คู่มือสัมภาษณ์ตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ Anthropic
โดย Aaron Cao · อัปเดตเมื่อ
คำถามสัมภาษณ์ Data Scientist เพิ่มเติม →
กระบวนการในแต่ละขั้นตอนเป็นอย่างไร
ใช้การคัดกรอง งานนำกลับไปทำ การเขียนโค้ด กรณีศึกษา พฤติกรรม และรอบ onsite เป็นหมวดหมู่สำหรับเตรียมตัว ไม่ใช่ชื่อรอบอย่างเป็นทางการของ Anthropic โดย Anthropic ดำเนินการสัมภาษณ์ทั้งหมดผ่าน Google Meet และสามารถรองรับเขตเวลาที่หลากหลายได้
- การคัดกรอง: เตรียมอธิบายประสบการณ์ แรงจูงใจ และความสอดคล้องของคุณกับบทบาทนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างกระชับ
- งานนำกลับไปทำ: หาก Anthropic มอบหมายแบบประเมิน ให้ทำโดยไม่ใช้ Claude เว้นแต่จะได้รับคำแนะนำเป็นอย่างอื่น นำเสนอสมมติฐาน การตรวจสอบ การวิเคราะห์ และข้อสรุปให้ติดตามได้ง่าย
- การเขียนโค้ด: สำหรับบทบาททางเทคนิค Anthropic ใช้เครื่องมือแบบสด เช่น Colab และ CodeSignal คุณสามารถค้นข้อมูลได้ แต่ควรรู้ไวยากรณ์พื้นฐานและไลบรารีมาตรฐาน ไม่อนุญาตให้ใช้ AI ช่วยระหว่างการสัมภาษณ์สด เว้นแต่ Anthropic จะแจ้งเป็นอย่างอื่น
- กรณีศึกษา: ฝึกเปลี่ยนการตัดสินใจที่คลุมเครือให้เป็นคำถามที่วัดผลได้ แผนการวิเคราะห์ และข้อเสนอแนะ
- พฤติกรรม: เตรียมหลักฐานเกี่ยวกับการทำงานร่วมกัน ความเห็นต่าง ความผิดพลาด และการตัดสินใจภายใต้ความไม่แน่นอน
- รอบ onsite: เนื่องจากการสัมภาษณ์ของ Anthropic เป็นแบบทางไกล ให้ใช้หมวดหมู่นี้เพื่อฝึกสลับระหว่างการให้เหตุผลทางเทคนิค การใช้วิจารณญาณ และการสื่อสารผ่าน Google Meet
การสัมภาษณ์แต่ละส่วนทดสอบอะไร
สำหรับการสัมภาษณ์ตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยทั่วไป ให้จัดการเตรียมตัวตามความสามารถที่ระบุไว้ในรายละเอียดบทบาท แทนการยึดตามชื่อรอบที่คาดเดาเอง
- สถิติและการทดลอง: กำหนดสมมติฐาน เลือกตัวชี้วัด อภิปรายการสุ่มและอำนาจการทดสอบ ระบุอคติ และตีความความไม่แน่นอน
- SQL และการเขียนโค้ด: แปลงข้อมูล เขียนคำสั่งค้นหาที่ชัดเจน จัดการระเบียนที่ขาดหายหรือซ้ำซ้อน แก้ไขข้อผิดพลาดของตรรกะ และอธิบายความซับซ้อน
- วิจารณญาณด้านการสร้างแบบจำลอง: เลือกค่าฐานที่สมเหตุสมผล ป้องกันข้อมูลรั่วไหล เลือกวิธีตรวจสอบความถูกต้อง และเชื่อมโยงข้อแลกเปลี่ยนของแบบจำลองกับการตัดสินใจที่กำลังพิจารณา
- การสื่อสารผลลัพธ์: ระบุข้อสรุป วัดระดับความไม่แน่นอน แยกหลักฐานออกจากสมมติฐาน และถ่ายทอดข้อค้นพบทางเทคนิคให้ผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญเข้าใจ
การเตรียมตัวสำหรับตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต่างจากบทบาทอื่นอย่างไร
