behöva växla mellan statistiskt resonemang, databearbetning, avvägningar vid modellering, belägg från ditt cv och förklaringar på ett enkelt språk. Öva på att uttrycka antaganden tydligt och kontrollera ditt arbete innan du presenterar en slutsats.

• Bygg upp en bank med belägg: Välj exempel från ditt cv som visar problemformulering, tekniska beslut, samarbete, motgångar och mätbara slutsatser.
• Repetera statistiskt resonemang: Öva på experimentdesign, inferens, snedvridning, stickprov, val av mätvärden och begränsningar för kausala slutsatser.
• Skriv körbar kod: Lös dataproblem i språket du behärskar bäst utan pseudokod, kör sedan tester och förklara specialfall.
• Öva på SQL: Arbeta med join-operationer, aggregeringar, fönsterlogik, saknade data, dubbletter och valideringskontroller.
• Försvara dina modelleringsval: Jämför lämpliga metoder, definiera utvärderingskriterier och förklara konsekvenserna av olika fel.
• Kommunicera till blandade målgrupper: Ge först en kortfattad rekommendation och lägg sedan till statistiska detaljer och implementeringsdetaljer efter behov.
• Öva självständigt: En övningsintervju med SubcueAI kan hjälpa dig att träna före bedömningen. Under bedömningar och intervjuer hos Microsoft ska du visa dina egna färdigheter utan hjälp utifrån, om inte tillstånd uttryckligen har getts.