คู่มือสัมภาษณ์ตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ Shopify

Shopify เริ่มต้นด้วยการสัมภาษณ์ Life Story ซึ่งเป็นการพูดคุยกับผู้สรรหาในรูปแบบบทสนทนาเป็นเวลา 30-60 นาที

การประเมินทักษะเฉพาะสายงานใช้เวลา 60-75 นาที และมีผู้ประเมินอย่างน้อยหนึ่งคนจากสายงานเดียวกับผู้สมัคร ผู้สมัครยังต้องทำการประเมินเชิงคาดการณ์แบบสั้นด้วย

จากนั้นผู้สมัครจะได้พบกับเพื่อนร่วมงานในอนาคต 3-5 คน โดยพูดคุยกับแต่ละคนไม่เกินหนึ่งชั่วโมง การตัดสินใจจะอาศัยข้อเสนอแนะจากสมาชิกทีม Shopify ที่มีระดับอาวุโสและมุมมองแตกต่างกัน

สำหรับการฝึกสัมภาษณ์ตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยทั่วไป ให้เตรียมตัวอย่างผลงานที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละสถานการณ์ โดยไม่คาดเดาเกณฑ์เฉพาะตำแหน่งนอกเหนือจากกระบวนการที่ Shopify อธิบายไว้

• การพูดคุยกับผู้สรรหา: เล่าเส้นทางอาชีพอย่างเป็นเหตุเป็นผล อธิบายเหตุผลเบื้องหลังการตัดสินใจ และเชื่อมโยงประสบการณ์ที่ผ่านมาเข้ากับตำแหน่ง
• การพูดคุยด้านทักษะเฉพาะสายงาน: อธิบายการให้เหตุผลทางสถิติ การออกแบบการทดลอง การเลือกใช้ SQL และการเขียนโค้ด การเลือกโมเดล และข้อแลกเปลี่ยน
• การประเมินเชิงคาดการณ์: ปฏิบัติตามคำแนะนำอย่างรอบคอบและทำงานด้วยจังหวะที่สม่ำเสมอ Shopify ระบุเพียงว่าการประเมินนี้เป็นแบบสั้น
• การพูดคุยกับเพื่อนร่วมงานในอนาคต: ปรับระดับรายละเอียดทางเทคนิคให้เหมาะกับผู้ฟัง เปิดรับคำถาม และเชื่อมโยงการวิเคราะห์เข้ากับการตัดสินใจ

ใช้การคัดกรอง โจทย์กลับไปทำ การเขียนโค้ด กรณีศึกษา พฤติกรรม และการสัมภาษณ์ ณ สถานที่จริงเป็นหมวดหมู่ในการเตรียมตัว ไม่ใช่ชื่อรอบสัมภาษณ์ของ Shopify โดยทั่วไป การเตรียมตัวสำหรับตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลประกอบด้วยสถิติและการทดลอง SQL และการเขียนโค้ด วิจารณญาณในการสร้างโมเดล และการสื่อสารกับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ

องค์ประกอบเหล่านี้ต้องการมากกว่าการคำนวณให้ถูกต้อง ฝึกอธิบายสมมติฐาน ตรวจสอบคุณภาพข้อมูล เลือกวิธีที่เหมาะกับการตัดสินใจ และระบุสิ่งที่หลักฐานไม่สามารถสนับสนุนได้

Shopify ไม่ได้เปิดเผยระยะเวลาของกระบวนการทั้งหมด กำหนดการจะแตกต่างกันตามตำแหน่งและจำนวนผู้สมัคร

สำหรับผู้สมัครตำแหน่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล ความท้าทายในการเตรียมตัวคือขอบเขตเนื้อหาที่กว้าง คุณอาจต้องสลับระหว่างหลักฐานจากประสบการณ์ทำงาน การให้เหตุผลเชิงวิเคราะห์ การเขียนโค้ด การเลือกโมเดล และการอธิบายด้วยภาษาที่เข้าใจง่าย โดยยังคงให้เหตุผลอย่างสอดคล้องกัน

• หลักฐานจากประสบการณ์ทำงาน: เลือกตัวอย่างที่แสดงถึงการตัดสินใจ ผลงานส่วนบุคคล การทำงานร่วมกัน และบทเรียนที่ได้รับ
• การทดลอง: ฝึกกำหนดสมมติฐาน ตัวชี้วัด ข้อสมมติ ความเสี่ยงต่อความเที่ยงตรง และกฎเกณฑ์ในการตัดสินใจ
• SQL และการเขียนโค้ด: ฝึกโจทย์การดึงข้อมูล การรวมข้อมูล การตรวจสอบความถูกต้อง และการแก้จุดบกพร่อง พร้อมอธิบายเหตุผลระหว่างทำ
• การสร้างโมเดล: เปรียบเทียบแนวทางที่เป็นไปได้ อธิบายเหตุผลของระดับความซับซ้อน และอภิปรายการประเมิน รูปแบบความล้มเหลว และการบำรุงรักษา
• การสื่อสาร: นำเสนอข้อค้นพบเดียวกันแก่เพื่อนร่วมงานสายเทคนิคและผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ โดยปรับรายละเอียดแต่ไม่เปลี่ยนข้อสรุป

การสัมภาษณ์จำลองใน SubcueAI ช่วยให้คุณฝึกตอบอย่างกระชับและค้นหาคำอธิบายที่ยังต้องเพิ่มบริบทได้