Shopify Veri Bilimcisi Mülakat Rehberi

Shopify, işe alım uzmanıyla sohbet tarzında yapılan 30-60 dakikalık Life Story mülakatıyla başlar.

Uzmanlık değerlendirmesi 60-75 dakika sürer ve adayın uzmanlık alanından en az bir kişiyi içerir. Adaylar ayrıca kısa bir öngörü değerlendirmesini tamamlar.

Ardından adaylar, gelecekte birlikte çalışabilecekleri 3-5 kişiyle, her biri en fazla bir saat süren görüşmeler yapar. Karar; farklı kıdem düzeylerine ve bakış açılarına sahip Shopify ekip üyelerinin geri bildirimlerine dayanır.

Genel Veri Bilimcisi mülakat pratiği kapsamında, Shopify tarafından açıklanan sürecin ötesinde role özgü bir değerlendirme ölçütü olduğunu varsaymadan her görüşme ortamı için farklı kanıtlar hazırlayın.

• İşe alım uzmanıyla görüşme: Tutarlı bir kariyer hikâyesi anlatın, seçimlerinizi açıklayın ve geçmiş çalışmalarınızla rol arasında bağlantı kurun.
• Uzmanlık görüşmesi: İstatistiksel akıl yürütmenizi, deney tasarımınızı, SQL ve kodlama tercihlerinizi, model seçiminizi ve ödünleşimleri açıklayın.
• Öngörü değerlendirmesi: Talimatları dikkatle izleyin ve istikrarlı bir tempoda çalışın. Shopify bu değerlendirmeyi yalnızca kısa olarak tanımlar.
• Gelecekteki çalışma arkadaşlarıyla görüşmeler: Teknik ayrıntı düzeyini dinleyicilere göre ayarlayın, soruları memnuniyetle karşılayın ve analizleri kararlarla ilişkilendirin.

Ön eleme, ev ödevi, kodlama, vaka, davranışsal ve yerinde görüşmeyi Shopify mülakat aşamalarının adları olarak değil, hazırlık kategorileri olarak kullanın. Veri Bilimcisi hazırlığı genellikle istatistik ve deney tasarımını, SQL ve kodlamayı, modelleme muhakemesini ve uzman olmayan kişilerle iletişimi bir araya getirir.

Bu bileşim, yalnızca doğru bir hesaplama yapmaktan fazlasını gerektirir. Varsayımları açıklama, veri kalitesini kontrol etme, karara uygun bir yöntem seçme ve kanıtların hangi sonuçları destekleyemeyeceğini belirtme alıştırmaları yapın.

Shopify, sürecin tamamının ne kadar sürdüğünü yayımlamaz. Zaman çizelgesi role ve başvuru sayısına göre değişir.

Bir Veri Bilimcisi adayı için hazırlığın zorluğu, kapsamının genişliğinden kaynaklanır. Akıl yürütmenizde tutarlılığı korurken kariyerinizden kanıtlar, analitik muhakeme, kod, model tercihleri ve sade bir dille açıklama arasında geçiş yapmanız gerekebilir.

• Kariyer kanıtları: Kararlarınızı, bireysel katkınızı, iş birliğinizi ve çıkardığınız dersleri gösteren örnekler seçin.
• Deney tasarımı: Hipotezleri, metrikleri, varsayımları, geçerlilik risklerini ve karar kurallarını tanımlama alıştırmaları yapın.
• SQL ve kodlama: Akıl yürütmenizi sözlü olarak anlatırken veri çıkarma, toplulaştırma, doğrulama ve hata ayıklama görevleri üzerinde çalışın.
• Modelleme: Olası yaklaşımları karşılaştırın, karmaşıklığı gerekçelendirin; değerlendirme, başarısızlık biçimleri ve bakım konularını ele alın.
• İletişim: Aynı bulguyu teknik bir meslektaşınıza ve uzman olmayan birine sunun; sonucu değiştirmeden ayrıntı düzeyini ayarlayın.

SubcueAI üzerinde yapacağınız bir deneme mülakatı, kısa ve öz yanıtları prova etmenize ve daha fazla bağlam gerektiren açıklamaları belirlemenize yardımcı olabilir.