Anthropic อธิบายว่าการสัมภาษณ์ที่ไม่ใช่สายเทคนิคเป็นการสนทนาเกี่ยวกับประสบการณ์และแรงจูงใจ พร้อมเวลาให้ผู้สมัครถามคำถาม ส่วนบทบาททางเทคนิคจะใช้เครื่องมือเขียนโค้ดสด เช่น Colab และ CodeSignal ดังนั้นการเตรียมตัวสำหรับตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงควรครอบคลุมทั้งการให้เหตุผลเชิงวิเคราะห์ด้วยการลงมือทำและการอธิบายที่เข้าใจง่าย
Anthropic ยังรายงานว่าบุคลากรสายเทคนิคประมาณครึ่งหนึ่งไม่มีประสบการณ์ด้าน ML มาก่อน และประมาณครึ่งหนึ่งสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาเอก ความหลากหลายนี้หมายความว่าคุณควรนำเสนอหลักฐานของตนเองให้เข้าใจได้ชัดเจน โดยอธิบายว่าคุณสร้างอะไร เหตุใดจึงเลือกแนวทางนั้น ตรวจสอบอย่างไร และงานดังกล่าวทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอะไร
กระบวนการใช้เวลานานและยากเพียงใด
Anthropic ไม่ได้เผยแพร่ว่ากระบวนการใช้เวลานานเท่าใด แต่ระบุว่าการสัมภาษณ์ทั้งหมดจัดผ่าน Google Meet และสามารถรองรับเขตเวลาที่หลากหลายได้
ความท้าทายในการเตรียมตัวคือขอบเขตที่กว้าง ผู้สมัครตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจต้องเปลี่ยนจากการออกแบบการทดลองไปสู่ SQL และจากการเลือกแบบจำลองไปสู่ข้อเสนอแนะด้วยภาษาที่เข้าใจง่าย ฝึกเปลี่ยนหัวข้อแต่ละครั้งโดยไม่ทำสมมติฐาน หลักฐาน หรือบริบทของการตัดสินใจตกหล่น
ควรเตรียมตัวอย่างไร
วางแผนการเตรียมตัวตามหัวข้อที่ใช้ประเมิน แทนการท่องจำคำตอบ
- การทดลอง: ร่างแผนการทดลองที่ประกอบด้วยสมมติฐาน ตัวชี้วัดหลัก ตัวชี้วัดป้องกันผลกระทบ แหล่งที่มาของอคติ และการตีความผลลัพธ์ในกรณีต่าง ๆ
- SQL และการเขียนโค้ด: ฝึกแปลงข้อมูลในสภาพแวดล้อมแบบโน้ตบุ๊กโดยไม่ใช้ AI พร้อมใช้เอกสารหรือการค้นข้อมูลทั่วไปเมื่อจำเป็น
- การสร้างแบบจำลอง: เปรียบเทียบค่าฐานกับแนวทางที่ซับซ้อนกว่า แล้วอธิบายเหตุผลของวิธีตรวจสอบความถูกต้อง การวิเคราะห์ข้อผิดพลาด และเกณฑ์การตัดสินใจ
- การสื่อสาร: นำเสนอการวิเคราะห์เดียวกันต่อเพื่อนร่วมงานสายเทคนิคและผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ โดยปรับคำศัพท์แต่ไม่เปลี่ยนหลักฐาน
- หลักฐานเชิงพฤติกรรม: เตรียมตัวอย่างที่กระชับซึ่งแสดงให้เห็นการกระทำ เหตุผล ผลลัพธ์ และสิ่งที่คุณจะเปลี่ยนแปลง
การสัมภาษณ์จำลอง ช่วยเผยให้เห็นว่าการให้เหตุผลของคุณเริ่มติดตามได้ยากตรงไหน ทบทวนบันทึกการสัมภาษณ์เพื่อหาสมมติฐานที่ไม่มีหลักฐานรองรับ โค้ดที่ไม่ได้อธิบาย และข้อสรุปที่เกินกว่าข้อมูลจะสนับสนุน
Anthropic รับสมัครอย่างไร
- All interviews are conducted over Google Meet, and Anthropic can accommodate a variety of time zones. [แหล่งที่มา]
- For technical roles, Anthropic uses live coding tools such as Colab and CodeSignal; candidates can look things up but should be comfortable with basic syntax and standard libraries. [แหล่งที่มา]
