Посібник зі співбесіди на посаду дослідника даних у LinkedIn

Назви первинний відбір, домашнє завдання, програмування, кейс, поведінкова співбесіда та співбесіда в офісі — це категорії підготовки, а не назви етапів LinkedIn.

• Розмова з рекрутером: Якщо ви відповідаєте вимогам і вас відібрали для продовження процесу, команда рекрутингу призначає розмову.
• Можлива відеорозмова: Команда також може організувати відеорозмову з менеджером із найму або іншим членом команди.
• Етап співбесід: Ви зустрічаєтеся ще з кількома членами команди, а кожна співбесіда зосереджується на окремій групі навичок.
• Завдання залежно від посади: Вас можуть попросити презентувати кейс або виконати завдання на дошці.

LinkedIn зазначає, що співбесіди зосереджені на різних групах навичок. Загалом до співбесіди на посаду дослідника даних варто готуватися за такими категоріями:

• Первинний відбір: Розкажіть про свій досвід, внесок у попередню роботу та значення ухвалених вами рішень.
• Домашнє завдання: Структуруйте аналіз, сформулюйте припущення, перевірте якість даних і подайте висновки так, щоб інша людина могла їх зрозуміти.
• Програмування: Пишіть зрозумілі запити SQL і код, перевіряйте граничні випадки та пояснюйте правильність рішення.
• Кейс: Обирайте метрики, проєктуйте експеримент, інтерпретуйте невизначеність і обґрунтовуйте компроміси під час моделювання.
• Поведінкова співбесіда: Наводьте конкретні докази співпраці, розсудливості та вміння спілкуватися з нефахівцями.
• Співбесіда в офісі: Поєднуйте технічні міркування зі стислою рекомендацією та адаптуйтеся до додаткових запитань.

Підготовка дослідника даних відрізняється від підготовки до посад, переважно зосереджених на реалізації, адже потрібно поєднати статистичне мислення, код, вибір моделей і пояснення, придатне для ухвалення рішення. LinkedIn не публікує окремого порівняння посади дослідника даних з іншими посадами, тому не варто припускати особливий розподіл пріоритетів поза відомими деталями процесу.

Співвідношення між експериментами, програмуванням, моделюванням і продуктовим мисленням може відрізнятися в різних компаніях. Готуйтеся чітко озвучувати свої припущення та пояснювати, як докази підтверджують вашу рекомендацію. Оскільки LinkedIn залежно від посади може попросити презентувати кейс або виконати завдання на дошці, відрепетируйте і структуровану презентацію, і розв’язання задач наживо.

LinkedIn зазначає, що після співбесід для ухвалення рішення може знадобитися кілька тижнів. LinkedIn не повідомляє, скільки триває весь процес від першого контакту до рішення.

Оцінюйте складність з погляду широти знань. Підготовка дослідника даних може вимагати перемикання між статистикою, експериментами, SQL, програмуванням, судженнями щодо моделювання та спілкуванням зрозумілою мовою. Ваша готовність залежить від того, чи можете ви поєднувати ці навички під час відповідей на запитання, а не лише опрацьовувати кожну тему окремо.

• Сформуйте добірку доказів: Оберіть проєкти, що демонструють аналітичну розсудливість, технічне виконання, співпрацю та вимірювані наслідки без перебільшення вашого внеску.
• Практикуйте статистику й експерименти: Опрацюйте вибір метрик, рандомізацію, систематичні похибки, змішування чинників, невизначеність та інтерпретацію.
• Відрепетируйте SQL і програмування: Створюйте запити до реалістичних таблиць, опрацьовуйте дані, перевіряйте граничні випадки й озвучуйте хід міркувань.
• Обґрунтовуйте рішення щодо моделювання: Порівнюйте підходи за припущеннями, вибором способів валідації, інтерпретованістю та вартістю для бізнесу.
• Пояснюйте результати: Представте той самий аналіз технічному колезі й нефахівцю, завершивши чіткою рекомендацією та зазначенням обмеження.
• Відтворіть формат: Презентуйте кейс уголос, розв’яжіть задачу на дошці та дайте відповіді на додаткові запитання. Тренувальна співбесіда SubcueAI допоможе відрепетирувати переходи між цими навичками.

Оскільки кожна співбесіда в LinkedIn зосереджується на окремій групі навичок, зробіть свої докази зручними для оцінювання: сформулюйте проблему, свій вибір, докази на його користь і результат.