Hướng dẫn phỏng vấn Nhà khoa học dữ liệu Goldman Sachs

Đối với ứng viên tuyển dụng tại trường, vòng phỏng vấn đầu tiên là cuộc phỏng vấn video được thực hiện trên HireVue và kéo dài khoảng 30 phút. Ứng viên khối Kỹ thuật được yêu cầu làm bài đánh giá HackerRank. Những ứng viên được chọn sau HireVue sẽ được mời tham dự Superday, một chuỗi các cuộc phỏng vấn vòng cuối.

• HireVue: Vòng phỏng vấn đầu tiên dành cho ứng viên tuyển dụng tại trường.
• HackerRank: Bài đánh giá dành cho ứng viên khối Kỹ thuật.
• Superday: Thường gồm từ hai đến năm cuộc phỏng vấn dành cho ứng viên tuyển dụng tại trường, tùy theo bộ phận, với nhiều người đại diện cho các nhóm mà họ có thể làm việc cùng.

Hãy xem vòng sàng lọc, bài làm tại nhà, bài lập trình, bài tình huống, phỏng vấn hành vi và phỏng vấn trực tiếp là các nhóm nội dung cần chuẩn bị, không phải tên các vòng của Goldman Sachs.

Nhìn chung, khi chuẩn bị cho phỏng vấn Nhà khoa học dữ liệu, hãy ôn luyện cho từng hình thức dựa trên thống kê và thực nghiệm, SQL và lập trình, khả năng phán đoán khi xây dựng mô hình, cùng kỹ năng truyền đạt kết quả cho người không chuyên.

• Sàng lọc hoặc video: Luyện giải thích ngắn gọn về kinh nghiệm, các lựa chọn kỹ thuật và tác động của dự án.
• Bài làm tại nhà hoặc lập trình: Thể hiện khả năng xử lý dữ liệu chính xác, viết SQL rõ ràng, mã nguồn dễ đọc, kiểm tra cẩn thận và cân nhắc hợp lý các phương án đánh đổi.
• Tình huống: Xác định chỉ số mục tiêu, các giả định, thiết kế thực nghiệm và bằng chứng có thể khiến bạn thay đổi đề xuất.
• Hành vi hoặc trực tiếp: Dùng các ví dụ cụ thể về hợp tác, bất đồng, sửa sai và giải thích kết quả cho người không chuyên.

Việc chuẩn bị cho vị trí Nhà khoa học dữ liệu rộng hơn một cuộc phỏng vấn chỉ tập trung vào lập trình. Bạn phải liên kết tư duy thống kê, thiết kế thực nghiệm, SQL, mã nguồn và lựa chọn mô hình với một quyết định. So với các cuộc phỏng vấn kinh doanh tổng quát, hãy dành nhiều thời gian luyện tập hơn cho việc bảo vệ giả định, chẩn đoán sai lệch hoặc rò rỉ dữ liệu và diễn giải sự bất định cho người không chuyên về kỹ thuật.

Trình tự phỏng vấn khác nhau tùy nhà tuyển dụng. Goldman Sachs yêu cầu ứng viên khối Kỹ thuật làm bài đánh giá HackerRank. Nếu hồ sơ ứng tuyển vị trí Nhà khoa học dữ liệu của bạn thuộc khối Kỹ thuật, hãy luyện lập trình có giới hạn thời gian và xử lý dữ liệu; đừng mặc định rằng HackerRank áp dụng cho các nhóm ứng viên khác.

Goldman Sachs không công bố thời gian hoàn tất quy trình. Thông tin thời lượng được công bố là vòng HireVue dành cho ứng viên tuyển dụng tại trường kéo dài khoảng 30 phút. Với những ứng viên tuyển dụng tại trường vào đến Superday, giai đoạn cuối thường gồm từ hai đến năm cuộc phỏng vấn, tùy theo bộ phận.

Đối với ứng viên Nhà khoa học dữ liệu, thách thức nằm ở phạm vi kiến thức rộng: độ chính xác kỹ thuật, lựa chọn mô hình hợp lý và khả năng giao tiếp rõ ràng đều có thể quan trọng trong các nhóm nội dung chuẩn bị. Vì ứng viên tham dự Superday gặp nhiều người đại diện cho các nhóm mà họ có thể làm việc cùng, hãy luyện trình bày bằng chứng nhất quán đồng thời điều chỉnh độ sâu kỹ thuật cho từng cuộc trao đổi.

Hãy xây dựng kế hoạch chuẩn bị xoay quanh những năng lực thường được đánh giá trong các cuộc phỏng vấn Nhà khoa học dữ liệu.

• Thống kê và thực nghiệm: Luyện chọn phép kiểm định, giải thích giả định, thiết kế thực nghiệm, diễn giải sự bất định và phát hiện yếu tố gây nhiễu.
• SQL và lập trình: Thực hành phép nối, phép tổng hợp, logic hàm cửa sổ và biến đổi dữ liệu. Giải thích độ phức tạp và kiểm thử các trường hợp biên.
• Khả năng phán đoán khi xây dựng mô hình: Chọn đường cơ sở, chỉ số, phương pháp xác thực và cách giám sát dựa trên chi phí của sai sót. Giải thích vì sao một mô hình đơn giản hơn có thể phù hợp hơn.
• Giao tiếp: Chuẩn bị một phiên bản kỹ thuật và một phiên bản dùng ngôn ngữ phổ thông cho mỗi dự án. Nêu rõ quyết định, bằng chứng, điểm cần lưu ý và hành động tiếp theo.

Luyện tập bằng một cuộc phỏng vấn thử, sau đó chỉnh sửa các ví dụ cho đến khi mọi nhận định đều được củng cố bằng một quyết định, hành động hoặc kết quả mà bạn có thể giải thích.