Cách LinkedIn phỏng vấn Kỹ sư dữ liệu

LinkedIn công bố khung quy trình tuyển dụng thay vì kịch bản riêng cho từng vị trí, vì vậy các giai đoạn dưới đây dựa trên khung đó; sàng lọc, lập trình, thiết kế hệ thống, hành vi và phỏng vấn tại chỗ là các nhóm nội dung chuẩn bị trên trang này, không phải tên các vòng của LinkedIn.

• Cuộc gọi tuyển dụng. Nếu bạn đáp ứng yêu cầu 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 Kỹ sư dữ liệu, các lĩnh vực này thường tương ứng với SQL và mô hình hóa, đường ống dữ liệu, hệ thống và kinh nghiệm trước đây, dù LinkedIn không liệt kê cụ thể.
• 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. Với vị trí dữ liệu, bạn có nhiều khả năng phải phác thảo đường ống hoặc lược đồ trên bảng trắng hơn là trình bày 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 một Kỹ sư dữ liệu phải trải qua bao nhiêu buổi phỏng vấn, mỗi buổi kéo dài bao lâu hoặc có bài đánh giá lập trình hay không.

Cấu trúc được công bố là mỗi buổi phỏng vấn tập trung vào một lĩnh vực kỹ năng. Điều này rất hữu ích: bạn có thể chuẩn bị chuyên sâu cho từng lĩnh vực thay vì nghĩ rằng mọi người phỏng vấn sẽ đề cập đến mọi thứ, đồng thời một điểm yếu cũng không thể bị che lấp bởi một điểm mạnh.

Phỏng vấn Kỹ sư dữ liệu nói chung đánh giá bốn lĩnh vực, và đây là dự đoán hợp lý về cách các buổi phỏng vấn tập trung vào kỹ năng của LinkedIn sẽ được phân chia cho vị trí này:

• SQL và mô hình hóa dữ liệu. Các truy vấn chính xác, dễ đọc trong thời gian giới hạn và các lược đồ có thể thích ứng với yêu cầu thay đổi.
• Đường ống dữ liệu và điều phối. Quan hệ phụ thuộc, chạy lại theo cách lũy đẳng, nạp bù và các nguồn đến muộn hoặc sai định dạng.
• Hệ thống dữ liệu phân tán. Phân vùng, định dạng lưu trữ, xử lý theo lô so với luồng và chi phí; với một nền tảng xã hội lớn, quy mô dữ liệu khiến những câu hỏi này trở nên rất thực tế.
• Chất lượng và quyền sở hữu dữ liệu. Phát hiện, truyền đạt và phòng ngừa, thường là trọng tâm của các câu hỏi về kinh nghiệm trước đây.

Khung quy trình do LinkedIn công bố không thay đổi theo vị trí, vì vậy những điểm khác biệt dưới đây dựa trên thông lệ chung.

• So với phỏng vấn Kỹ sư phần mềm, các lĩnh vực kỹ thuật thường thiên về SQL, xử lý dữ liệu và logic đường ống hơn là bao quát nhiều thuật toán, còn phần thiết kế tập trung vào luồng dữ liệu, lưu trữ và độ mới của dữ liệu.
• So với phỏng vấn Nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể gặp ít nội dung thống kê và mô hình hóa hơn, nhưng nhiều câu hỏi hơn về các hệ thống cung cấp dữ liệu đáng tin cậy đúng hạn.
• So với các công ty khác, những đặc điểm được công bố gồm cấu trúc mỗi buổi phỏng vấn tập trung vào một kỹ năng, khả năng có bài tình huống hoặc bài tập trên bảng trắng và quyết định có thể mất vài tuần. Hãy chuẩn bị riêng từng lĩnh vực kỹ năng và sẵn sàng trình bày bằng hình vẽ.

LinkedIn công bố một thông tin về thời gian: LinkedIn có thể cần vài tuần để đưa ra quyết định sau các buổi phỏng vấn. LinkedIn không công bố số lượng hay thời lượng phỏng vấn hoặc khoảng thời gian giữa cuộc gọi tuyển dụng và giai đoạn phỏng vấn.

Độ khó nằm ở chiều sâu của từng lĩnh vực hơn là phạm vi kiến thức trong mỗi buổi phỏng vấn. Vì mỗi buổi tập trung vào một lĩnh vực kỹ năng khác nhau, người phỏng vấn có thể dành toàn bộ cuộc trao đổi để đi sâu vào đường ống dữ liệu hoặc mô hình hóa, và ứng viên chỉ có câu trả lời hời hợt sẽ nhanh chóng cạn ý. Hãy chuẩn bị cho từng lĩnh vực như thể đó là nội dung duy nhất.

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

• Đào sâu SQL và mô hình hóa. Luyện viết và giải thích các hàm cửa sổ, loại bỏ trùng lặp và chiều thay đổi chậm, sau đó bảo vệ những lựa chọn lược đồ đằng sau chúng.
• Thiết kế đường ống trên bảng trắng. Chuẩn bị hai hoặc ba hệ thống mà bạn có thể vẽ từ đầu đến cuối cùng các chế độ lỗi, vì bài tập trên bảng trắng là một khả năng đã được công bố.
• Đánh đổi trong hệ thống. Phân vùng, định dạng và xử lý theo lô so với luồng, kèm chi phí của từng lựa chọn.
• Bằng chứng từ công việc trước đây. Một sự cố chất lượng dữ liệu mà bạn chịu trách nhiệm: bạn đã phát hiện điều gì, thông báo cho ai và thay đổi điều gì.
• Luyện tập đúng định dạng. Một buổi phỏng vấn thử với SubcueAI giúp bạn luyện tập một lĩnh vực kỹ năng duy nhất dưới chuỗi câu hỏi chuyên sâu, đúng với hình thức LinkedIn mô tả.