Microsoft Veri Bilimci Mülakat Rehberi

Çoğu Microsoft mülakatı, potansiyel ekip arkadaşları ve farklı işlevlerden meslektaşlarla yapılan 2-4 görüşmeden oluşur ve her görüşme bir saate kadar sürebilir. Mülakatlar telefonla, Microsoft Teams üzerinden veya yüz yüze yapılabilir. Bazı pozisyonlarda adaylardan ayrıca kod yazmaları, yaratıcı bir portföy sunmaları veya çalışma örnekleri sağlamaları istenir.

Ön görüşme, ev ödevi, kodlama, vaka, davranışsal değerlendirme ve yerinde mülakatı, Microsoft tarafından yayımlanmış tur adları olarak değil, hazırlık kategorileri olarak ele alın.

• Ön görüşme: Deneyiminizi, ilgi alanlarınızı ve en güçlü veri bilimci projelerinizi kısa ve öz biçimde anlatmaya hazırlanın.
• Ev ödevi: Bir çalışma örneği istenirse analizin tek başına anlaşılabilmesi için varsayımları, yöntemleri, kontrolleri ve sonuçları belgeleyin.
• Kodlama: Çalışan kod üretmeye, kararlarınızı açıklamaya ve sonucu test etmeye hazır olun.
• Vaka: Belirsiz bir ürün veya iş sorusunu metriklere, veri gereksinimlerine, analize ve bir öneriye dönüştürme alıştırması yapın.
• Davranışsal değerlendirme: Yetkinlik sorularını özgeçmişinizdeki somut kanıtlarla ilişkilendirin.
• Yerinde mülakat: Yüz yüze veya birden fazla görüşmeden oluşan bir formatta, ayrıntı düzeyini her dinleyici grubuna uyarlarken akıl yürütmenizin ve örneklerinizin tutarlı kalmasını sağlayın.

Microsoft, teknik mülakatları problem çözme odaklı olarak tanımlar. Bu mülakatlar, yetkinlik temelli sorular ve özgeçmişinizle ilgili soruların yanı sıra teknik mükemmelliği ve temel yetkinlikleri de kapsar.

Genel olarak veri bilimci mülakatları için şu alanlarda hazırlanın:

• İstatistik ve deneyler: Hipotez oluşturun, metrik seçin, yanlılığı belirleyin, belirsizlik hakkında akıl yürütün ve sonuçları yorumlayın.
• SQL ve kodlama: Verileri doğru biçimde dönüştürün, sınır durumlarını ele alın, karmaşıklığı açıklayın ve çıktıları doğrulayın.
• Modelleme muhakemesi: Amaca, verilere, kısıtlamalara ve hata maliyetine uygun yöntemleri seçin.
• İletişim: Varsayımları, belirsizliği, ödünleşimleri ve önerileri uzman olmayan kişilere açıklayın.

Microsoft görüşmeleri hem potansiyel ekip arkadaşlarını hem de farklı işlevlerden meslektaşları içerebildiğinden teknik kanıtları katmanlı biçimde sunun: sonucu açıkça belirtin, akıl yürütmeyle destekleyin ve uygulama ayrıntılarını tartışmaya hazır olun.

Genel yazılım mühendisliği hazırlığıyla karşılaştırıldığında veri bilimci hazırlığında deneysel geçerliliğe, istatistiksel çıkarıma, özellik ve hedef tanımlarına, değerlendirme metriklerine ve belirsizliğe daha fazla ağırlık verilmelidir. Teknik yönü daha sınırlı analitik pozisyonlarla karşılaştırıldığında ise uygulamalı kodlama ve model gerçekleştirme korunmalıdır. Bunlar Microsoft'a özgü puanlama kuralları değil, roller arasındaki genel farklardır.

Microsoft, teknik adaylara somut kodlama talimatları verir: iyi bildiğiniz bir dili kullanın, sözde kod yerine çalışan kod yazın ve kodu çalıştırıp derlemek için sağlanan üçüncü taraf kodlama aracını kullanın. Uygulama ile açıklamanın aynı alıştırmanın parçaları hâline gelmesi için bu formatta pratik yapın.

Microsoft, sürecin ne kadar sürdüğünü yayımlamıyor. Çoğu mülakatın, her biri bir saate kadar süren 2-4 görüşmeden oluştuğunu belirtiyor.

Bir veri bilimci adayı için zorluk, yalnızca algoritmik olmaktan çok geniş kapsamlıdır. İstatistiksel akıl yürütme, veri işleme, modelleme ödünleşimleri, özgeçmişinizdeki kanıtlar ve sade bir dille açıklama arasında geçiş yapmanız gerekebilir. Bir sonuca varmadan önce varsayımlarınızı açıkça belirtme ve çalışmanızı kontrol etme alıştırması yapın.

• Bir kanıt havuzu oluşturun: Problem tanımını, teknik kararları, iş birliğini, aksaklıkları ve ölçülebilir sonuçları gösteren özgeçmiş örnekleri seçin.
• İstatistiksel akıl yürütmenizi tazeleyin: Deney tasarımı, çıkarım, yanlılık, örnekleme, metrik seçimi ve nedensel sınırlamalar üzerine çalışın.
• Çalıştırılabilir kod yazın: Sözde kod kullanmadan, en güçlü olduğunuz dilde veri problemlerini çözün; ardından testleri çalıştırıp sınır durumlarını açıklayın.
• SQL pratiği yapın: Birleştirmeler, toplulaştırmalar, pencere mantığı, eksik veriler, yinelenen kayıtlar ve doğrulama kontrolleri üzerinde çalışın.
• Modelleme tercihlerinizi savunun: Uygun yöntemleri karşılaştırın, değerlendirme ölçütlerini tanımlayın ve farklı hataların sonuçlarını açıklayın.
• Farklı kitlelere uygun iletişim kurun: Önce kısa ve öz bir öneri sunun, ardından gerektiğinde istatistiksel ve uygulamaya ilişkin ayrıntıları ekleyin.
• Bağımsız prova yapın: Bir SubcueAI deneme mülakatı, değerlendirme öncesinde pratik yapmanıza yardımcı olabilir. Microsoft değerlendirmeleri ve mülakatları sırasında, açıkça izin verilmediği sürece dışarıdan yardım almadan kendi becerilerinizi gösterin.