คู่มือสัมภาษณ์ Data Scientist ที่ Tesla
โดย Aaron Cao · อัปเดตเมื่อ
คำถามสัมภาษณ์ Data Scientist เพิ่มเติม →
ควรเตรียมตัวสำหรับขั้นตอนสัมภาษณ์ใดบ้าง?
ใช้ screen, take-home, coding, case, behavioral และ onsite เป็นหมวดหมู่ในการเตรียมตัว ผู้สมัครมักอธิบายลำดับดังต่อไปนี้:
- การคัดกรองกับผู้สรรหาบุคลากร: บทสนทนาแรกกับผู้สรรหาบุคลากรเป็นจุดเริ่มต้นของกระบวนการที่มีการรายงานบ่อยที่สุด
- การพูดคุยกับ hiring manager: ผู้สมัครมักรายงานว่าได้พบกับ hiring manager ก่อนการสัมภาษณ์ทางเทคนิค ซึ่งทำให้มีโอกาสประเมินความเข้ากันได้กับทีมตั้งแต่เนิ่น ๆ
- การคัดกรองทางเทคนิค: ผู้สมัครอธิบายว่าใช้เวลาประมาณ 60 นาทีบนเครื่องมือทำงานร่วมกันอย่าง CoderPad เพื่อแก้โจทย์เชิงปฏิบัติที่ไม่ขึ้นกับภาษาโปรแกรมใดภาษาหนึ่ง
- การสัมภาษณ์ขั้นถัดไป: ผู้สมัครรายงานรอบ coding และการออกแบบระบบ ตามด้วยบทสนทนากับ hiring manager หรือผู้บริหารอีกหนึ่งถึงสองครั้ง ครั้งละประมาณ 45 นาที
ผู้สมัครบางคนอธิบายลำดับที่ต่างออกไป คือโจทย์ coding สามข้อบน Codility ก่อนรอบสัมภาษณ์ทางโทรศัพท์สองรอบ การสนทนาทางโทรศัพท์รอบที่สองมักมีรายงานว่ามี hiring manager เข้าร่วมและครอบคลุมประสบการณ์ ทักษะ และแรงจูงใจ
รอบ onsite ที่มีการรายงานประกอบด้วยห้ารอบ รอบละ 45 นาที ได้แก่ โจทย์ออกแบบหนึ่งข้อ รอบแก้ปัญหาสองรอบ และบทสนทนาเชิงพฤติกรรมสองรอบ โดยหนึ่งรอบกับ senior manager และอีกหนึ่งรอบกับ hiring manager ผู้สมัครยังรายงานด้วยว่า Tesla ได้เปลี่ยนจาก take-home assignment ไปเป็นการสัมภาษณ์ทางเทคนิคแบบสดเป็นส่วนใหญ่แล้ว
คำตอบของคุณในตำแหน่ง Data Scientist ควรแสดงอะไรบ้าง?
สำหรับการสัมภาษณ์ตำแหน่ง Data Scientist โดยทั่วไป ให้จัดระเบียบหลักฐานของคุณตามทักษะเหล่านี้:
- สถิติและการทดลอง: กำหนดสมมติฐาน หน่วยการสุ่ม ตัวชี้วัดความสำเร็จ และแนวป้องกันความเสี่ยง อธิบายว่าปัจจัยกวนใจ ความไม่แน่นอน หรือการหยุดการทดลองก่อนกำหนดอาจส่งผลต่อข้อสรุปอย่างไร
- SQL และ coding: กำหนดก่อนว่าแต่ละแถวหมายถึงอะไรก่อนจะเชื่อมตาราง จัดการข้อมูลซ้ำ ค่าที่ขาดหาย และกรณีขอบเขต จากนั้นอธิบายว่าคุณจะตรวจสอบผลลัพธ์อย่างไร
- การตัดสินใจด้านการสร้างโมเดล: เริ่มจากโมเดลพื้นฐาน เลือกการแบ่งข้อมูลตรวจสอบที่สะท้อนการใช้งานในอนาคต และเชื่อมโยงตัวชี้วัดการประเมินกับต้นทุนของข้อผิดพลาดแต่ละประเภท
- การสื่อสาร: อธิบายข้อสรุป หลักฐานที่สนับสนุนข้อสรุปนั้น และความไม่แน่นอนที่ยังเหลืออยู่ด้วยภาษาที่ผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญเข้าใจได้
การเตรียมตัวสำหรับ Data Scientist ต่างจากตำแหน่งอื่นอย่างไร?
