Veri Bilimci Deneme Mülakatı Nasıl Yapılır

Veri bilimci mülakat süreçleri, analist süreçlerine göre şirketten şirkete daha fazla değişir ve her şeyin bileşimine hazırlanmaya çalışmak, adayların yerinde mülakattan önce tükenmesine yol açar. Bu bölüm, süreçlerin çoğunu kapsayan dört tura indirger, böylece deneme sürenizi gerçek dağılıma göre ayarlarsınız.

Dört tur şunlardır: bir istatistik ve makine öğrenmesi sohbeti, bir deney veya metrik vakası, SQL ve çoğunlukla Python içeren bir kodlama turu ve sahip olduğunuz bir projenin derinlemesine incelemesi. Ürün analitiği ağırlıklı roller vaka turuna daha çok ağırlık verir; ML ağırlıklı roller ise modelleme sorularına ve bazen bir ML sistem tasarımı sohbetine ağırlık verir. İş ilanını okuyun ve denemenizi aynı şekilde ağırlıklandırın.

Turları başlangıçta ayrı ayrı, mülakatlardan bir hafta önce ise tek bir bütün süreç olarak çalıştırın; deneme mülakatı sayfası, takip soruları soran bir yapay zekâ mülakatçıyla süreli oturumlar çalıştırmayı ele alır.

Buradaki başarısızlık biçimi bilgi eksikliği değil, bilinen şeyleri gözlem altında kötü anlatmaktır. Standart soru setini sesli olarak, her birini iki derinlikte prova edin: bir ürün yöneticisinin takip edebileceği sade bir cümle, ardından varsayımların adlandırıldığı teknik versiyon.

• P-değerinin ne olduğu ve ne olmadığı, istatistiksel gücün ne sağladığı.
• Bias'a karşı variance ve regularization bu ikisi arasında nasıl bir denge kurar.
• Precision'ın recall'dan ne zaman daha önemli olduğu, somut bir örnekle.
• Offline'da iyi skor alan bir modelin production'da neden yine de başarısız olabileceği.
• Overfitting: bunu nasıl tespit ettiğiniz ve bulduğunuzda neyi değiştirdiğiniz.

İki derinlikli bu prova önemlidir çünkü gerçek mülakatçılar aynı soruyu iki şekilde de sorar ve seviye arasında pürüzsüzce geçiş yapabilmek kıdemli olarak okunan şeydir.

Vaka turu size bir ürün değişikliği verir ve testi tasarlamanızı ister. Sabit bir iskelet üzerinden prova edin: başarı metriğini ve paydasını seçin, randomizasyon birimini belirleyin, guardrail metriklerini adlandırın, gücü göz önünde bulundurarak testin büyüklüğünü kabaca belirleyin ve herhangi bir veri gelmeden önce karar kuralını belirtin. Ardından klasik tuzakları sayın: erken gözetleme (peeking), uyuşmayan randomizasyon birimleri, novelty etkileri ve varyantlar arasındaki karışma.

Somut bir prova: bir pazar yeri (marketplace) rolüne hazırlanan bir veri bilimci, yeni bir sıralama algoritmasının yayına girip girmemesi gerektiğine karar vermek için kendine 15 dakika verir, iskeleti sesli olarak uygular ve ardından tek bir şeyi kontrol eder: randomizasyon biriminin, alıcılar ve satıcılar birbirleriyle etkileşime girdiğinde geçerliliğini koruyup korumadığını. Pazar yeri vakaları tam olarak bu tek kontrolde kazanılır ya da kaybedilir ve bunu otomatik hale getiren şey provadır.

Daha fazla vaka sorusu ve role özel soru setleri soru bankaları merkezinde toplanmıştır.

Yazılı geri bildirimi olmayan bir deneme bir gün içinde silinip gider. Her oturumu üç satırla bitirin: ne işe yaradı, ne tıkandı ve bir dahaki sefere tekrar deneyeceğiniz tek soru. Bir sonraki oturuma o soruyla başlayın. Beş ya da altı oturum boyunca bu, gerçek zayıf noktalarınıza yakınsar; bu da okumak yerine deneme yapmanın tüm amacıdır.

Proje derinlemesine incelemesi için, bir projeyi üç derinlikte prova edin: 2 dakikalık bir özet, 10 dakikalık bir anlatım ve her seçime itiraz edilen 30 dakikalık bir sorgulama. Mülakatçılar, sahipliğinizin sınırını bulana kadar sorar; o sınırın nerede olduğunu onlardan önce bilmek turu sakin tutar. Tam oturumların ve üretilen geri bildirimin neye benzediği deneme mülakatları merkezinde ele alınır.