AI ผู้ช่วยสัมภาษณ์งานช่วย Data Scientist ได้จริงหรือไม่?

โดย Aaron Cao · อัปเดตเมื่อ

AI ผู้ช่วยสัมภาษณ์งานช่วย Data Scientist ได้จริงหรือไม่?
ช่วยได้บางส่วน มันช่วยในรอบที่ต้องพูดตอบ เช่น แนวคิดสถิติ ทฤษฎี ML คำถามเคสผลิตภัณฑ์ และเรื่องราวเชิงพฤติกรรม ด้วยการถอดคำถามเป็นข้อความและแนะนำโครงสร้างคำตอบ แต่มันช่วยไม่ได้ในการทดสอบ SQL หรือเขียนโค้ดแบบมีผู้คุมสอบ โน้ตบุ๊กที่แชร์หน้าจอ หรืองานวิเคราะห์แบบทำที่บ้าน ซึ่งเป็นสิ่งที่ตัดสินผลของกระบวนการสัมภาษณ์งาน data science หลายแห่ง

ช่วยได้บางส่วน มันช่วยในรอบที่ต้องพูดตอบ เช่น แนวคิดสถิติ ทฤษฎี ML คำถามเคสผลิตภัณฑ์ และเรื่องราวเชิงพฤติกรรม ด้วยการถอดคำถามเป็นข้อความและแนะนำโครงสร้างคำตอบ แต่มันช่วยไม่ได้ในการทดสอบ SQL หรือเขียนโค้ดแบบมีผู้คุมสอบ โน้ตบุ๊กที่แชร์หน้าจอ หรืองานวิเคราะห์แบบทำที่บ้าน ซึ่งเป็นสิ่งที่ตัดสินผลของกระบวนการสัมภาษณ์งาน data science หลายแห่ง

กระบวนการสัมภาษณ์งาน data science มีอะไรบ้าง?

data scientist มักเตรียมตัวสำหรับการสัมภาษณ์แบบเดียว แต่กลับต้องเจอถึงสี่แบบ ส่วนนี้จะไล่เรียงรอบสัมภาษณ์ที่พบบ่อย เพื่อให้คุณเห็นว่าผู้ช่วยแบบเรียลไทม์อาจมีประโยชน์ตรงไหนและไม่มีประโยชน์ตรงไหน สัดส่วนของแต่ละรอบขึ้นอยู่กับว่าตำแหน่งนั้นเน้นไปทาง analytics, machine learning หรือ research

  • SQL และการเขียนโค้ด: join, window function, การรวมข้อมูล และการจัดการข้อมูลด้วย Python ซึ่งมักอยู่ในแบบทดสอบออนไลน์หรือ editor ที่แชร์กัน
  • สถิติและความน่าจะเป็น: การทดสอบสมมติฐาน, p-value, ช่วงความเชื่อมั่น และการออกแบบการทดลอง
  • Machine learning: bias และ variance, regularization, ตัวชี้วัดการประเมินผล และวิธีที่คุณจะรับมือกับ class imbalance
  • Product และเคส: ตัวชี้วัดตัวหนึ่งตกลง คุณจะสืบสวนอย่างไร; คุณจะออกแบบ A/B test สำหรับฟีเจอร์ใหม่อย่างไร
  • Behavioral: การสื่อสารผลลัพธ์กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่ไม่ใช่สายเทคนิค และการรับมือกับข้อมูลที่ยุ่งเหยิง

รายการคำถามสำหรับรอบเหล่านี้อยู่ที่ ศูนย์รวมคลังคำถาม

ผู้ช่วยแบบเรียลไทม์ช่วยตรงไหนได้บ้าง?

ในรอบที่ต้องพูดตอบ เมื่อผู้สัมภาษณ์ถามเคสผลิตภัณฑ์ยาว ๆ ที่มีเงื่อนไขหลายข้อ ข้อความถอดเสียงบนหน้าจอช่วยไม่ให้คุณหลุดฟังคำถามไปครึ่งหนึ่ง และโครงสร้างที่แนะนำ (ชี้แจงตัวชี้วัด แบ่งกลุ่มข้อมูล ตั้งสมมติฐาน เสนอการทดสอบ) ช่วยให้คุณเริ่มประโยคแรกได้

data scientist ที่ไปสัมภาษณ์งานที่บริษัทแบบสมัครสมาชิกอาจได้ยินคำถามว่า "จำนวนผู้ใช้งานที่ใช้งานทุกสัปดาห์ตกลงเมื่อเดือนที่แล้ว ช่วยอธิบายว่าคุณจะสืบสวนอย่างไร" ผู้ช่วยสามารถแสดงเช็กลิสต์บนหน้าจอได้ว่า เริ่มจากคุณภาพข้อมูลก่อน จากนั้นแบ่งกลุ่มตามแพลตฟอร์มและภูมิภาค แล้วจึงดูการอัปเดตล่าสุดและปัจจัยตามฤดูกาล การเลือกว่ากลุ่มไหนสำคัญและอธิบายเหตุผลยังคงเป็นหน้าที่ของคุณ