ในการเตรียมตัวสัมภาษณ์โดยทั่วไป Data Scientist ต้องพิจารณาว่าหลักฐานสนับสนุนข้อสรุปหรือไม่ นอกเหนือจากว่าการนำไปใช้งานได้ผลหรือไม่ ฝึกระบุอคติในการเลือกตัวอย่าง การรั่วไหลของข้อมูล และการเปรียบเทียบที่ทำให้เข้าใจผิด อธิบายว่าเหตุใดการปรับปรุงโมเดลจึงมีความสำคัญต่อการตัดสินใจเชิงปฏิบัติการ และหลักฐานใดที่จะเปลี่ยนคำแนะนำของคุณ
ผู้สมัครรายงานว่าสัดส่วนของรอบสัมภาษณ์ทางเทคนิคยังแตกต่างกันไปตามระดับตำแหน่ง โดยกระบวนการระดับ senior มักมีรอบ coding สองรอบและรอบออกแบบระบบหนึ่งรอบ ในขณะที่กระบวนการระดับ staff มีรอบ coding น้อยกว่าและเน้นการออกแบบระบบมากกว่า สำหรับการเตรียมตัวโดยทั่วไปในขอบเขตที่กว้างขึ้น ให้ขยายคำอธิบายด้านการสร้างโมเดลของคุณไปถึงการเก็บข้อมูล การนำไปใช้งานจริง การติดตามผล และความรับผิดชอบเมื่อประสิทธิภาพเปลี่ยนแปลง
กระบวนการใช้เวลานานเท่าใด และอะไรที่ทำให้การเตรียมตัวยากขึ้น?
ผู้สมัครอธิบายว่า Tesla ดำเนินกระบวนการอย่างรวดเร็ว Tesla ไม่ได้เปิดเผยว่ากระบวนการใช้เวลานานเท่าใด สอบถามผู้สรรหาบุคลากรของคุณเกี่ยวกับกำหนดการและขั้นตอนถัดไป
สำหรับการสัมภาษณ์ตำแหน่ง Data Scientist โดยทั่วไป ความท้าทายอยู่ที่การผสานการปฏิบัติงานจริงเข้ากับเหตุผลที่อธิบายได้อย่างหนักแน่น คำสั่งสืบค้นอาจทำงานสำเร็จได้ในขณะที่นับกลุ่มประชากรผิด โมเดลอาจได้คะแนนดีในขณะที่ใช้ข้อมูลที่ไม่ควรมีอยู่ในช่วงเวลาของการพยากรณ์ ฝึกสังเกตปัญหาเหล่านี้และอธิบายผลที่ตามมาในระหว่างที่คุณทำงาน
ควรจัดโครงสร้างการเตรียมตัวอย่างไร?
- Screen: เตรียมคำอธิบายโครงการอย่างกระชับที่ครอบคลุมการตัดสินใจ การมีส่วนร่วมของคุณ หลักฐาน และผลลัพธ์ เตรียมคำถามเกี่ยวกับปัญหาของทีมและวิธีที่งานวิเคราะห์ช่วยให้ข้อมูลประกอบการตัดสินใจ
- Take-home: ในฐานะแบบฝึกหัด ให้ทำการวิเคราะห์ขนาดเล็กที่มีขั้นตอนทำซ้ำได้ ข้อสมมติที่ชัดเจน และคำแนะนำสั้น ๆ ให้เสร็จสมบูรณ์ จากนั้นซ้อมอธิบายแบบสด
- Coding: แก้โจทย์ SQL และ coding พร้อมพูดความคิดออกมาดัง ๆ ตรวจสอบการเชื่อมตาราง การจัดกลุ่ม ข้อมูลที่ขาดหาย และกรณีขอบเขตก่อนนำเสนอคำตอบ
- Case: ฝึกทั้งโจทย์การทดลองและโจทย์การสร้างโมเดล กำหนดเป้าหมาย เลือกตัวชี้วัด อธิบายเหตุผลของการตรวจสอบความถูกต้อง และอธิบายว่าอะไรจะทำให้ข้อสรุปเป็นโมฆะ
- Behavioral: เตรียมตัวอย่างที่เกี่ยวข้องกับข้อกำหนดที่คลุมเครือ ความเห็นไม่ตรงกันเกี่ยวกับหลักฐาน และการวิเคราะห์ที่เปลี่ยนทิศทาง แยกการกระทำของคุณออกจากงานของทีม
- Onsite: ใช้ การสัมภาษณ์จำลอง เพื่อฝึกสลับระหว่างเหตุผลเชิงเทคนิคกับคำอธิบายสำหรับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ ทบทวนว่าข้อสมมติหรือข้อสรุปของคุณเริ่มไม่ชัดเจนตรงจุดใด
คำถามด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างที่เป็นตัวแทนสำหรับฝึกฝนในตำแหน่ง Data Scientist
Tesla รับสมัครอย่างไร
Tesla ไม่ได้เผยแพร่กระบวนการสัมภาษณ์ของตน ประเด็นด้านล่างคือสิ่งที่ผู้สมัครมักรายงาน
- Tesla is reported to bring the hiring manager in early: a hiring-manager call typically comes before any technical interview, so candidates can judge team fit before committing to the full loop. [แหล่งที่มา]
