คู่มือสัมภาษณ์นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล IBM

บุคลากรของ IBM ที่มีความเชี่ยวชาญในสาขานั้นจะตรวจสอบใบสมัครของคุณ ก่อนนัดสัมภาษณ์ IBM อาจขอให้คุณทำแบบประเมินหนึ่งหรือสองรายการ โดยรูปแบบจะแตกต่างกันไปตามตำแหน่ง IBM ระบุว่ารูปแบบที่เป็นไปได้ประกอบด้วยคำถามแบบปรนัย โจทย์เขียนโค้ด คำถามสัมภาษณ์ที่ตอบผ่านเว็บแคมและไมโครโฟน และแบบทดสอบความสามารถทางภาษาอังกฤษในรูปแบบข้อความ

หากคุณผ่านเข้าสู่ขั้นตอนการสัมภาษณ์ IBM จะใช้คำถามแบบมีโครงสร้างหรือเชิงพฤติกรรมที่เกี่ยวข้องกับทักษะทางเทคนิคและพฤติกรรมที่จำเป็นสำหรับตำแหน่งนั้น IBM จะแจ้งผลการตัดสินใจหลังการสัมภาษณ์ครั้งสุดท้าย

IBM ระบุว่าการสัมภาษณ์แบบมีโครงสร้างหรือเชิงพฤติกรรมมุ่งเน้นทักษะทางเทคนิคและพฤติกรรมที่จำเป็นสำหรับตำแหน่งนั้น โดยทั่วไปแล้ว การเตรียมตัวสัมภาษณ์ตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรครอบคลุมด้านต่อไปนี้

• สถิติและการทดลอง: อธิบายสมมติฐาน การเลือกตัวชี้วัด การออกแบบการทดลอง ความไม่แน่นอน และปัจจัยที่คุกคามความเที่ยงตรง
• SQL และการเขียนโค้ด: เขียนคำสั่งสืบค้นหรือโค้ดให้ถูกต้อง อภิปรายกรณีขอบ และสื่อสารเหตุผลของคุณ
• วิจารณญาณในการสร้างแบบจำลอง: เชื่อมโยงการเลือกแบบจำลองเข้ากับปัญหา ข้อมูล วิธีตรวจสอบความถูกต้อง ข้อแลกเปลี่ยน และรูปแบบความล้มเหลว
• การสื่อสารผลลัพธ์: เปลี่ยนข้อค้นพบทางเทคนิคให้เป็นคำแนะนำที่ชัดเจนสำหรับผู้ที่ไม่ได้ทำงานกับข้อมูลเป็นประจำ

IBM ระบุว่าแบบประเมินแตกต่างกันไปตามตำแหน่ง ดังนั้นคำเชิญที่คุณได้รับจะเป็นตัวกำหนดรูปแบบที่ใช้ ให้มองการคัดกรอง งานที่นำกลับไปทำ โจทย์เขียนโค้ด กรณีศึกษา การสัมภาษณ์เชิงพฤติกรรม และการสัมภาษณ์ ณ สถานที่ทำงานเป็นหมวดหมู่สำหรับการเตรียมตัว ไม่ใช่ชื่อรอบสัมภาษณ์ของ IBM

เมื่อเทียบกับการสัมภาษณ์ที่เน้นการพัฒนาซอฟต์แวร์เป็นหลัก การฝึกสำหรับตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลควรเชื่อมโยงโค้ดเข้ากับการอนุมาน การตัดสินใจทางธุรกิจ และความไม่แน่นอน ใช้การฝึกคัดกรองเพื่ออธิบายเส้นทางอาชีพอย่างกระชับ ฝึกงานที่นำกลับไปทำเพื่อวิเคราะห์ให้ครบถ้วน ฝึกเขียนโค้ดสำหรับ SQL และการเขียนโปรแกรม ฝึกกรณีศึกษาเพื่อเลือกแบบจำลอง ฝึกเชิงพฤติกรรมเพื่อยกหลักฐานจากงานที่ผ่านมา และฝึกสัมภาษณ์ ณ สถานที่ทำงานเพื่อสลับใช้ทักษะเหล่านี้ได้อย่างชัดเจน

IBM ไม่ได้เผยแพร่ว่ากระบวนการนี้ใช้เวลานานเท่าใด โดยระบุว่าระยะเวลาขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย IBM จะแจ้งผลการตัดสินใจหลังการสัมภาษณ์ครั้งสุดท้าย

สำหรับผู้สมัครตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ส่วนที่ท้าทายมักเป็นการสลับระหว่างการให้เหตุผลทางสถิติ การลงมือพัฒนา การใช้วิจารณญาณ และการอธิบายด้วยภาษาที่เข้าใจง่าย ฝึกดำเนินการวิเคราะห์หนึ่งเรื่องตั้งแต่การนิยามปัญหาไปจนถึงการเสนอคำแนะนำ เพื่อให้เหตุผลของคุณสอดคล้องกันในทุกรูปแบบ

เริ่มจากหลักฐานในใบสมัครของคุณ เพราะผู้ตรวจสอบที่เชี่ยวชาญในสาขานั้นจะพิจารณาข้อมูลดังกล่าว เตรียมอธิบายบทบาทของคุณ การตัดสินใจทางเทคนิค ผลลัพธ์ที่วัดได้ และสิ่งที่คุณจะเปลี่ยนแปลง

• เตรียมพร้อมสำหรับแบบประเมินที่อาจมี: ฝึกให้เหตุผลกับคำถามแบบปรนัย ทำโจทย์เขียนโค้ด ตอบผ่านกล้องอย่างกระชับ และเขียนภาษาอังกฤษให้ชัดเจน
• สร้างความคล่องแคล่วทางเทคนิค: ฝึกสถิติ การทดลอง SQL การเขียนโค้ด การตรวจสอบความถูกต้อง และการเลือกแบบจำลอง โดยใช้ปัญหาที่ต้องทั้งอธิบายและลงมือทำ
• สร้างคลังหลักฐาน: เลือกตัวอย่างที่แสดงถึงการตัดสินใจอย่างมีเหตุผล การทำงานร่วมกัน การแก้ไขข้อผิดพลาด และการสื่อสารกับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ
• ตอบให้เหมาะกับการประเมินแบบมีโครงสร้าง: ระบุบริบท การตัดสินใจของคุณ หลักฐานที่รองรับ ผลลัพธ์ และสิ่งที่คุณได้ทบทวน แยกให้ชัดเจนว่าส่วนใดเป็นผลงานของคุณเองและส่วนใดเป็นผลงานของทีมโดยรวม