Cách LinkedIn phỏng vấn nhà phân tích dữ liệu

LinkedIn công bố bản phác thảo quy trình tuyển dụng thay vì kịch bản riêng cho từng vị trí. Sàng lọc, bài tập về nhà, bài tình huống, phỏng vấn hành vi và phỏng vấn tại chỗ là các hạng mục chuẩn bị trên trang này, không phải tên các vòng của LinkedIn.

• Cuộc gọi tuyển dụng. Nếu đáp ứng tiêu chuẩn và được chọn đi tiếp, nhóm tuyển dụng sẽ lên lịch một cuộc gọi và cũng có thể sắp xếp cuộc gọi video với quản lý tuyển dụng hoặc một thành viên khác trong nhóm.
• Giai đoạn phỏng vấn. Bạn gặp thêm một số thành viên trong nhóm và mỗi buổi phỏng vấn tập trung vào một lĩnh vực kỹ năng khác nhau. Với vị trí phân tích, SQL, chỉ số, giao tiếp và khả năng phán đoán thường là những mảng tự nhiên, dù LinkedIn không liệt kê chúng.
• Bài tình huống hoặc bảng trắng. Tùy vị trí, ứng viên có thể được yêu cầu trình bày một bài tình huống hoặc thực hiện bài tập trên bảng trắng. Nhà phân tích là vị trí có khả năng được giao dạng bài tình huống.
• Quyết định. LinkedIn có thể cần vài tuần để đưa ra quyết định sau các buổi phỏng vấn.

LinkedIn không công bố số lượng hoặc thời lượng các buổi phỏng vấn dành cho nhà phân tích dữ liệu.

Mỗi buổi phỏng vấn tập trung vào một lĩnh vực kỹ năng là cấu trúc đã được công bố. Với nhà phân tích, điều đó có nghĩa là mỗi cuộc trao đổi có thể đào sâu đến cùng: buổi phỏng vấn SQL có thể liên tục bổ sung ràng buộc, còn buổi phỏng vấn về chỉ số có thể tiếp tục hỏi điều gì khiến con số trở nên sai lệch. Hãy chuẩn bị từng lĩnh vực để có thể trả lời chuỗi câu hỏi chuyên sâu.

Nhìn chung, các buổi phỏng vấn nhà phân tích dữ liệu đánh giá:

• SQL và làm sạch dữ liệu. Phép nối, phép tổng hợp, hàm cửa sổ, cùng khả năng phát hiện bản ghi trùng lặp và giá trị null trước khi báo cáo.
• Chỉ số và bảng điều khiển. Định nghĩa chỉ số sao cho hai người tính ra cùng một giá trị và nhận biết khi nào chỉ số đó gây hiểu lầm.
• Truyền đạt kết quả. Biến kết quả thành quyết định; nếu được yêu cầu, phần trình bày bài tình huống chính là hình thức thuần túy nhất của kỹ năng này.
• Khả năng phán đoán kinh doanh. Chọn phân tích quan trọng nhất và bảo vệ lựa chọn đó.

Bản phác thảo mà LinkedIn công bố giống nhau cho mọi vị trí; những khác biệt dưới đây dựa trên thông lệ chung.

• So với phỏng vấn nhà khoa học dữ liệu, hãy kỳ vọng ít nội dung về xây dựng mô hình và thiết kế thí nghiệm hơn, nhưng nhiều hơn về định nghĩa chỉ số, phân tích mô tả và đề xuất rõ ràng.
• So với phỏng vấn kỹ sư dữ liệu, nội dung về kiến trúc đường ống dữ liệu thường ít hơn, còn việc diễn giải dữ liệu hiện có, bao gồm cả các khiếm khuyết của dữ liệu, sẽ được chú trọng hơn.
• So với các công ty khác, những đặc điểm đã công bố mà bạn cần chuẩn bị gồm một lĩnh vực kỹ năng cho mỗi buổi phỏng vấn, khả năng phải trình bày bài tình huống và quyết định có thể mất vài tuần.

LinkedIn cho biết có thể cần vài tuần để đưa ra quyết định sau các buổi phỏng vấn và không công bố thêm thông tin nào về thời gian.

Điểm khó nằm ở chiều sâu. Buổi phỏng vấn chỉ tập trung vào một chủ đề sẽ phơi bày mọi điểm yếu, vì vậy một nhà phân tích giỏi SQL nhưng định nghĩa chỉ số mơ hồ sẽ bị phát hiện trong cuộc trao đổi về chỉ số. Nếu được yêu cầu làm bài tình huống, bản thân phần trình bày sẽ trở thành bài kiểm tra kỹ năng giao tiếp, còn các câu hỏi sau đó kiểm tra xem phân tích có đứng vững hay không.

Hãy mô phỏng cấu trúc đã công bố: lần lượt đào sâu từng lĩnh vực.

• SQL qua chuỗi câu hỏi chuyên sâu. Luyện các bài mà người phỏng vấn liên tục bổ sung ràng buộc và trình bày thành lời những bước kiểm tra của bạn.
• Định nghĩa chỉ số. Với mỗi chỉ số trong hồ sơ của bạn, hãy chuẩn bị định nghĩa, điểm yếu và một quyết định mà chỉ số đó đã làm thay đổi.
• Một bài tình huống bạn có thể trình bày. Xây dựng bài từ một phân tích trước đây, với các biểu đồ bạn có thể bảo vệ và đề xuất ở phần cuối, vì trình bày bài tình huống là một khả năng đã được công bố.
• Các tình huống phán đoán. Luyện cách lựa chọn giữa nhiều phân tích và giải thích lựa chọn dựa trên tác động đối với thành viên hoặc doanh nghiệp.
• Diễn tập hình thức phỏng vấn. Một buổi phỏng vấn thử với SubcueAI giúp bạn luyện một lĩnh vực kỹ năng qua chuỗi câu hỏi đào sâu liên tục.