Google สัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไร

Google เผยแพร่ภาพรวมกระบวนการสรรหาบุคลากร และใช้ภาพรวมเดียวกันไม่ว่าคุณจะสมัครเป็นนักวิเคราะห์หรือวิศวกร

• การพูดคุยกับผู้สรรหา เริ่มจากการพูดคุยสั้น ๆ หนึ่งหรือสองครั้งทางโทรศัพท์หรือวิดีโอ ผู้สรรหาจะประเมินทักษะสำคัญสำหรับตำแหน่งและเล่าเกี่ยวกับองค์กรกับทีม ดังนั้นควรเตรียมคำอธิบายผลงานด้านการวิเคราะห์ของคุณให้กระชับและชัดเจนก่อนการคุยครั้งแรก
• โครงการขนาดเล็กตามแต่ตำแหน่ง Google อาจขอให้คุณทำงานชิ้นเล็กก่อนการสัมภาษณ์ ตั้งแต่กรณีศึกษาไปจนถึงตัวอย่างงานเขียนหรือโค้ด สำหรับนักวิเคราะห์ รูปแบบที่เหมาะสมมักเป็นกรณีศึกษาจากชุดข้อมูล แม้ Google จะไม่ได้ระบุว่าตำแหน่งใดจะได้รับโจทย์นี้
• คณะผู้สัมภาษณ์ ขั้นตอนการสัมภาษณ์ประกอบด้วยการสัมภาษณ์หลายครั้งผ่านวิดีโอหรือแบบพบหน้า โดยมีพนักงาน Google สลับกันเป็นผู้สัมภาษณ์ และไม่มีคำถามเชาวน์ปัญญา
• การตัดสินใจและข้อเสนอ Google นำใบสมัครและผลตอบรับจากการสัมภาษณ์มาพิจารณาร่วมกัน รับฟังมุมมองหลายด้าน ตัดสินใจว่าจ้าง และให้ผู้สรรหายื่นข้อเสนอ

Google ไม่ได้เผยแพร่ว่านักวิเคราะห์ต้องสัมภาษณ์กี่ครั้งหรือกระบวนการใช้เวลานานเท่าใด คำว่าการคัดกรอง งานที่นำกลับไปทำ กรณีศึกษา พฤติกรรม และการสัมภาษณ์ ณ สถานที่จริง ถูกใช้ในหน้านี้เป็นหมวดหมู่สำหรับการเตรียมตัว ไม่ใช่ชื่อรอบของ Google

ผู้สมัครทุกคนได้รับการประเมินด้วยเกณฑ์ที่ชัดเจน และผู้สมัครทุกคนที่ได้รับการพิจารณาสำหรับตำแหน่งนั้นจะใช้เกณฑ์เดียวกัน ผู้สัมภาษณ์ถามคำถามปลายเปิดที่เกี่ยวข้องกับตำแหน่งเพื่อดูว่าคุณแก้ปัญหาอย่างไร ทำงานร่วมกับทีมอย่างไร และมีจุดแข็งอะไร คำถามปลายเปิดที่มีเกณฑ์ประเมินอยู่เบื้องหลังให้คุณค่ากับวิธีคิดที่มองเห็นได้ จงระบุคำถามที่คุณกำลังตอบจริง ๆ ข้อมูลที่จำเป็น การตรวจสอบที่จะทำ และการตัดสินใจที่ผลลัพธ์นั้นช่วยสนับสนุน

โดยทั่วไป การสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูลประเมินเรื่องต่อไปนี้:

• SQL และการทำความสะอาดข้อมูล การเชื่อมตาราง การรวมข้อมูล ฟังก์ชันแบบหน้าต่าง และการมองเห็นข้อมูลซ้ำ ค่าว่าง และปัญหาเขตเวลาก่อนที่จะทำให้เมตริกผิดเพี้ยน
• เมตริกและแดชบอร์ด การนิยามเมตริกอย่างแม่นยำ การรู้ว่าอะไรส่งผลต่อเมตริก และการรู้ว่าเมื่อใดแดชบอร์ดกำลังตอบคำถามผิดข้อ
• การสื่อสารข้อค้นพบ การเปลี่ยนตารางให้เป็นประโยคที่ผู้ตัดสินใจนำไปใช้ได้
• วิจารณญาณทางธุรกิจ การเลือกว่าจากการวิเคราะห์หลายอย่าง ควรทำสิ่งใดก่อน

Google ไม่อนุญาตให้ใช้เครื่องมือ AI ระหว่างการสัมภาษณ์ ดังนั้นควรฝึกอธิบายการวิเคราะห์โดยไม่ต้องพึ่งหน้าจอ