SubcueAI ทำสิ่งนี้ผ่านแอปเนทีฟสำหรับ macOS และ Windows ที่จับเสียงระบบและไมโครโฟนของคุณไปไว้ในโอเวอร์เลย์บนเครื่องของคุณเอง และแผงด้านข้างของส่วนขยายเบราว์เซอร์สำหรับการโทรในแท็บ Chromium ซึ่งฟังเสียงเฉพาะผู้สัมภาษณ์เท่านั้น ไม่มีบอทเข้าร่วมการโทรในทั้งสองรูปแบบนี้ ขั้นตอนการตั้งค่าอยู่ที่หน้า tutorial

แล้วมันช่วยตรงไหนไม่ได้?

  • การทดสอบ SQL และเขียนโค้ดแบบมีผู้คุมสอบ: สิ่งเหล่านี้อยู่นอกขอบเขต คุณต้องทำเองทั้งหมด
  • โน้ตบุ๊กที่แชร์หน้าจอและการเขียนโค้ดสด: ทุกอย่างบนหน้าจอที่แชร์อยู่นั้นผู้สัมภาษณ์มองเห็นหมด
  • งานวิเคราะห์แบบทำที่บ้าน: ทั้งตัวงานและการพูดคุยทบทวนหลังจากนั้นเป็นสิ่งที่คุณต้องอธิบายเอง
  • ความลึกด้านสถิติ: ผู้สัมภาษณ์จะถามต่อเนื่องจนกว่าจะถึงขีดจำกัดความเข้าใจของคุณ คำนิยามที่ถูกแนะนำมาจะไม่รอดคำถามต่อเนื่องรอบที่สอง

หน้าความปลอดภัย อธิบายว่าผู้ช่วยแบบเรียลไทม์ไม่ควรใช้ในบริบทใดบ้าง

data scientist ควรเตรียมตัวอย่างไร?

แบ่งการเตรียมตัวตามประเภทของรอบสัมภาษณ์ ฝึกฝน SQL จนกว่า window function จะกลายเป็นเรื่องปกติ อธิบายแนวคิดหลักด้านสถิติด้วยเสียงพูดให้คนที่ไม่ใช่สายเทคนิคฟัง เลือกโปรเจกต์สองชิ้นและเตรียมพร้อมปกป้องทุกการตัดสินใจด้านโมเดลในโปรเจกต์เหล่านั้น รวมถึงสิ่งที่คุณจะทำถ้ามีข้อมูลที่ดีกว่านี้

สำหรับรอบที่ต้องพูดตอบ ให้ฝึกซ้อมภายใต้แรงกดดันด้านเวลาพร้อมคำถามต่อเนื่องโดยใช้ mock interview หน้า mock interview สำหรับ data scientist ในศูนย์รวม mock interview มีแผนแบบแยกทีละรอบ ให้มองผู้ช่วยแบบเรียลไทม์เป็นตาข่ายนิรภัยสำหรับส่วนที่ต้องพูดตอบ ไม่ใช่สิ่งทดแทนทักษะที่รอบลงมือทำใช้ทดสอบ

คำถามที่พบบ่อย

AI assistant เขียน SQL แทนฉันระหว่างสัมภาษณ์ได้ไหม?

ในการทดสอบแบบมีผู้คุมสอบหรือรอบที่แชร์หน้าจอ ไม่ได้ เพราะอยู่นอกขอบเขตและมองเห็นได้ ให้เตรียม SQL ในฐานะทักษะที่คุณทำสดด้วยตัวเองได้

ใช้ได้กับคำถามทฤษฎี machine learning ไหม?

มันถอดคำถามเป็นข้อความและแนะนำประเด็นที่ควรพูดถึงได้ แต่ผู้สัมภาษณ์จะถามต่อเนื่องเพื่อเจาะลึก คุณจึงต้องเข้าใจแนวคิดเหล่านั้นด้วยตัวเอง

มีประโยชน์กับคำถามเคสผลิตภัณฑ์ไหม?

มีประโยชน์ นี่คือจุดที่โครงสร้างช่วยได้มากที่สุด คือการชี้แจงตัวชี้วัด การแบ่งกลุ่ม และการตั้งสมมติฐาน ส่วนการตัดสินว่าสมมติฐานไหนสำคัญยังเป็นของคุณ

ใช้ได้กับ Zoom, Google Meet และ Microsoft Teams ไหม?

แอปเดสก์ท็อปจับเสียงระบบ จึงใช้ได้กับการโทรผ่าน Zoom, Google Meet และ Microsoft Teams ส่วนส่วนขยายครอบคลุมการโทรในแท็บเบราว์เซอร์ Chromium

คำถามที่เกี่ยวข้อง

← เพิ่มเติมเกี่ยวกับ การเปรียบเทียบและทางเลือก