LinkedIn สัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูลอย่างไร

LinkedIn เผยแพร่ภาพรวมของกระบวนการจ้างงานแทนที่จะระบุรูปแบบเฉพาะสำหรับแต่ละตำแหน่ง การคัดกรอง งานที่ให้ทำกลับบ้าน กรณีศึกษา คำถามเชิงพฤติกรรม และการสัมภาษณ์ ณ สถานที่ทำงาน เป็นหมวดหมู่สำหรับการเตรียมตัวในหน้านี้ ไม่ใช่ชื่อรอบสัมภาษณ์ของ LinkedIn

• การโทรคุยกับฝ่ายสรรหา หากคุณมีคุณสมบัติตรงตามเกณฑ์และได้รับเลือกให้ดำเนินการต่อ ทีมสรรหาจะนัดหมายการโทรคุย และอาจนัดวิดีโอคอลกับผู้จัดการที่รับสมัครหรือสมาชิกในทีมอีกคนด้วย
• ช่วงสัมภาษณ์ คุณจะได้พบสมาชิกในทีมเพิ่มเติมหลายคน และการสัมภาษณ์แต่ละครั้งจะเน้นทักษะคนละด้าน สำหรับนักวิเคราะห์ หัวข้อที่มักแยกประเมินโดยธรรมชาติคือ SQL เมตริก การสื่อสาร และวิจารณญาณ แม้ LinkedIn จะไม่ได้ระบุหัวข้อเหล่านี้ไว้ก็ตาม
• กรณีศึกษาหรือไวท์บอร์ด ผู้สมัครอาจได้รับโจทย์ให้นำเสนอกรณีศึกษาหรือทำแบบฝึกหัดบนไวท์บอร์ด ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับตำแหน่ง โดยตำแหน่งนักวิเคราะห์มีแนวโน้มสมเหตุสมผลที่จะได้รับการประเมินในรูปแบบกรณีศึกษา
• การตัดสินใจ LinkedIn อาจต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์ในการตัดสินใจหลังการสัมภาษณ์

LinkedIn ไม่ได้เผยแพร่จำนวนหรือระยะเวลาของการสัมภาษณ์สำหรับตำแหน่งนักวิเคราะห์ข้อมูล

รูปแบบที่เผยแพร่คือการประเมินทักษะหนึ่งด้านต่อการสัมภาษณ์หนึ่งครั้ง สำหรับนักวิเคราะห์ นั่นหมายความว่าแต่ละบทสนทนาอาจเจาะลึกได้อย่างเต็มที่ การสัมภาษณ์ SQL อาจเพิ่มเงื่อนไขอย่างต่อเนื่อง ส่วนการสัมภาษณ์ด้านเมตริกอาจถามต่อไปว่าอะไรทำให้ตัวเลขคลาดเคลื่อนได้ จึงควรเตรียมแต่ละด้านให้พร้อมสำหรับการซักถามเชิงลึกอย่างต่อเนื่อง

โดยทั่วไป การสัมภาษณ์นักวิเคราะห์ข้อมูลจะประเมินเรื่องต่อไปนี้:

• SQL และการทำความสะอาดข้อมูล การเชื่อมตาราง การรวมข้อมูล ฟังก์ชันวินโดว์ และการตรวจหาข้อมูลซ้ำกับค่าว่างก่อนจัดทำรายงาน
• เมตริกและแดชบอร์ด การกำหนดเมตริกให้คนสองคนคำนวณแล้วได้ค่าเดียวกัน และการรู้ว่าเมื่อใดเมตริกนั้นอาจทำให้เข้าใจผิด
• การสื่อสารข้อค้นพบ การเปลี่ยนผลลัพธ์ให้เป็นการตัดสินใจ หากได้รับมอบหมายให้นำเสนอกรณีศึกษา นี่คือการแสดงทักษะดังกล่าวในรูปแบบที่ชัดเจนที่สุด
• วิจารณญาณทางธุรกิจ การเลือกว่าการวิเคราะห์ใดสำคัญที่สุดและอธิบายเหตุผลสนับสนุนทางเลือกนั้น