กระบวนการที่เผยแพร่เหมือนกันสำหรับทุกตำแหน่งเหล่านี้ สิ่งที่ต่างคือจุดเน้นภายในคำถามปลายเปิด และรายละเอียดต่อไปนี้เป็นแนวทางปฏิบัติทั่วไป ไม่ใช่กฎของ Google

• เมื่อเทียบกับการสัมภาษณ์นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คาดว่าจะเน้นการสร้างแบบจำลองและการออกแบบการทดลองน้อยกว่า แต่เน้นการนิยามเมตริก การวิเคราะห์เชิงพรรณนา และข้อเสนอแนะที่ชัดเจนมากกว่า
• เมื่อเทียบกับการสัมภาษณ์วิศวกรข้อมูล คาดว่าจะถามเรื่องสถาปัตยกรรมไปป์ไลน์และระบบแบบกระจายน้อยกว่า แต่เน้นการตีความข้อมูลที่มีอยู่แล้ว รวมถึงปัญหาด้านคุณภาพของข้อมูลมากกว่า
• เมื่อเทียบกับบริษัทอื่น ลักษณะเด่นที่เผยแพร่ไว้คือเกณฑ์ประเมินที่ผู้สัมภาษณ์ทุกคนใช้ร่วมกัน คณะผู้สัมภาษณ์ที่สลับพนักงาน Google และการระบุอย่างชัดเจนว่าไม่มีคำถามเชาวน์ปัญญา ความสม่ำเสมอของคำตอบต่อผู้สัมภาษณ์หลายคนสำคัญกว่าคำตอบโดดเด่นเพียงคำตอบเดียว

Google ไม่ได้เผยแพร่กรอบเวลา ขั้นตอนที่คุณนำไปวางแผนได้คือการพูดคุยกับผู้สรรหา โครงการขนาดเล็กที่อาจมี การสัมภาษณ์แบบคณะ และช่วงที่นำผลตอบรับจากหลายมุมมองมารวมกันเพื่อตัดสินใจ

ความยากมาจากความกว้างของเนื้อหาและความสม่ำเสมอ ไม่ใช่คำถามหลอก เกณฑ์เดียวกันถูกใช้โดยผู้สัมภาษณ์ที่สลับกัน ดังนั้นนักวิเคราะห์ที่อธิบายเหตุผลเกี่ยวกับเมตริกได้อย่างชัดเจนเมื่อถูกถามจากหลายมุมจะทำได้ดีกว่าผู้ที่ซ้อมมาเพียงเรื่องเดียว คำถามด้านวิจารณญาณทางธุรกิจได้รับการออกแบบให้เป็นคำถามปลายเปิด จึงแทบไม่มีคำตอบถูกเพียงข้อเดียว มีแต่คำตอบที่ให้เหตุผลรองรับได้

จัดการเตรียมตัวรอบสามสิ่งที่เกณฑ์ประเมินถามถึง ได้แก่ คุณแก้ปัญหาอย่างไร ทำงานร่วมกับทีมอย่างไร และมีจุดแข็งอะไร

• ทำ SQL ต่อหน้าผู้สัมภาษณ์ แก้ปัญหาพร้อมอธิบายแต่ละขั้นตอน รวมถึงการตรวจสอบความสมเหตุสมผลที่คุณจะทำกับผลลัพธ์
• เรื่องราวเกี่ยวกับเมตริก เตรียมกรณีที่คุณนิยามหรือแก้ไขเมตริก อธิบายว่าเดิมมีอะไรผิด และหลังจากนั้นการตัดสินใจใดเปลี่ยนไป
• กรณีศึกษาที่คุณพร้อมอธิบายและปกป้อง หากได้รับมอบหมายโครงการขนาดเล็ก ให้จัดทำเสมือนว่าแผนภูมิทุกชิ้นจะถูกตั้งคำถาม เพราะในการสัมภาษณ์แบบคณะจะเป็นเช่นนั้น
• หลักฐานเรื่องการทำงานเป็นทีมและจุดแข็ง เตรียมเหตุการณ์เฉพาะเจาะจง เช่น ความเห็นไม่ตรงกันกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย หรือการวิเคราะห์ที่ถูกเพิกเฉยและสิ่งที่คุณทำต่อไป
• ซ้อมพูดออกเสียง การทำ สัมภาษณ์จำลอง กับ SubcueAI ช่วยให้คุณฝึกตอบคำถามวิเคราะห์แบบปลายเปิดผ่านการสนทนา จากนั้นวางเครื่องมือทั้งหมดไว้ก่อนการสัมภาษณ์จริงซึ่งไม่อนุญาตให้ใช้ความช่วยเหลือจาก AI