AI Mülakat Asistanı Veri Bilimcilere Yardımcı Olur mu?

Veri bilimciler genellikle tek tür bir mülakata hazırlanır, ancak dört türle karşılaşır. Bu bölüm, canlı bir asistanın nerede işe yarayabileceğini ve nerede yarayamayacağını görebilmeniz için yaygın turları haritalandırır. Karışım, rolün analitiğe, machine learning'e mi yoksa araştırmaya mı ağırlık verdiğine bağlıdır.

• SQL ve kodlama: join'ler, window function'lar, agregasyonlar ve Python ile veri işleme, genellikle bir online değerlendirmede veya paylaşılan editörde.
• İstatistik ve olasılık: hipotez testleri, p-değerleri, güven aralıkları ve deney tasarımı.
• Machine learning: yanlılık ve varyans, regularizasyon, değerlendirme metrikleri ve sınıf dengesizliğini nasıl ele alacağınız.
• Ürün ve vaka: bir metrik düştü, nasıl araştırırsınız; yeni bir özellik için A/B testini nasıl tasarlarsınız.
• Davranışsal: sonuçları teknik olmayan paydaşlara iletmek ve dağınık verilerle başa çıkmak.

Bu turlara yönelik soru listeleri soru bankaları merkezinde yer alır.

Sözlü turlarda. Mülakat yapan kişi birçok koşul içeren uzun bir ürün vakası sorduğunda, ekrandaki bir transkript sorunun yarısını kaçırmanızı engeller ve önerilen bir yapı (metriği netleştirin, veriyi segmentlere ayırın, hipotezleri listeleyin, bir test önerin) ilk cümlenizi harekete geçirir.

Abonelik tabanlı bir şirkette mülakat yapan bir veri bilimci şunu duyabilir: "Geçen ay haftalık aktif kullanıcılar düştü; bunu nasıl araştıracağınızı anlatın." Asistan ekrana bir kontrol listesi koyabilir: önce veri kalitesi, ardından platforma ve bölgeye göre segmentler, sonra son sürümler ve mevsimsellik. Hangi segmentin önemli olduğunu seçmek ve nedenini açıklamak yine sizin işinizdir.

SubcueAI bunu, sistem sesini ve mikrofonunuzu yerel bir overlay'e yakalayan yerel bir macOS ve Windows uygulaması ile yalnızca mülakat yapan kişiyi duyan bir Chromium sekmesindeki görüşmeler için tarayıcı uzantısı yan panelinden yürütür. Hiçbir platformda görüşmeye bot katılmaz. Kurulum öğretici sayfasındadır.

• Gözetimli SQL ve kodlama değerlendirmeleri: bunlar kapsam dışındadır. Bunları kendi başınıza yapın.
• Ekran paylaşımlı notebook'lar ve canlı kodlama: paylaşılan ekrandaki her şey mülakat yapan kişi tarafından görülebilir.
• Eve götürülen analizler: çalışmayı ve sonrasındaki incelemeyi açıklamak size düşer.
• İstatistik derinliği: mülakat yapan kişiler anlayışınızın sınırına ulaşana kadar ek sorular sorar. Önerilen bir tanım ikinci ek soruyu atlatamaz.

Güvenlik sayfası, gerçek zamanlı bir asistanın hangi bağlamlara ait olmadığını açıklar.

Hazırlığı tur türüne göre bölün. Window function'lar rutin hissettirene kadar SQL çalışın. Temel istatistik kavramlarını teknik olmayan birine sesli olarak anlatın. İki proje seçin ve içlerindeki her modelleme seçimini, daha iyi veriyle ne yapacağınız dahil, savunmaya hazır olun.

Sözlü turlar için, deneme mülakatı kullanarak ek sorularla zaman baskısı altında prova yapın; deneme mülakatları merkezindeki veri bilimci deneme mülakatı sayfasında tur tur bir plan bulunur. Canlı bir asistanı sözlü kısımlar için bir güvenlik ağı olarak görün, uygulamalı turların test ettiği becerilerin yerine geçen bir şey olarak değil.