- For non-technical roles, interviews are conversational, covering experience and motivation, with time for the candidate's own questions. [แหล่งที่มา]
- About half of Anthropic's technical staff had no prior ML experience, and about half have PhDs. [แหล่งที่มา]
- Candidates should write the first draft of their application themselves and may use Claude to refine it; take-home assessments are completed without Claude unless Anthropic indicates otherwise. [แหล่งที่มา]
- In live interviews no AI assistance is permitted unless indicated otherwise, because Anthropic wants to see how candidates think through problems in real time. [แหล่งที่มา]
ตรวจสอบข้อเท็จจริงเมื่อ 2026-09-03
ตัวอย่างคำถาม
- คุณจะออกแบบการทดลองเพื่อพิจารณาว่าการเปลี่ยนแปลงผลิตภัณฑ์ช่วยปรับปรุงผลลัพธ์ของผู้ใช้อย่างไร
- คุณจะเขียนคำสั่ง SQL เพื่อเปรียบเทียบการรักษาผู้ใช้ของแต่ละกลุ่มรุ่น พร้อมจัดการเหตุการณ์ที่ขาดหายไปอย่างไร
- คุณจะตรวจสอบการทดลองที่ตัวชี้วัดหลักดีขึ้น แต่ตัวชี้วัดป้องกันผลกระทบแย่ลงอย่างไร
- คุณจะเลือกระหว่างค่าฐานที่ตีความได้กับแบบจำลองที่ซับซ้อนกว่าอย่างไร
- คุณจะอธิบายผลกระทบเพียงเล็กน้อยและไม่แน่นอนแก่ผู้ตัดสินใจที่ไม่ใช่สายเทคนิคซึ่งต้องการข้อเสนอแนะที่ชัดเจนอย่างไร
- ยกตัวอย่างเหตุการณ์ที่หลักฐานใหม่ทำให้คุณเปลี่ยนข้อเสนอแนะเชิงวิเคราะห์
คำถามที่พบบ่อย
- การสัมภาษณ์ของ Anthropic เป็นแบบทางไกลหรือไม่
- ใช่ Anthropic ดำเนินการสัมภาษณ์ทั้งหมดผ่าน Google Meet และสามารถรองรับเขตเวลาที่หลากหลายได้
- ฉันใช้ AI ระหว่างการสมัครหรือการสัมภาษณ์ได้หรือไม่
- เขียนร่างแรกของใบสมัครด้วยตนเอง โดย Anthropic อนุญาตให้ใช้ Claude เพื่อปรับปรุงเนื้อหา ทำแบบประเมินที่นำกลับไปทำโดยไม่ใช้ Claude เว้นแต่จะได้รับคำแนะนำเป็นอย่างอื่น และไม่อนุญาตให้ใช้ AI ช่วยระหว่างการสัมภาษณ์สด เว้นแต่ Anthropic จะแจ้งเป็นอย่างอื่น
- ควรคาดหวังสภาพแวดล้อมการเขียนโค้ดแบบใด
- สำหรับบทบาททางเทคนิค Anthropic ใช้เครื่องมือเขียนโค้ดสด เช่น Colab และ CodeSignal ผู้สมัครสามารถค้นข้อมูลได้ แต่ควรคุ้นเคยกับไวยากรณ์พื้นฐานและไลบรารีมาตรฐาน
- บุคลากรสายเทคนิคของ Anthropic มีภูมิหลังแบบใด
- Anthropic รายงานว่าบุคลากรสายเทคนิคประมาณครึ่งหนึ่งไม่มีประสบการณ์ด้าน ML มาก่อน และประมาณครึ่งหนึ่งสำเร็จการศึกษาระดับปริญญาเอก ให้นำเสนอหลักฐานโดยตรงเกี่ยวกับวิจารณญาณและผลงานด้านการวิเคราะห์ของคุณ แทนการคิดว่าคุณวุฒิรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งเป็นตัวกำหนดความเหมาะสม