Airbnb Data Scientist Mülakat Rehberi

Mühendislik mülakatlarını tarif eden adaylar; bir işe alım uzmanı telefon görüşmesi, gerçek test senaryolarını kullanan bir algoritma kodlama mülakatı ve ardından kodlama, sistem tasarımı ile kültür ve değerleri kapsayan bir yerinde görüşme bildiriyor.

Data Scientist alıştırması için aşağıdakiler, doğrulanmış Airbnb aşama adları değil, hazırlık kategorileridir:

• Ön görüşme: Analizinizin bir kararı etkilediği bir proje üzerinden geçmişinizi anlatın. Katkınızı takımın çalışmasından ayırın.
• Take-home: Bir veri kümesini net varsayımlar, kalite kontrolleri ve özlü bir öneri içeren, tekrarlanabilir bir analize dönüştürmeyi pratik edin.
• Kodlama: Doğruluğu, uç durumları ve çıktıyı nasıl test edeceğinizi açıklarken SQL ve veri dönüşümleri yazın.
• Vaka çalışması: Bir ürün sorusunu metriklere, bir deneye veya bir modelleme yaklaşımına dönüştürün.
• Davranışsal: Anlaşmazlık, geri bildirim ve eksik kanıtlarla alınan kararlara ilişkin örnekler hazırlayın.
• Yerinde görüşme: Teknik ayrıntı ile uzman olmayan birinin takip edebileceği bir açıklama arasında geçiş yapmayı prova edin.

Genel Data Scientist mülakatlarında, muhakemenizi şu değerlendirme alanlarının tamamında görünür kılın:

• İstatistik ve deney tasarımı: Hipotezi, birincil metriği ve koruma önlemlerini tanımlayın. Bir sonucu yorumlamadan önce randomizasyonu, belirsizliği ve olası önyargıyı açıklayın.
• SQL ve kodlama: Her satırın neyi temsil ettiğini belirtin. Yinelenenleri, eksik değerleri ve sayıları şişirebilecek join'leri ele alın, ardından sonucunuzu kontrol edin.
• Modelleme muhakemesi: Bir başlangıç noktası belirleyin, bilgi sızıntısından kaçının ve tahminlerin nasıl kullanılacağını yansıtan bir doğrulama seçin. Hangi hataların en önemli olduğunu açıklayın.
• Sonuçları iletmek: Bir öneri sunun, bunu kanıtlarla ilişkilendirin ve teknik terminolojiye dayanmadan neyin belirsiz kaldığını açıklayın.

Yararlı bir cevap, her yöntemi desteklediği kararla ilişkilendirir. Bir istatistiksel tekniği veya modeli adlandırmak, bu açıklamanın yalnızca başlangıcıdır.

Bildirilen mühendislik süreci algoritmaları ve sistem tasarımını içerir. Genel Data Scientist hazırlığı için, bir metriğin ürün sorusunu yanıtlayıp yanıtlamadığına, bir karşılaştırmanın nedensel bir iddiayı destekleyip desteklemediğine ve bir modelin bir kararı iyileştirip iyileştirmediğine ek dikkat gösterin.

Bir seyahat pazar yeri alıştırma vakasında, misafirleri ve ev sahiplerini ayrı ayrı değerlendirin. Bir değişiklik, diğer gruba maliyet yaratırken bir grubu fayda sağlayabilir. Bu ödünleşimi nasıl ölçeceğinizi, katılımcılar arasındaki etkileşimleri nasıl hesaba katacağınızı ve genel bir ortalamanın gizlediği farkları nasıl araştıracağınızı açıklayın.

Kıdemli mühendislik süreçlerindeki adaylar, bazen ekip eşleştirmesinin süre eklediği 3 ila 5 haftalık mülakat zaman çizelgeleri bildiriyor. İşe alım uzmanınıza başvurunuz için hangi değerlendirmelerin geçerli olduğunu ve ekip için planlamanın nasıl işlediğini sorun.

Data Scientist hazırlığı için zorluk, doğru analizi savunulabilir bir öneriyle birleştirmektir. Belirsiz metrikleri, eksik verileri ve bir lansmanı açıkça desteklemeyen sonuçları ele almayı pratik edin. Neyi sonuçlandırabileceğinizi, neyi sonuçlandıramayacağınızı ve hangi ek kanıtın kararınızı değiştireceğini açıklayın.

• Proje kanıtlarınızı hazırlayın: Ön görüşme ve davranışsal alıştırma için kararı, sorumluluğunuzu, düşündüğünüz alternatifleri ve sonucu tarif edin. Geri bildirimin yaklaşımınızı değiştirdiği bir vaka ekleyin.
• SQL ve kodlamayı sesli olarak pratik edin: İlişkili tablolarla çalışın, ayrıntı düzeylerini tanımlayın ve join'leri ile toplamaları kontrol edin. Boş girdileri, eksik değerleri ve yinelenen kayıtları nasıl test edeceğinizi açıklayın.
• Bir take-home alıştırmasını tamamlayın: Tekrarlanabilir bir analiz oluşturun ve uzman olmayan biri için kısa bir özet yazın. Veri sınırlamalarını ekleyin ve gözlemleri nedensel sonuçlardan ayırın.
• Deney tasarımı ve modelleme vakalarını prova edin: Metrikler seçin, geçerliliğe yönelik tehditleri belirleyin ve basit bir başlangıç noktasını daha karmaşık bir yaklaşımla karşılaştırın. Her seçimi kararla ve hataların maliyetiyle ilişkilendirin.
• Tam açıklamayı pratik edin: Hesaplamalar, varsayımlar ve öneriler arasında geçiş yapmak için bir mock mülakat kullanın. Muhakemenizin nerede takip edilmesi zorlaştığını gözden geçirin.

Aşağıdaki sorular, örnek Data Scientist alıştırma soru önerileridir.