LinkedIn Veri Bilimci Mülakat Rehberi

Ön görüşme, ev ödevi, kodlama, vaka, davranışsal ve yerinde mülakat etiketleri, LinkedIn mülakat aşamalarının adları değil, hazırlık kategorileridir.

• İşe alım görüşmesi: Nitelikleri karşılıyor ve devam etmek üzere seçiliyorsanız işe alım ekibi bir görüşme planlar.
• Olası görüntülü görüşme: Ekip, işe alım yöneticisi veya başka bir ekip üyesiyle görüntülü görüşme de ayarlayabilir.
• Mülakat aşaması: Her mülakat farklı bir beceri alanına odaklanacak şekilde birkaç ekip üyesiyle daha görüşürsünüz.
• Role bağlı alıştırma: Bir vaka çalışması sunmanız veya beyaz tahta alıştırması tamamlamanız istenebilir.

LinkedIn, mülakatlarının farklı beceri alanlarına odaklandığını belirtiyor. Genel olarak Veri Bilimci mülakatları için şu kategorilere hazırlanın:

• Ön görüşme: Geçmişinizi, önceki çalışmalara katkınızı ve kararlarınızın neden önemli olduğunu açıklayın.
• Ev ödevi: Bir analizi yapılandırın, varsayımları belirtin, veri kalitesini kontrol edin ve başka birinin takip edebileceği sonuçlar sunun.
• Kodlama: Anlaşılır SQL ve kod yazın, uç durumları test edin ve doğruluğu açıklayın.
• Vaka: Metrikleri seçin, bir deney tasarlayın, belirsizliği yorumlayın ve modelleme ödünleşimlerini savunun.
• Davranışsal: Uzman olmayan kişilerle iş birliği, muhakeme ve iletişim kurma becerilerinize ilişkin somut kanıtlar sunun.
• Yerinde mülakat: Takip sorularına uyum sağlarken teknik muhakemeyi özlü bir öneriyle birleştirin.

Veri Bilimci hazırlığı, ağırlıklı olarak uygulamaya odaklanan rol hazırlığından farklıdır; çünkü istatistiksel muhakeme, kod, modelleme tercihleri ve karar vermeye hazır bir açıklama arasında bağlantı kurmanız gerekir. LinkedIn, Veri Bilimci rolünü diğer rolleriyle karşılaştıran özel bir açıklama yayımlamadığından, bilinen süreç ayrıntılarının ötesinde kendine özgü bir ağırlıklandırma olduğunu varsaymayın.

Şirketler arasında deney, kodlama, modelleme ve ürün muhakemesi arasındaki denge değişebilir. Varsayımlarınızı görünür kılmaya ve kanıtların önerinizi nasıl desteklediğini açıklamaya hazırlanın. LinkedIn role bağlı olarak bir vaka çalışması sunumu veya beyaz tahta alıştırması isteyebileceğinden, hem yapılandırılmış bir sunumun hem de canlı problem çözmenin provasını yapın.

LinkedIn, mülakatlardan sonra bir karara varmasının birkaç hafta sürebileceğini belirtiyor. LinkedIn, ilk temastan karara kadar tüm sürecin ne kadar sürdüğünü yayımlamıyor.

Zorluğu, kapsam genişliği açısından değerlendirin. Veri Bilimci hazırlığı; istatistik, deney, SQL, kodlama, modelleme muhakemesi ve sade bir dille iletişim arasında geçiş yapmanızı gerektirebilir. Hazır olma düzeyiniz, her konuyu yalnız başına çözebilmenizden ziyade, sorular karşısında bu beceriler arasında bağlantı kurabilmenize bağlıdır.

• Bir kanıt arşivi oluşturun: Katkınızı abartmadan analitik muhakemenizi, teknik uygulamanızı, iş birliğinizi ve ölçülebilir sonuçları gösteren projeler seçin.
• İstatistik ve deney çalışın: Metrik seçimi, rastgeleleştirme, yanlılık, karıştırıcı etkenler, belirsizlik ve yorumlama konularında alıştırmalar yapın.
• SQL ve kodlama provası yapın: Gerçekçi tabloları sorgulayın, verileri işleyin, uç durumları kontrol edin ve muhakemenizi anlatın.
• Modelleme kararlarını savunun: Yaklaşımları varsayımlar, doğrulama tercihleri, yorumlanabilirlik ve işletme maliyeti açısından karşılaştırın.
• Sonuçları aktarın: Aynı analizi teknik bir meslektaşınıza ve uzman olmayan birine açıklayın; net bir öneri ve sınırlamayla bitirin.
• Formatı canlandırın: Bir vakayı sesli olarak sunun, beyaz tahtada çözün ve takip sorularını yanıtlayın. Bir SubcueAI deneme mülakatı, bu beceriler arasındaki geçişlerin provasını yapmanıza yardımcı olabilir.

Her LinkedIn mülakatı farklı bir beceri alanına odaklandığından kanıtlarınızı değerlendirmeyi kolaylaştıracak şekilde sunun: problemi, tercihinizi, bu tercihin arkasındaki kanıtları ve sonucu belirtin.