Як LinkedIn проводить співбесіди з аналітиками даних

LinkedIn публікує загальний опис процесу найму, а не сценарій для конкретної посади. Первинний відбір, домашнє завдання, кейс, поведінкова й очна співбесіди — це категорії підготовки на цій сторінці, а не назви етапів LinkedIn.

• Розмова з рекрутером. Якщо ви відповідаєте вимогам і вас обрали для продовження процесу, команда рекрутингу призначає дзвінок, а також може організувати відеодзвінок із менеджером із найму або іншим членом команди.
• Етап співбесід. Ви зустрічаєтеся ще з кількома членами команди, і кожна співбесіда зосереджена на окремій сфері навичок. Для аналітика природними напрямами можуть бути SQL, метрики, комунікація та професійне судження, хоча LinkedIn їх не перелічує.
• Презентація кейсу або робота на дошці. Залежно від посади кандидатів можуть попросити презентувати кейс або виконати завдання на дошці. Для аналітика презентація кейсу є цілком імовірним форматом.
• Рішення. LinkedIn може знадобитися кілька тижнів, щоб ухвалити рішення після співбесід.

LinkedIn не публікує кількість або тривалість співбесід для аналітика даних.

Опублікована структура передбачає одну сферу навичок на кожну співбесіду. Для аналітика це означає, що кожну тему можуть розглядати дуже глибоко: під час співбесіди із SQL можуть постійно додавати обмеження, а під час обговорення метрик — запитувати, через що показник може бути хибним. Підготуйте кожну сферу до тривалого й детального опитування.

Співбесіди аналітиків даних загалом оцінюють:

• SQL та очищення даних. Об’єднання, агрегації, віконні функції, а також виявлення дублікатів і нульових значень до створення звітів.
• Метрики та інформаційні панелі. Визначення метрики так, щоб дві людини обчислили однакове значення, і розуміння того, коли вона вводить в оману.
• Представлення висновків. Перетворення результату на рішення; якщо вас попросять презентувати кейс, це буде найчистішим проявом цієї навички.
• Ділове судження. Вибір найважливішого аналізу та обґрунтування цього вибору.

Опублікований LinkedIn опис однаковий для всіх посад; наведені нижче відмінності ґрунтуються на загальній практиці.

• Порівняно зі співбесідами фахівців із Data Science, очікуйте менше запитань про моделювання та проєктування експериментів і більше — про визначення метрик, описовий аналіз та чіткі рекомендації.
• Порівняно зі співбесідами інженерів даних, очікуйте небагато запитань про архітектуру конвеєрів і більше — про інтерпретацію вже наявних даних, включно з їхніми недоліками.
• Порівняно з іншими компаніями, варто готуватися до опублікованих особливостей: одна сфера навичок на кожну співбесіду, можлива презентація кейсу та рішення, на яке може знадобитися кілька тижнів.

LinkedIn зазначає, що після співбесід для ухвалення рішення може знадобитися кілька тижнів, і не публікує жодної іншої інформації про строки.

Складність полягає в глибині. На співбесіді з однієї теми неможливо приховати прогалини, тому якщо аналітик добре володіє SQL, але нечітко визначає метрики, це виявиться під час розмови про метрики. Якщо попросять підготувати кейс, сама презентація стане перевіркою комунікаційних навичок, а подальші запитання покажуть, наскільки обґрунтованим є аналіз.

Відтворюйте опубліковану структуру: опрацьовуйте по одній сфері за раз і заглиблюйтеся в неї.

• SQL під час тривалого опитування. Практикуйте завдання, у яких інтерв’юер постійно додає обмеження, і вголос пояснюйте свої перевірки.
• Визначення метрик. Для кожної метрики у вашому резюме підготуйте її визначення, недоліки та приклад рішення, на яке вона вплинула.
• Кейс, який ви можете презентувати. Створіть його на основі минулого аналізу, додайте графіки, які зможете обґрунтувати, і завершіть рекомендацією, адже презентація кейсу є одним з опублікованих можливих форматів.
• Кейси на професійне судження. Практикуйте вибір між кількома видами аналізу та пояснюйте його з погляду впливу на користувачів або бізнес.
• Відрепетируйте формат. Пробна співбесіда із SubcueAI дає змогу практикувати одну сферу навичок під час тривалої серії уточнювальних запитань.