Intervjuguide för dataforskare på Netflix

För rekrytering av New Grad-kandidater uppger Netflix att intervjuer vanligtvis omfattar en hemuppgift följd av två omgångar. Kandidater går vidare baserat på återkopplingen i varje steg. Intervjuer för praktikplatser omfattar vanligtvis en hemuppgift följd av ungefär två till tre omgångar. Se dessa format för personer tidigt i karriären som vägledning, inte som ett löfte för varje ledig tjänst som dataforskare.

För bredare förberedelser inför en roll som dataforskare är följande benämningar förberedelsekategorier, inte namn på intervjuomgångar hos Netflix.

• Urval: Öva på att sammanfatta din bakgrund, dina analytiska styrkor och det arbete som intresserar dig.
• Hemuppgift: Ta fram en tydlig analys med uttalade antaganden, välgrundade metoder, läsbar kod och en kortfattad rekommendation.
• Kodning: Skriv och förklara SQL och generell kod samtidigt som du kontrollerar specialfall.
• Fall: Omvandla en tvetydig produktfråga till mätvärden, hypoteser, en analysplan och ett beslut.
• Beteendebaserad intervju: Förbered belägg för hur du samarbetar, hanterar oenighet, gör bedömningar och lär dig.
• Samtal i stil med intervjuer på plats: Öva på att växla mellan tekniskt djup, affärsmässiga resonemang och kommunikation på klarspråk.

Netflix uppger att intervjuarna bedömer tekniska färdigheter där det är relevant, rollspecifika färdigheter och beteendebaserade färdigheter. De vill också förstå din kompetens och vilken typ av arbete som engagerar dig. Presentera belägg därefter: ange beslutet, förklara din metod och avvägningarna, beskriv resultatet och tydliggör varför arbetet var meningsfullt för dig.

Vid allmän intervjuträning för dataforskare kan hemuppgifter pröva analytisk struktur och skriftlig kommunikation. Kodning kan pröva kunskaper i SQL, databearbetning, korrekthet och förklaringsförmåga. Fall kan pröva statistik, experiment, val av mätvärden och omdöme kring modellering. Beteendebaserade diskussioner kan pröva hur du arbetar med samarbetspartner, hanterar osäkerhet och kommunicerar resultat till personer utan expertkunskaper.

Jämfört med förberedelser för mjukvaruutveckling omfattar förberedelser för dataforskare även statistisk inferens, experimentdesign, tolkning av mätvärden och osäkerhet. Korrekt kod är bara en del av svaret; du bör också förklara om data stöder slutsatsen.

Jämfört med en analysinriktad roll kan förberedelserna lägga större vikt vid modellval, validering och kostnaden för fel. Jämfört med en produktionsinriktad roll inom maskininlärning kan de lägga större vikt vid kausala frågor och beslutsstöd. En balanserad plan bör ändå täcka alla dessa gränsområden.

Netflix beskriver bedömningsområdena som tekniska, rollspecifika och beteendebaserade. Knyt ihop dem genom att presentera varje projekt som en kedja från fråga till metod, resultat, beslut och samarbete.

Netflix offentliggör inte hur lång tid processen tar.

Utmaningen för en kandidat till en roll som dataforskare ligger i bredden av resonemang som krävs. Du kan behöva gå från detaljer i SQL till ett experiments validitet och sedan förklara en rekommendation utan tekniska förkortningar. För New Grad-intervjuer avgör återkopplingen i varje steg vem som går vidare, så synliggör dina antaganden och resonemang i stället för att bara presentera ett slutligt svar. Antalet omgångar för praktikplatser är ungefärligt, så förbered dig på viss variation.

Bygg förberedelserna kring de angivna bedömningsområdena och kärnan i en dataforskares arbete.

• Statistik och experiment: Öva på att definiera hypoteser, välja mätvärden, identifiera bias, tolka osäkerhet och förklara kausala begränsningar.
• SQL och kodning: Skriv frågor med kopplingar, aggregering, fönsterlogik och noggrann hantering av saknade eller duplicerade data. Förklara varför varje steg är korrekt.
• Omdöme kring modellering: Jämför enkla och komplexa metoder, välj valideringsmetoder och diskutera kostnader för fel, drift och tolkningsbarhet.
• Kommunikation: Omvandla en analys till en kort rekommendation för en icke-teknisk målgrupp, inklusive risker och nästa åtgärder.
• Beteendebaserade belägg: Förbered projekt som visar dina färdigheter, beslut, samarbeten och det arbete som engagerar dig.

Avsluta med en övningsintervju som blandar tekniska frågor, ett fall och utmanande följdfrågor. Granska om ditt resonemang var tydligt, inte bara om din slutsats var korrekt.