Trợ lý Phỏng vấn AI Có Giúp Được Data Scientist Không?

Các data scientist thường chỉ chuẩn bị cho một kiểu phỏng vấn nhưng lại gặp phải bốn kiểu. Phần này liệt kê các vòng phổ biến để bạn thấy được trợ lý trực tiếp có thể hữu ích ở đâu và không hữu ích ở đâu. Sự kết hợp này tùy thuộc vào việc vị trí đó thiên về phân tích, machine learning hay nghiên cứu.

• SQL và lập trình: join, hàm cửa sổ, tổng hợp dữ liệu và xử lý dữ liệu bằng Python, thường trong một bài đánh giá trực tuyến hoặc trình soạn thảo chia sẻ.
• Thống kê và xác suất: kiểm định giả thuyết, p-value, khoảng tin cậy và thiết kế thí nghiệm.
• Machine learning: bias và variance, regularization, các chỉ số đánh giá, và cách bạn xử lý sự mất cân bằng lớp.
• Sản phẩm và case: một chỉ số bị giảm, bạn sẽ điều tra thế nào; bạn sẽ thiết kế thử nghiệm A/B cho một tính năng mới ra sao.
• Hành vi: truyền đạt kết quả cho các bên liên quan không có chuyên môn kỹ thuật và xử lý dữ liệu lộn xộn.

Danh sách câu hỏi cho các vòng này có tại trung tâm ngân hàng câu hỏi.

Trong các vòng nói chuyện. Khi người phỏng vấn đặt ra một case sản phẩm dài với nhiều điều kiện, bản ghi trên màn hình giúp bạn không bỏ lỡ một nửa câu hỏi, và cấu trúc được gợi ý (làm rõ chỉ số, phân đoạn dữ liệu, liệt kê giả thuyết, đề xuất một bài kiểm tra) giúp bạn bắt đầu câu nói đầu tiên.

Một data scientist phỏng vấn tại một công ty theo mô hình subscription có thể nghe câu hỏi: "Số người dùng hoạt động hằng tuần đã giảm trong tháng trước; hãy trình bày cách bạn sẽ điều tra." Trợ lý có thể hiển thị một danh sách kiểm tra trên màn hình: trước tiên là chất lượng dữ liệu, sau đó là phân đoạn theo nền tảng và khu vực, rồi đến các bản phát hành gần đây và tính mùa vụ. Việc chọn phân đoạn nào quan trọng và giải thích lý do vẫn là việc của bạn.

SubcueAI thực hiện điều này qua một ứng dụng gốc cho macOS và Windows, thu âm thanh hệ thống và micro của bạn vào một lớp phủ cục bộ, cùng với một bảng bên của tiện ích mở rộng trình duyệt cho các cuộc gọi trong tab Chromium, chỉ nghe được người phỏng vấn. Không có bot nào tham gia cuộc gọi trên cả hai hình thức. Cách thiết lập có trên trang hướng dẫn.

• Bài đánh giá SQL và lập trình có giám sát: những phần này nằm ngoài phạm vi. Bạn phải tự làm.
• Notebook chia sẻ màn hình và lập trình trực tiếp: mọi thứ trên màn hình chia sẻ đều hiển thị với người phỏng vấn.
• Bài phân tích làm ở nhà: phần việc và buổi trao đổi sau đó đều do bạn tự giải thích.
• Độ sâu thống kê: người phỏng vấn sẽ hỏi tiếp cho đến khi chạm đến giới hạn hiểu biết của bạn. Một định nghĩa được gợi ý sẽ không trụ được qua câu hỏi tiếp theo lần thứ hai.

Trang bảo mật giải thích những bối cảnh mà trợ lý thời gian thực không nên được sử dụng.

Hãy chia việc chuẩn bị theo từng loại vòng phỏng vấn. Luyện SQL đến khi hàm cửa sổ trở nên quen thuộc. Giải thích các khái niệm thống kê cốt lõi thành lời cho một người không có chuyên môn kỹ thuật. Chọn hai dự án và chuẩn bị bảo vệ mọi lựa chọn mô hình hóa trong đó, kể cả việc bạn sẽ làm gì nếu có dữ liệu tốt hơn.

Với các vòng nói chuyện, hãy luyện tập dưới áp lực thời gian với các câu hỏi tiếp theo bằng cách dùng phỏng vấn thử; trang phỏng vấn thử cho data scientist trong trung tâm phỏng vấn thử có kế hoạch theo từng vòng. Hãy xem bất kỳ trợ lý trực tiếp nào như một mạng lưới an toàn cho phần nói chuyện, chứ không phải thứ thay thế cho các kỹ năng mà vòng thực hành kiểm tra.