Netflix Veri Bilimcisi Mülakat Rehberi

Netflix, Yeni Mezun işe alımlarında mülakatların genellikle evde tamamlanan bir değerlendirmenin ardından iki turdan oluştuğunu belirtiyor. Adayların ilerlemesi her aşamadaki geri bildirimlere dayanıyor. Staj mülakatları ise genellikle evde tamamlanan bir değerlendirmenin ardından yaklaşık iki ila üç tur içeriyor. Kariyerin başındaki adaylara yönelik bu formatları her Veri Bilimcisi ilanı için bir vaat değil, bağlam olarak değerlendirin.

Genel Veri Bilimcisi hazırlığı açısından aşağıdaki adlar Netflix tur adları değil, hazırlık kategorileridir.

• Ön eleme: Geçmişinizi, analitik güçlü yönlerinizi ve ilginizi çeken işleri özetleme alıştırması yapın.
• Evde tamamlanan çalışma: Varsayımları belirtilmiş, yöntemleri sağlam, kodu okunabilir ve önerisi özlü olan net bir analiz hazırlayın.
• Kodlama: Sınır durumlarını kontrol ederken SQL ve genel amaçlı kod yazın ve açıklayın.
• Vaka çalışması: Belirsiz bir ürün sorusunu metriklere, hipotezlere, analiz planına ve karara dönüştürün.
• Davranışsal görüşme: İş birliği, fikir ayrılığı, muhakeme ve öğrenme konularında kanıtlar hazırlayın.
• Yerinde mülakat tarzı görüşmeler: Teknik derinlik, iş muhakemesi ve sade bir dille iletişim arasında geçiş yapma alıştırması yapın.

Netflix, mülakatçıların uygun olduğu durumlarda teknik becerileri, role özgü becerileri ve davranışsal becerileri değerlendirdiğini belirtiyor. Ayrıca beceri kümenizi ve sizi heyecanlandıran iş türünü anlamak istiyorlar. Kanıtlarınızı buna göre sunun: kararı belirtin, yönteminizi ve ödünleşimleri açıklayın, sonucu anlatın ve çalışmayı sizin için anlamlı kılan unsuru netleştirin.

Genel Veri Bilimcisi mülakatı pratiğinde evde tamamlanan çalışmalar analitik yapıyı ve yazılı iletişimi ölçebilir. Kodlama; SQL akıcılığını, veri işlemeyi, doğruluğu ve açıklama becerisini ölçebilir. Vaka çalışmaları; istatistik, deney tasarımı, metrik seçimi ve modelleme muhakemesini ölçebilir. Davranışsal görüşmeler ise paydaşlarla nasıl çalıştığınızı, belirsizliğe nasıl karşılık verdiğinizi ve sonuçları uzman olmayan kişilere nasıl aktardığınızı ölçebilir.

Yazılım mühendisliği hazırlığıyla karşılaştırıldığında Veri Bilimcisi hazırlığı; istatistiksel çıkarım, deney tasarımı, metrik yorumlama ve belirsizlik konularını da kapsar. Doğru kod, yanıtın yalnızca bir parçasıdır; verilerin sonucu destekleyip desteklemediğini de açıklamalısınız.

Analitik odaklı bir rolle karşılaştırıldığında hazırlık; model seçimine, doğrulamaya ve hataların maliyetine daha fazla ağırlık verebilir. Üretim odaklı bir makine öğrenimi rolüyle karşılaştırıldığında ise nedensellik sorularına ve karar desteğine daha fazla ağırlık verebilir. Dengeli bir plan yine de bu sınırların tümünü kapsamalıdır.

Netflix, değerlendirme alanlarını teknik, role özgü ve davranışsal olarak tanımlıyor. Her projeyi sorudan yönteme, sonuçtan karara ve iş birliğine uzanan bir zincir şeklinde sunarak bu alanları birbirine bağlayın.

Netflix, sürecin ne kadar sürdüğünü açıklamıyor.

Bir Veri Bilimcisi adayı için zorluk, gereken muhakemenin genişliğinden kaynaklanır. SQL ayrıntılarından deney geçerliliğine geçmeniz, ardından teknik kısaltmalara başvurmadan bir öneriyi açıklamanız gerekebilir. Yeni Mezun mülakatlarında ilerleme her aşamadaki geri bildirimlere bağlı olduğundan yalnızca nihai yanıtı sunmak yerine varsayımlarınızı ve muhakemenizi görünür kılın. Staj mülakatı tur sayısı yaklaşık olarak verildiği için olası farklılıklara hazırlıklı olun.

Hazırlığınızı belirtilen değerlendirme alanları ve bir Veri Bilimcisinin temel işleri etrafında şekillendirin.

• İstatistik ve deneyler: Hipotez tanımlama, metrik seçme, yanlılığı belirleme, belirsizliği yorumlama ve nedensellik sınırlarını açıklama alıştırmaları yapın.
• SQL ve kodlama: Birleştirmeler, toplulaştırma, pencere mantığı ve eksik ya da yinelenen verilerin dikkatle işlenmesini içeren sorgular yazın. Her adımın neden doğru olduğunu anlatın.
• Modelleme muhakemesi: Basit ve karmaşık yaklaşımları karşılaştırın, doğrulama yöntemlerini seçin; hata maliyetlerini, veri kaymasını ve yorumlanabilirliği tartışın.
• İletişim: Bir analizi, riskleri ve sonraki adımları da içeren, teknik bilgisi olmayan bir kitleye yönelik kısa bir öneriye dönüştürün.
• Davranışsal kanıtlar: Becerilerinizi, kararlarınızı, iş birliğinizi ve sizi heyecanlandıran işleri gösteren projeler hazırlayın.

Hazırlığınızı teknik soruları, bir vaka çalışmasını ve zorlayıcı takip sorularını birleştiren bir deneme mülakatıyla tamamlayın. Yalnızca sonucunuzun doğru olup olmadığını değil, muhakemenizi açıkça ortaya koyup koymadığınızı da değerlendirin.