คู่มือสัมภาษณ์ Data Scientist ที่ Airbnb
โดย Aaron Cao · อัปเดตเมื่อ
คำถามสัมภาษณ์ Data Scientist เพิ่มเติม →
กระบวนการสัมภาษณ์เป็นอย่างไร?
ผู้สมัครที่เล่าถึงการสัมภาษณ์สายวิศวกรรมระบุว่ามีการคัดกรองทางโทรศัพท์กับผู้สรรหา การสัมภาษณ์เขียนโค้ดด้านอัลกอริทึมโดยใช้เทสต์เคสจริง จากนั้นเป็นวันสัมภาษณ์ที่บริษัทซึ่งครอบคลุมการเขียนโค้ด การออกแบบระบบ และวัฒนธรรมกับค่านิยมองค์กร
สำหรับการฝึกฝนตำแหน่ง Data Scientist หัวข้อต่อไปนี้เป็นหมวดหมู่สำหรับเตรียมตัวเท่านั้น ไม่ใช่ชื่อรอบสัมภาษณ์ที่ได้รับการยืนยันจาก Airbnb
- รอบคัดกรอง: อธิบายภูมิหลังของคุณผ่านโปรเจกต์ที่การวิเคราะห์ของคุณมีผลต่อการตัดสินใจ แยกให้ชัดว่าส่วนไหนคือผลงานของคุณและส่วนไหนคือผลงานของทีม
- งานที่ทำที่บ้าน: ฝึกแปลงชุดข้อมูลให้เป็นการวิเคราะห์ที่ทำซ้ำได้ พร้อมสมมติฐานที่ชัดเจน การตรวจสอบคุณภาพ และข้อเสนอแนะที่กระชับ
- การเขียนโค้ด: เขียน SQL และการแปลงข้อมูลพร้อมอธิบายความถูกต้อง กรณีขอบ และวิธีที่คุณจะทดสอบผลลัพธ์
- เคสวิเคราะห์: แปลงคำถามเชิงผลิตภัณฑ์ให้เป็นตัวชี้วัด การทดลอง หรือแนวทางการสร้างโมเดล
- เชิงพฤติกรรม: เตรียมตัวอย่างของความเห็นไม่ตรงกัน ฟีดแบ็ก และการตัดสินใจที่ทำขึ้นโดยมีหลักฐานไม่ครบถ้วน
- วันสัมภาษณ์ที่บริษัท: ฝึกสลับไปมาระหว่างรายละเอียดเชิงเทคนิคกับคำอธิบายที่คนที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญก็ตามทันได้
คำตอบของคุณควรแสดงอะไร?
ในการสัมภาษณ์ตำแหน่ง Data Scientist โดยทั่วไป ให้แสดงกระบวนการคิดของคุณอย่างชัดเจนในด้านการประเมินต่อไปนี้
- สถิติและการทดลอง: กำหนดสมมติฐาน ตัวชี้วัดหลัก และตัวชี้วัดกันขอบ อธิบายการสุ่ม ความไม่แน่นอน และความเอนเอียงที่อาจเกิดขึ้นก่อนตีความผลลัพธ์
- SQL และการเขียนโค้ด: ระบุว่าแต่ละแถวหมายถึงอะไร จัดการข้อมูลซ้ำ ค่าที่หายไป และการจอยน์ที่อาจทำให้ตัวเลขสูงเกินจริง จากนั้นตรวจสอบผลลัพธ์ของคุณ
- การตัดสินใจด้านโมเดล: กำหนดเบสไลน์ หลีกเลี่ยงการรั่วไหลของข้อมูล และเลือกวิธีตรวจสอบที่สะท้อนวิธีที่การพยากรณ์จะถูกนำไปใช้จริง อธิบายว่าความผิดพลาดแบบไหนสำคัญที่สุด
- การสื่อสารผลลัพธ์: ให้ข้อเสนอแนะ เชื่อมโยงกับหลักฐาน และอธิบายว่าอะไรยังไม่แน่นอนโดยไม่ต้องพึ่งศัพท์เทคนิค
คำตอบที่มีประโยชน์จะเชื่อมโยงแต่ละวิธีเข้ากับการตัดสินใจที่มันสนับสนุน การบอกชื่อเทคนิคทางสถิติหรือโมเดลเป็นเพียงจุดเริ่มต้นของคำอธิบายนั้นเท่านั้น
การเตรียมตัวสำหรับ Data Scientist ต่างจากสายวิศวกรรมอย่างไร?
