Cách Thực Hiện Một Buổi Phỏng Vấn Thử Cho Nhà Khoa Học Dữ Liệu

Quy trình phỏng vấn cho nhà khoa học dữ liệu khác nhau giữa các công ty nhiều hơn hẳn so với vị trí analyst, và việc cố gắng chuẩn bị cho mọi khả năng cùng lúc là cách chắc chắn khiến ứng viên kiệt sức trước khi đến buổi phỏng vấn onsite. Phần này thu hẹp phạm vi xuống còn bốn vòng bao phủ phần lớn các quy trình, để thời gian luyện tập của bạn phản ánh đúng tỷ trọng thực tế.

Bốn vòng đó là: một cuộc trao đổi về thống kê và machine learning, một case về thử nghiệm hoặc chỉ số, một vòng lập trình bằng SQL và thường có cả Python, và một buổi đào sâu vào một dự án mà bạn từng phụ trách. Các vị trí thiên về phân tích sản phẩm sẽ chú trọng vòng case hơn; các vị trí thiên về machine learning sẽ chú trọng câu hỏi về mô hình hóa hơn, đôi khi còn có cả một cuộc trao đổi về thiết kế hệ thống machine learning. Hãy đọc kỹ bản mô tả công việc và phân bổ trọng số buổi luyện tập của bạn theo đúng tỷ lệ đó.

Ở giai đoạn đầu, hãy luyện từng vòng riêng lẻ, rồi đến tuần trước buổi phỏng vấn thật thì ghép lại thành một quy trình hoàn chỉnh; trang phỏng vấn thử hướng dẫn cách thực hiện các phiên có tính giờ cùng một người phỏng vấn AI biết đặt câu hỏi đào sâu.

Nguyên nhân thất bại ở đây không phải là thiếu kiến thức, mà là giải thích kém những điều mình vốn đã biết khi đang bị quan sát. Hãy luyện nói thành tiếng bộ câu hỏi tiêu chuẩn, mỗi câu ở hai mức độ sâu: một câu bằng ngôn ngữ đơn giản mà một product manager cũng theo kịp, sau đó là phiên bản kỹ thuật có nêu rõ các giả định.

• p-value là gì và không phải là gì, và sức mạnh thống kê mang lại lợi ích gì cho bạn.
• Sự đánh đổi giữa bias và variance, và regularization cân bằng giữa hai yếu tố này như thế nào.
• Khi nào precision quan trọng hơn recall, kèm một ví dụ cụ thể.
• Vì sao một mô hình đạt điểm tốt khi đánh giá offline vẫn có thể thất bại khi đưa vào production.
• Overfitting: bạn phát hiện nó bằng cách nào, và khi phát hiện thì thay đổi gì.

Bài luyện hai mức độ sâu này quan trọng vì người phỏng vấn thật thường hỏi cùng một câu theo cả hai cách, và khả năng chuyển đổi mượt mà giữa hai tầm nhìn chính là điều thể hiện độ dày dạn kinh nghiệm.

Vòng case sẽ đưa ra cho bạn một thay đổi sản phẩm và yêu cầu bạn thiết kế bài thử nghiệm tương ứng. Hãy luyện theo một khung cố định: chọn chỉ số thành công và mẫu số của nó, xác định đơn vị ngẫu nhiên hóa, nêu tên các chỉ số an toàn, ước lượng sơ bộ kích thước mẫu có tính đến sức mạnh thống kê, và nêu rõ quy tắc ra quyết định trước khi dữ liệu về. Sau đó, hãy nêu tên các bẫy kinh điển: xem kết quả quá sớm, đơn vị ngẫu nhiên hóa không khớp nhau, hiệu ứng mới lạ, và sự nhiễu lẫn nhau giữa các biến thể.

Một lượt luyện cụ thể: một nhà khoa học dữ liệu đang chuẩn bị cho vị trí ở một marketplace tự cho mình 15 phút để quyết định xem một thuật toán xếp hạng mới có nên được triển khai hay không, nói thành tiếng đi qua toàn bộ khung phân tích, rồi cuối cùng chỉ kiểm tra một điều duy nhất: liệu đơn vị ngẫu nhiên hóa cô ấy chọn có đứng vững được khi người mua và người bán tương tác với nhau hay không. Chính điểm kiểm tra duy nhất đó quyết định thắng thua của các case kiểu marketplace, và luyện tập là thứ khiến nó trở thành phản xạ tự nhiên.

Thêm nhiều đề bài case khác và bộ câu hỏi theo từng vị trí được tổng hợp tại trung tâm ngân hàng câu hỏi.

Một buổi phỏng vấn thử không có phản hồi bằng văn bản sẽ phai nhạt chỉ sau một ngày. Hãy kết thúc mỗi phiên bằng ba dòng: điều gì diễn ra suôn sẻ, điều gì bị khựng lại, và một câu hỏi cần thử lại vào lần sau. Bắt đầu phiên tiếp theo bằng chính câu hỏi đó. Sau năm hoặc sáu phiên, quá trình này sẽ hội tụ về đúng những điểm yếu thật sự của bạn, và đó chính là toàn bộ ý nghĩa của việc luyện phỏng vấn thử thay vì chỉ đọc.

Đối với phần đào sâu dự án, hãy luyện một dự án ở ba độ sâu: một bản tóm tắt 2 phút, một lượt trình bày chi tiết 10 phút, và một cuộc chất vấn gắt gao 30 phút trong đó mọi lựa chọn đều bị phản biện. Người phỏng vấn sẽ tiếp tục truy vấn cho đến khi tìm ra ranh giới trách nhiệm thật sự của bạn; biết trước ranh giới đó ở đâu giúp bạn giữ được sự bình tĩnh trong vòng này. Các phiên đầy đủ và phản hồi được tạo tự động trông như thế nào được trình bày tại trung tâm phỏng vấn thử.