คู่มือสัมภาษณ์นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล Salesforce

Salesforce ใช้เครื่องมือช่วยตัดสินใจด้านการจ้างงานแบบอัตโนมัติเพื่อช่วยผู้สรรหาบุคลากรประเมินเรซูเม่ของผู้สมัคร การสนทนาสัมภาษณ์ส่วนใหญ่จัดขึ้นทางออนไลน์ผ่าน Google Meet และผู้สมัครต้องเปิดกล้องระหว่างการสัมภาษณ์ออนไลน์ทุกครั้ง ผู้สมัครต้องเข้ารับการสัมภาษณ์ในสถานที่ ณ สำนักงาน Salesforce ก่อนที่จะได้รับข้อเสนอ

ใช้ชื่อขั้นตอนต่อไปนี้เป็นหมวดหมู่สำหรับเตรียมตัว ไม่ใช่ชื่อรอบที่ Salesforce ประกาศอย่างเป็นทางการ:

• การคัดกรอง: เตรียมเล่าประสบการณ์ จุดแข็งด้านการวิเคราะห์ และความสนใจในงานของคุณอย่างกระชับ
• งานที่นำไปทำ: ฝึกเปลี่ยนโจทย์ปลายเปิดให้เป็นการวิเคราะห์ที่ทำซ้ำได้ พร้อมระบุสมมติฐานและข้อสรุปอย่างชัดเจน
• การเขียนโค้ด: ฝึก SQL การจัดการข้อมูล การแก้จุดบกพร่อง และการอธิบายตัวเลือกของคุณระหว่างทำงาน
• กรณีศึกษา: ฝึกกำหนดความสำเร็จ เลือกวิธีการ ทดสอบสมมติฐาน และเสนอแนวทางดำเนินการ
• คำถามเชิงพฤติกรรม: เตรียมเรื่องราวจากสถานการณ์จริงที่มีหลักฐานรองรับ
• การสัมภาษณ์ในสถานที่: เตรียมนำเสนอเหตุผลทางเทคนิคอย่างชัดเจนและตอบคำถามต่อยอดแบบพบหน้า

โดยทั่วไปแล้ว ในการสัมภาษณ์ตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล หมวดหมู่การเตรียมตัวแต่ละประเภทอาจเผยให้เห็นกระบวนการให้เหตุผลของคุณในแง่มุมที่ต่างกัน

• การคัดกรอง: คุณสามารถอธิบายภูมิหลังและงานวิเคราะห์ของตนเองโดยไม่หลุดจากประเด็นหลักได้หรือไม่
• งานที่นำไปทำ: สถิติ วิจารณญาณด้านการสร้างแบบจำลอง ความสามารถในการทำซ้ำ และการสื่อสารด้วยลายลักษณ์อักษร
• การเขียนโค้ด: ความคล่องแคล่วในการใช้ SQL ความถูกต้องของการแปลงข้อมูล ความชัดเจนของโค้ด และการตรวจสอบความถูกต้อง
• กรณีศึกษา: การออกแบบการทดลอง การเลือกตัวชี้วัด การพิจารณาข้อแลกเปลี่ยน ความไม่แน่นอน และคุณภาพของการตัดสินใจ
• คำถามเชิงพฤติกรรม: คุณดำเนินการอย่างไรในสถานการณ์จริง และมีหลักฐานใดสนับสนุนเรื่องราวของคุณ ทีมสรรหาของ Salesforce ต้องการตัวอย่างจากชีวิตจริง และอาจถามคำถามเชิงพฤติกรรม คำถามที่อิงสมรรถนะ หรือคำถามตามสถานการณ์
• การสัมภาษณ์ในสถานที่: เตรียมเชื่อมโยงการวิเคราะห์ การปฏิบัติงานทางเทคนิค วิจารณญาณ และการสื่อสารขณะตอบคำถามต่อยอด

การเตรียมตัวสำหรับตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลให้ความสำคัญเป็นพิเศษกับการเลือกแนวทางทางสถิติและการสร้างแบบจำลองที่มีเหตุผลรองรับ การตรวจสอบสมมติฐาน และการอธิบายความไม่แน่นอน การเตรียมตัวด้านวิศวกรรมซอฟต์แวร์อาจเน้นสถาปัตยกรรมการพัฒนา ขณะที่การเตรียมตัวสำหรับตำแหน่งทางธุรกิจอาจเน้นการตัดสินใจเชิงพาณิชย์ การเปรียบเทียบเหล่านี้เป็นคำแนะนำทั่วไปสำหรับการสัมภาษณ์ ไม่ใช่นโยบายของ Salesforce

องค์ประกอบเฉพาะของ Salesforce ที่ควรวางแผนรองรับคือขั้นตอนที่มีการระบุไว้ ได้แก่ การสนทนาส่วนใหญ่จัดขึ้นทางออนไลน์ผ่าน Google Meet โดยเปิดกล้อง และผู้สมัครต้องเข้าสัมภาษณ์ที่สำนักงานก่อนที่จะได้รับข้อเสนอ งานวิเคราะห์และลำดับขั้นตอนที่แน่นอนอาจแตกต่างกันไปตามนายจ้าง

Salesforce ไม่ได้เผยแพร่ระยะเวลาของกระบวนการ คุณควรจัดตารางเวลาให้ยืดหยุ่นเพียงพอสำหรับการสนทนาออนไลน์และการสัมภาษณ์ในสถานที่ซึ่งเป็นข้อกำหนด

ระดับความยากขึ้นอยู่กับว่าคุณเชื่อมโยงความถูกต้องทางเทคนิคเข้ากับวิจารณญาณเชิงปฏิบัติได้ดีเพียงใด คำถามจะยากขึ้นเมื่อผสานการออกแบบการทดลอง ข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ ข้อแลกเปลี่ยนของแบบจำลอง SQL และข้อเสนอแนะสำหรับผู้ฟังที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญเข้าด้วยกัน การสนทนาออนไลน์แบบเปิดกล้องยังทำให้การฝึกอธิบายเหตุผลด้วยวาจาอย่างกระชับมีความสำคัญ

วางแผนการเตรียมตัวโดยอิงทักษะที่ตำแหน่งนี้มักทดสอบ แล้วฝึกใช้ทักษะเหล่านั้นในรูปแบบต่าง ๆ ที่คุณอาจพบ

• สถิติและการทดลอง: ฝึกตั้งสมมติฐาน พลังการทดสอบ อคติ ตัวแปรกวน การเลือกตัวชี้วัด และการตีความผลลัพธ์ที่มีความไม่แน่นอน
• SQL และการเขียนโค้ด: ฝึกการเชื่อมตาราง การรวมข้อมูล ตรรกะของฟังก์ชันหน้าต่าง ข้อมูลที่ขาดหาย การตรวจสอบความถูกต้อง และการเขียนโค้ดที่อ่านง่าย
• วิจารณญาณด้านการสร้างแบบจำลอง: อธิบายแบบจำลองพื้นฐาน การเลือกคุณลักษณะ วิธีประเมิน รูปแบบความล้มเหลว และต้นทุนของความซับซ้อน
• การสื่อสาร: แปลงผลลัพธ์ทางเทคนิคให้เป็นการตัดสินใจ โดยครอบคลุมสมมติฐาน ข้อจำกัด และขั้นตอนถัดไป
• หลักฐานเชิงพฤติกรรม: เตรียมตัวอย่างจริงที่ทำให้การกระทำ เหตุผล การทำงานร่วมกัน และผลลัพธ์ของคุณตรวจสอบได้ง่าย
• การฝึกรูปแบบสัมภาษณ์: ใช้ การสัมภาษณ์จำลอง เพื่อฝึกอธิบายแบบเปิดกล้อง ตอบคำถามต่อยอด และจัดโครงสร้างกรณีศึกษาอย่างกระชับ