คู่มือสัมภาษณ์นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล Netflix

สำหรับการรับสมัคร New Grad Netflix ระบุว่าโดยทั่วไปการสัมภาษณ์ประกอบด้วยแบบประเมินที่นำกลับไปทำที่บ้าน ตามด้วยการสัมภาษณ์สองรอบ การผ่านไปยังขั้นถัดไปขึ้นอยู่กับข้อเสนอแนะในแต่ละขั้น ส่วนการสัมภาษณ์ฝึกงานโดยทั่วไปประกอบด้วยแบบประเมินที่นำกลับไปทำที่บ้าน ตามด้วยการสัมภาษณ์ประมาณสองถึงสามรอบ ให้ใช้รูปแบบสำหรับผู้เริ่มต้นอาชีพเหล่านี้เป็นข้อมูลประกอบ ไม่ใช่คำรับรองว่าจะใช้กับทุกตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่เปิดรับ

สำหรับการเตรียมสัมภาษณ์ตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยทั่วไป หัวข้อต่อไปนี้เป็นหมวดหมู่สำหรับการเตรียมตัว ไม่ใช่ชื่อรอบสัมภาษณ์ของ Netflix

• การคัดกรอง: ฝึกสรุปภูมิหลัง จุดแข็งด้านการวิเคราะห์ และงานที่คุณสนใจ
• งานที่นำกลับไปทำที่บ้าน: จัดทำการวิเคราะห์ที่ชัดเจน โดยระบุสมมติฐาน ใช้วิธีการที่เหมาะสม เขียนโค้ดให้อ่านง่าย และให้ข้อเสนอแนะอย่างกระชับ
• การเขียนโค้ด: เขียนและอธิบาย SQL รวมถึงโค้ดภาษาอเนกประสงค์ พร้อมตรวจสอบกรณีขอบ
• กรณีศึกษา: เปลี่ยนคำถามด้านผลิตภัณฑ์ที่คลุมเครือให้เป็นตัวชี้วัด สมมติฐาน แผนการวิเคราะห์ และการตัดสินใจ
• เชิงพฤติกรรม: เตรียมหลักฐานเกี่ยวกับการทำงานร่วมกัน ความเห็นต่าง วิจารณญาณ และการเรียนรู้
• การสนทนาในรูปแบบการสัมภาษณ์ที่สำนักงาน: ฝึกสลับระหว่างรายละเอียดเชิงเทคนิค การให้เหตุผลทางธุรกิจ และการสื่อสารด้วยภาษาที่เข้าใจง่าย

Netflix ระบุว่าผู้สัมภาษณ์จะประเมินทักษะทางเทคนิคเมื่อเกี่ยวข้อง ทักษะเฉพาะตำแหน่ง และทักษะเชิงพฤติกรรม อีกทั้งต้องการทำความเข้าใจชุดทักษะของคุณและงานประเภทที่ทำให้คุณรู้สึกตื่นเต้น จึงควรนำเสนอหลักฐานให้สอดคล้องกัน โดยระบุการตัดสินใจ อธิบายวิธีการและสิ่งที่ต้องแลกเปลี่ยน บรรยายผลลัพธ์ และชี้แจงว่าอะไรทำให้งานนั้นมีความหมายสำหรับคุณ

โดยทั่วไปในการฝึกสัมภาษณ์ตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล งานที่นำกลับไปทำที่บ้านอาจทดสอบการวางโครงสร้างการวิเคราะห์และการสื่อสารเป็นลายลักษณ์อักษร การเขียนโค้ดอาจทดสอบความคล่องแคล่วในการใช้ SQL การจัดการข้อมูล ความถูกต้อง และการอธิบาย กรณีศึกษาอาจทดสอบความรู้ด้านสถิติ การทดลอง การเลือกตัวชี้วัด และวิจารณญาณในการสร้างแบบจำลอง ส่วนการสนทนาเชิงพฤติกรรมอาจทดสอบวิธีที่คุณทำงานกับผู้ร่วมงาน รับมือกับความไม่แน่นอน และสื่อสารผลลัพธ์แก่ผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ

เมื่อเทียบกับการเตรียมตัวด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์ การเตรียมตัวสำหรับตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะเพิ่มเรื่องการอนุมานทางสถิติ การออกแบบการทดลอง การตีความตัวชี้วัด และความไม่แน่นอน โค้ดที่ถูกต้องเป็นเพียงส่วนหนึ่งของคำตอบ คุณควรอธิบายด้วยว่าข้อมูลสนับสนุนข้อสรุปนั้นหรือไม่