ภาพรวมที่ LinkedIn เผยแพร่ใช้เหมือนกันกับทุกตำแหน่ง ส่วนความแตกต่างด้านล่างเป็นแนวปฏิบัติโดยทั่วไป

• เมื่อเทียบกับการสัมภาษณ์นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คาดว่าจะเน้นการสร้างแบบจำลองและการออกแบบการทดลองน้อยกว่า แต่เน้นการกำหนดเมตริก การวิเคราะห์เชิงพรรณนา และคำแนะนำที่ชัดเจนมากกว่า
• เมื่อเทียบกับการสัมภาษณ์วิศวกรข้อมูล คาดว่าจะมีคำถามเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมไปป์ไลน์ไม่มาก และเน้นการตีความข้อมูลที่มีอยู่แล้ว รวมถึงข้อบกพร่องของข้อมูลนั้นมากกว่า
• เมื่อเทียบกับบริษัทอื่น ลักษณะที่เผยแพร่ไว้และควรเตรียมรับมือคือ การประเมินทักษะหนึ่งด้านต่อการสัมภาษณ์หนึ่งครั้ง การนำเสนอกรณีศึกษาที่อาจมี และการตัดสินใจที่อาจใช้เวลาหลายสัปดาห์

LinkedIn ระบุว่าอาจต้องใช้เวลาหลายสัปดาห์ในการตัดสินใจหลังการสัมภาษณ์ และไม่ได้เผยแพร่รายละเอียดอื่นเกี่ยวกับกรอบเวลา

ความยากอยู่ที่ความลึก การสัมภาษณ์ที่เน้นหัวข้อเดียวทำให้ไม่สามารถซ่อนจุดที่ยังไม่แม่นได้ ดังนั้นนักวิเคราะห์ที่เก่ง SQL แต่กำหนดเมตริกอย่างคลุมเครือจะถูกมองเห็นจุดอ่อนระหว่างการสนทนาด้านเมตริก หากมีการขอกรณีศึกษา ตัวการนำเสนอเองจะกลายเป็นบททดสอบด้านการสื่อสาร และคำถามหลังการนำเสนอจะทดสอบว่าการวิเคราะห์นั้นยังน่าเชื่อถือเมื่อถูกตรวจสอบหรือไม่

เตรียมตัวตามโครงสร้างที่เผยแพร่ไว้ โดยฝึกทีละด้านและเจาะให้ลึก

• SQL ภายใต้การซักถามอย่างต่อเนื่อง ฝึกโจทย์ที่ผู้สัมภาษณ์เพิ่มเงื่อนไขไปเรื่อย ๆ และอธิบายขั้นตอนการตรวจสอบของคุณไปพร้อมกัน
• การกำหนดเมตริก สำหรับทุกเมตริกในประวัติย่อของคุณ ให้เตรียมนิยาม จุดอ่อน และตัวอย่างการตัดสินใจที่เมตริกนั้นเคยเปลี่ยนแปลง
• กรณีศึกษาที่คุณนำเสนอได้ สร้างกรณีศึกษาจากงานวิเคราะห์ที่ผ่านมา โดยใช้แผนภูมิที่คุณอธิบายและปกป้องได้ พร้อมปิดท้ายด้วยข้อเสนอแนะ เพราะการนำเสนอกรณีศึกษาเป็นหนึ่งในรูปแบบที่อาจเกิดขึ้นตามข้อมูลที่เผยแพร่
• กรณีทดสอบวิจารณญาณ ฝึกเลือกระหว่างการวิเคราะห์หลายแบบและอธิบายทางเลือกโดยเชื่อมโยงกับผลกระทบต่อสมาชิกหรือธุรกิจ
• ซ้อมรูปแบบการสัมภาษณ์ การสัมภาษณ์จำลองกับ SubcueAI ช่วยให้คุณฝึกทักษะทีละด้านภายใต้คำถามติดตามผลอย่างต่อเนื่อง