กระบวนการสายวิศวกรรมที่มีการเล่าไว้ครอบคลุมอัลกอริทึมและการออกแบบระบบ สำหรับการเตรียมตัวทั่วไปในตำแหน่ง Data Scientist ให้ใส่ใจเพิ่มเติมว่าตัวชี้วัดตอบคำถามเชิงผลิตภัณฑ์ได้จริงหรือไม่ การเปรียบเทียบสนับสนุนข้อกล่าวอ้างเชิงเหตุ-ผลได้หรือไม่ และโมเดลช่วยปรับปรุงการตัดสินใจได้หรือไม่
ในเคสฝึกฝนเกี่ยวกับมาร์เก็ตเพลสด้านการท่องเที่ยว ให้พิจารณาแขกผู้เข้าพักและเจ้าของที่พักแยกจากกัน การเปลี่ยนแปลงอย่างหนึ่งอาจเป็นประโยชน์ต่อกลุ่มหนึ่งขณะที่สร้างต้นทุนให้อีกกลุ่ม อธิบายว่าคุณจะวัดข้อแลกเปลี่ยนนั้นอย่างไร คำนึงถึงปฏิสัมพันธ์ระหว่างผู้เกี่ยวข้องอย่างไร และตรวจสอบความแตกต่างที่ถูกซ่อนอยู่ในค่าเฉลี่ยรวมอย่างไร
กระบวนการนี้อาจใช้เวลานานแค่ไหน และอะไรที่ทำให้มันยาก?
ผู้สมัครในกระบวนการสายวิศวกรรมระดับซีเนียร์ระบุว่าไทม์ไลน์การสัมภาษณ์อยู่ที่ 3 ถึง 5 สัปดาห์ โดยขั้นตอนจับคู่ทีมบางครั้งอาจเพิ่มเวลาเข้าไปอีก สอบถามผู้สรรหาของคุณว่าการประเมินใดบ้างที่ใช้กับใบสมัครของคุณ และการจัดตารางเวลาสำหรับทีมนั้นเป็นอย่างไร
สำหรับการเตรียมตัวตำแหน่ง Data Scientist ความท้าทายอยู่ที่การผสานการวิเคราะห์ที่ถูกต้องเข้ากับข้อเสนอแนะที่มีเหตุผลรองรับ ฝึกจัดการกับตัวชี้วัดที่คลุมเครือ ข้อมูลไม่ครบถ้วน และผลลัพธ์ที่ไม่สนับสนุนการเปิดตัวอย่างชัดเจน อธิบายว่าคุณสรุปอะไรได้บ้าง สรุปอะไรไม่ได้บ้าง และหลักฐานเพิ่มเติมแบบไหนจะเปลี่ยนการตัดสินใจของคุณ
คุณควรเตรียมตัวสำหรับแต่ละด้านการประเมินอย่างไร?
- เตรียมหลักฐานจากโปรเจกต์ของคุณ: สำหรับการฝึกรอบคัดกรองและเชิงพฤติกรรม อธิบายการตัดสินใจ ความรับผิดชอบของคุณ ทางเลือกที่คุณพิจารณา และผลลัพธ์ที่ได้ ใส่ตัวอย่างที่ฟีดแบ็กเคยเปลี่ยนแนวทางของคุณด้วย
- ฝึก SQL และเขียนโค้ดออกเสียงดัง ๆ: ทำงานกับตารางที่เกี่ยวข้องกัน กำหนดระดับความละเอียดของข้อมูล และตรวจสอบการจอยน์และการรวมข้อมูล อธิบายว่าคุณจะทดสอบอินพุตว่างเปล่า ค่าที่หายไป และข้อมูลซ้ำอย่างไร
- ทำแบบฝึกหัดที่ทำที่บ้านให้เสร็จ: สร้างการวิเคราะห์ที่ทำซ้ำได้ และเขียนสรุปสั้น ๆ สำหรับคนที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ ระบุข้อจำกัดของข้อมูล และแยกการสังเกตออกจากข้อสรุปเชิงเหตุ-ผล
- ฝึกซ้อมเคสการทดลองและการสร้างโมเดล: เลือกตัวชี้วัด ระบุปัจจัยที่คุกคามความน่าเชื่อถือ และเปรียบเทียบเบสไลน์อย่างง่ายกับแนวทางที่ซับซ้อนกว่า เชื่อมโยงแต่ละทางเลือกเข้ากับการตัดสินใจและต้นทุนของความผิดพลาด
- ฝึกการอธิบายแบบเต็มรูปแบบ: ใช้ การสัมภาษณ์จำลอง เพื่อสลับไปมาระหว่างการคำนวณ สมมติฐาน และข้อเสนอแนะ ทบทวนว่าจุดไหนที่เหตุผลของคุณเริ่มตามยาก
คำถามด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างคำถามฝึกฝนสำหรับตำแหน่ง Data Scientist
Airbnb รับสมัครอย่างไร
Airbnb ไม่ได้เผยแพร่กระบวนการสัมภาษณ์ของตน ประเด็นด้านล่างคือสิ่งที่ผู้สมัครมักรายงาน
- Airbnb's loop is reported as three main stages: a recruiter phone screen of about 30 minutes, a data-structures-and-algorithms coding interview of about 45 minutes with real test cases, then an onsite loop covering coding, system design, and Airbnb's culture and values. [แหล่งที่มา]
- The onsite is reported as 5 interviews: multiple coding rounds, a system design interview of about an hour, and a behavioral conversation focused on values; the loop typically spans a few weeks depending on scheduling and team availability. [แหล่งที่มา]
- For senior (G8) candidates the reported shape is a 30-minute recruiter or hiring-manager screen, a 60-minute coding screen and a 60-minute system design screen, then four onsite rounds: coding, code review, a whiteboard system design session, each about 60 minutes, and a 30-minute Core Values behavioral round. [แหล่งที่มา]
- The Core Values behavioral interview is described as a mandatory gatekeeper that often determines the final outcome regardless of technical performance; strong technical rounds are reported not to compensate for concerns about cultural fit. [แหล่งที่มา]
- Reported timelines wrap up within 3 to 5 weeks, though team matching after the interviews can add extra time. [แหล่งที่มา]
ตรวจสอบข้อเท็จจริงเมื่อ 2026-09-05
ตัวอย่างคำถาม
- คุณจะนิยามความสำเร็จของการเปลี่ยนแปลงอันดับผลการค้นหาในมาร์เก็ตเพลสสำหรับการจองอย่างไร?