เมื่อเทียบกับตำแหน่งที่เน้นการวิเคราะห์ การเตรียมตัวอาจให้น้ำหนักมากขึ้นกับการเลือกแบบจำลอง การตรวจสอบความถูกต้อง และต้นทุนของข้อผิดพลาด เมื่อเทียบกับตำแหน่งแมชชีนเลิร์นนิงที่เน้นระบบใช้งานจริง อาจให้น้ำหนักมากขึ้นกับคำถามเชิงเหตุและผลและการสนับสนุนการตัดสินใจ อย่างไรก็ตาม แผนที่สมดุลควรครอบคลุมขอบเขตทั้งหมดนี้

Netflix อธิบายหัวข้อการประเมินว่าประกอบด้วยด้านเทคนิค ด้านเฉพาะตำแหน่ง และด้านพฤติกรรม เชื่อมโยงหัวข้อเหล่านี้ด้วยการนำเสนอแต่ละโครงการเป็นลำดับตั้งแต่คำถาม วิธีการ ผลลัพธ์ การตัดสินใจ ไปจนถึงการทำงานร่วมกัน

Netflix ไม่ได้เผยแพร่ว่ากระบวนการนี้ใช้เวลานานเท่าใด

ความท้าทายสำหรับผู้สมัครตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลคือการใช้เหตุผลที่หลากหลาย คุณอาจต้องเปลี่ยนจากรายละเอียดของ SQL ไปสู่ความน่าเชื่อถือของการทดลอง แล้วจึงอธิบายข้อเสนอแนะโดยไม่ใช้ถ้อยคำย่อเชิงเทคนิค สำหรับการสัมภาษณ์ New Grad การผ่านไปยังแต่ละขั้นขึ้นอยู่กับข้อเสนอแนะในทุกขั้น ดังนั้นควรแสดงสมมติฐานและกระบวนการให้เหตุผลให้เห็นอย่างชัดเจน แทนที่จะนำเสนอเพียงคำตอบสุดท้าย จำนวนรอบสัมภาษณ์ฝึกงานเป็นเพียงค่าประมาณ จึงควรเตรียมรับความแตกต่างที่อาจเกิดขึ้น

วางแผนการเตรียมตัวตามหัวข้อการประเมินที่ระบุไว้และงานหลักของนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

• สถิติและการทดลอง: ฝึกกำหนดสมมติฐาน เลือกตัวชี้วัด ระบุอคติ ตีความความไม่แน่นอน และอธิบายข้อจำกัดในการสรุปเหตุและผล
• SQL และการเขียนโค้ด: เขียนคำสั่งค้นหาที่มีการเชื่อมตาราง การรวมข้อมูล ตรรกะของฟังก์ชันวินโดว์ และการจัดการข้อมูลที่ขาดหายหรือซ้ำกันอย่างรอบคอบ พร้อมอธิบายว่าเหตุใดแต่ละขั้นตอนจึงถูกต้อง
• วิจารณญาณในการสร้างแบบจำลอง: เปรียบเทียบแนวทางที่เรียบง่ายกับแนวทางที่ซับซ้อน เลือกวิธีตรวจสอบความถูกต้อง และอภิปรายต้นทุนของข้อผิดพลาด การเปลี่ยนแปลงของข้อมูล และความสามารถในการอธิบายแบบจำลอง
• การสื่อสาร: เปลี่ยนผลการวิเคราะห์ให้เป็นข้อเสนอแนะสั้น ๆ สำหรับผู้ฟังที่ไม่มีพื้นฐานทางเทคนิค โดยระบุความเสี่ยงและการดำเนินการถัดไป
• หลักฐานเชิงพฤติกรรม: เตรียมโครงการที่แสดงถึงทักษะ การตัดสินใจ การทำงานร่วมกัน และงานที่ทำให้คุณรู้สึกตื่นเต้น

ปิดท้ายด้วย การสัมภาษณ์จำลอง ที่ผสมผสานคำถามทางเทคนิค กรณีศึกษา และคำถามต่อยอดที่ท้าทาย ทบทวนว่าคุณได้แสดงกระบวนการให้เหตุผลอย่างชัดเจนหรือไม่ ไม่ใช่พิจารณาเพียงว่าข้อสรุปของคุณถูกต้องหรือไม่