- A commonly reported loop is a recruiter screen, a hiring-manager call, a technical screen of about 60 minutes on a collaboration tool such as CoderPad with practical, language-agnostic challenges, then coding rounds, system design rounds, and one or two hiring-manager or leadership conversations of about 45 minutes each. [แหล่งที่มา]
- The round mix is reported to shift with level: senior candidates typically get two coding rounds and one system design round, staff candidates fewer coding rounds and more system design. [แหล่งที่มา]
- Tesla is reported to have largely moved away from take-home assignments in favor of live technical interviews, and to move quickly through the process. [แหล่งที่มา]
- Some candidates describe an online assessment of three coding questions on Codility before two phone rounds, the second typically with the hiring manager covering past experience, skills and motivation. [แหล่งที่มา]
- Onsite loops are described as five rounds of 45 minutes: a design problem, two problem-solving rounds, and two behavioral conversations, one with a senior manager and one with the hiring manager. [แหล่งที่มา]
ตรวจสอบข้อเท็จจริงเมื่อ 2026-09-05
ตัวอย่างคำถาม
- คุณจะเลือกหน่วยการสุ่มและตัวชี้วัดความสำเร็จสำหรับการทดลองเกี่ยวกับฟีเจอร์แจ้งเตือนอุปกรณ์อย่างไร?
- คุณจะเขียนคำสั่งสืบค้น SQL เพื่อหาค่าล่าสุดที่ถูกต้องของแต่ละอุปกรณ์ พร้อมจัดการกับการประทับเวลาที่ซ้ำกันได้อย่างไร?
- คุณจะตรวจสอบความถูกต้องของโมเดลการเสียของอุปกรณ์อย่างไร เมื่อการเสียเกิดขึ้นไม่บ่อยและการสังเกตจากอุปกรณ์เดียวกันมีความสัมพันธ์กัน?
- อะไรจะทำให้คุณเลือกโมเดลพื้นฐานที่เรียบง่ายแทนโมเดลที่แม่นยำกว่าแต่อธิบายได้ยากกว่า?
- คุณจะอธิบายผลลัพธ์ที่มีนัยสำคัญทางสถิติแต่เล็กเกินกว่าจะเปลี่ยนการตัดสินใจเชิงปฏิบัติการได้อย่างไร?
- คุณจัดการกับโครงการที่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียไม่เห็นด้วยกับการตีความข้อมูลของคุณอย่างไร?
คำถามที่พบบ่อย
- hiring manager มักเข้าร่วมตั้งแต่ช่วงต้นหรือไม่?
- ผู้สมัครมักรายงานว่ามีการพูดคุยกับ hiring manager ก่อนการสัมภาษณ์ทางเทคนิค ซึ่งทำให้มีโอกาสพูดคุยเรื่องความเข้ากันได้กับทีมตั้งแต่เนิ่น ๆ ผู้สมัครบางคนอธิบายว่ามีการประเมินก่อน แล้ว hiring manager จึงเข้าร่วมในช่วงรอบสัมภาษณ์ทางโทรศัพท์
- ควรคาดหวัง take-home assignment หรือไม่?
- ผู้สมัครรายงานว่า Tesla ได้เปลี่ยนจาก take-home assignment ไปเป็นการสัมภาษณ์ทางเทคนิคแบบสดเป็นส่วนใหญ่แล้ว ยืนยันรูปแบบกับผู้สรรหาบุคลากรของคุณ และฝึกอธิบายแนวคิดของคุณระหว่างแก้โจทย์
- ควรให้ความสำคัญกับอะไรก่อนสำหรับการเตรียมตัวเป็น Data Scientist?
- สำหรับการสัมภาษณ์ตำแหน่ง Data Scientist โดยทั่วไป ให้ความสำคัญกับสถิติและการทดลอง SQL และ coding การตัดสินใจด้านการสร้างโมเดล และการสื่อสารผลลัพธ์กับผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ แสดงให้เห็นว่าข้อสมมติ ทางเลือกในการตรวจสอบความถูกต้อง และข้อสรุปของคุณเชื่อมโยงกับการตัดสินใจที่เป็นรูปธรรมอย่างไร