- คุณจะออกแบบการทดลองอย่างไรเมื่อการเปลี่ยนแปลงสำหรับแขกผู้เข้าพักอาจส่งผลต่อเจ้าของที่พักด้วย?
- เมื่อมีตาราง users bookings และ cancellations คุณจะคำนวณจำนวนการจองที่เสร็จสมบูรณ์ต่อผู้ใช้ที่ยังใช้งานอยู่โดยไม่นับซ้ำได้อย่างไร?
- คุณจะตรวจสอบอะไรถ้าการทดลองทำให้ตัวชี้วัดหลักดีขึ้นแต่การยกเลิกเพิ่มขึ้น?
- คุณจะตรวจสอบความถูกต้องของโมเดลที่ทำนายการยกเลิกการจองโดยหลีกเลี่ยงการรั่วไหลของข้อมูลได้อย่างไร?
- คุณจะอธิบายผลการทดลองที่ยังสรุปไม่ได้ให้กับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่ต้องตัดสินใจว่าจะเปิดตัวหรือไม่อย่างไร?
- คุณจัดการความเห็นไม่ตรงกันกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสียเกี่ยวกับสิ่งที่การวิเคราะห์แสดงให้เห็นอย่างไร?
คำถามที่พบบ่อย
- ผู้สมัครเล่าถึงรูปแบบการสัมภาษณ์เขียนโค้ดที่ Airbnb ว่าเป็นอย่างไร?
- ผู้สมัครที่เล่าถึงการสัมภาษณ์สายวิศวกรรมระบุว่ามีการสัมภาษณ์เขียนโค้ดด้านโครงสร้างข้อมูลและอัลกอริทึมโดยใช้เทสต์เคสจริง สำหรับการเตรียมตัวตำแหน่ง Data Scientist ให้ฝึกอธิบายแนวทางของคุณ ตรวจสอบความถูกต้อง และทดสอบกรณีขอบ นอกเหนือจาก SQL และการแปลงข้อมูล
- ผลงานด้านเทคนิคที่โดดเด่นจะช่วยชดเชยความกังวลในรอบสัมภาษณ์ด้านค่านิยมได้หรือไม่?
- ผู้สมัครในกระบวนการสายวิศวกรรมระดับซีเนียร์เล่าว่ารอบสัมภาษณ์ Core Values เป็นด่านบังคับผ่าน และระบุว่าผลงานด้านเทคนิคที่แข็งแกร่งไม่สามารถชดเชยความกังวลเรื่องความเข้ากันได้ทางวัฒนธรรมองค์กรได้ เตรียมตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมซึ่งแสดงการตัดสินใจ การทำงานร่วมกับผู้อื่น และการตอบสนองต่อฟีดแบ็กของคุณ
- ฉันควรฝึกงานที่ทำที่บ้านสำหรับตำแหน่ง Data Scientist อย่างไร?
- ใช้ชุดข้อมูลเพื่อตอบคำถามการตัดสินใจที่ชัดเจน ตรวจสอบคุณภาพข้อมูล บันทึกสมมติฐาน เลือกเบสไลน์ที่เหมาะสม และเขียนข้อเสนอแนะที่กระชับพร้อมระบุข้อจำกัด ทำให้การวิเคราะห์ทำซ้ำได้ และมั่นใจว่ากราฟทุกภาพตอบโจทย์คำถามนั้นจริง ๆ
- ฉันควรอธิบายผลการทดลองที่ยังสรุปไม่ได้อย่างไร?
- แยกผลกระทบที่ประเมินได้ออกจากความไม่แน่นอนของมัน อธิบายว่าหลักฐานสนับสนุนการตัดสินใจหรือไม่ ผลกระทบที่มีนัยสำคัญแบบไหนยังเป็นไปได้อยู่ และการวัดเพิ่มเติมจะช่วยได้หรือไม่ อย่าปฏิบัติต่อผลลัพธ์ที่ยังสรุปไม่ได้ราวกับเป็นหลักฐานว่าไม่มีผลกระทบเกิดขึ้นเลย