Hướng dẫn phỏng vấn nhà khoa học dữ liệu Microsoft

Hầu hết các buổi phỏng vấn Microsoft gồm 2-4 cuộc trao đổi với đồng đội tiềm năng và đồng nghiệp liên chức năng, mỗi cuộc kéo dài tối đa một giờ. Phỏng vấn có thể diễn ra qua điện thoại, trên Microsoft Teams hoặc trực tiếp. Một số vị trí cũng yêu cầu ứng viên viết mã, trình bày hồ sơ sáng tạo hoặc cung cấp mẫu công việc.

Hãy xem vòng sàng lọc, bài tập về nhà, lập trình, tình huống, hành vi và phỏng vấn tại chỗ là các nhóm nội dung cần chuẩn bị, không phải tên vòng chính thức do Microsoft công bố.

• Sàng lọc: Chuẩn bị phần trình bày súc tích về kinh nghiệm, mối quan tâm và các dự án khoa học dữ liệu nổi bật nhất của bạn.
• Bài tập về nhà: Nếu được yêu cầu cung cấp mẫu công việc, hãy ghi lại các giả định, phương pháp, bước kiểm tra và kết luận để bản phân tích có thể tự truyền tải đầy đủ.
• Lập trình: Sẵn sàng viết mã chạy được, giải thích các quyết định và kiểm thử kết quả.
• Tình huống: Luyện tập chuyển một câu hỏi mơ hồ về sản phẩm hoặc kinh doanh thành các chỉ số, yêu cầu dữ liệu, bản phân tích và đề xuất.
• Hành vi: Liên hệ các câu hỏi về năng lực với bằng chứng cụ thể trong hồ sơ của bạn.
• Tại chỗ: Với hình thức trực tiếp hoặc gồm nhiều cuộc trao đổi, hãy giữ nhất quán cách lập luận và ví dụ, đồng thời điều chỉnh mức độ chi tiết cho từng đối tượng.

Microsoft mô tả phỏng vấn kỹ thuật là hình thức dựa trên giải quyết vấn đề. Nội dung bao gồm năng lực kỹ thuật xuất sắc và các năng lực cốt lõi, cùng với câu hỏi dựa trên năng lực và câu hỏi về hồ sơ của bạn.

Nhìn chung, hãy chuẩn bị cho phỏng vấn nhà khoa học dữ liệu ở các lĩnh vực sau:

• Thống kê và thử nghiệm: Xây dựng giả thuyết, chọn chỉ số, xác định độ chệch, suy luận về tính bất định và diễn giải kết quả.
• SQL và lập trình: Chuyển đổi dữ liệu chính xác, xử lý các trường hợp biên, giải thích độ phức tạp và xác minh đầu ra.
• Khả năng phán đoán khi lập mô hình: Chọn phương pháp phù hợp với mục tiêu, dữ liệu, ràng buộc và chi phí của sai sót.
• Giao tiếp: Giải thích các giả định, tính bất định, sự đánh đổi và đề xuất cho người không chuyên.

Vì các cuộc trao đổi tại Microsoft có thể bao gồm cả đồng đội tiềm năng và đồng nghiệp liên chức năng, hãy trình bày bằng chứng kỹ thuật theo từng lớp: nêu rõ kết luận, dùng lập luận để củng cố và sẵn sàng thảo luận chi tiết triển khai.

So với việc chuẩn bị chung cho kỹ thuật phần mềm, ứng viên nhà khoa học dữ liệu nên chú trọng hơn đến tính hợp lệ của thử nghiệm, suy luận thống kê, định nghĩa đặc trưng và biến mục tiêu, chỉ số đánh giá và tính bất định. So với các vị trí phân tích ít thiên về kỹ thuật hơn, ứng viên vẫn cần duy trì kỹ năng lập trình thực hành và triển khai mô hình. Đây là những khác biệt chung giữa các vai trò, không phải quy tắc chấm điểm riêng của Microsoft.

Microsoft đưa ra hướng dẫn lập trình cụ thể cho ứng viên kỹ thuật: sử dụng ngôn ngữ bạn thành thạo, viết mã chạy được thay vì mã giả và dùng công cụ lập trình của bên thứ ba được cung cấp để chạy và biên dịch mã. Hãy luyện tập theo hình thức đó để việc triển khai và giải thích trở thành các phần của cùng một bài tập.

Microsoft không công bố thời gian hoàn tất quy trình. Công ty cho biết hầu hết các buổi phỏng vấn gồm 2-4 cuộc trao đổi, mỗi cuộc kéo dài tối đa một giờ.

Đối với ứng viên nhà khoa học dữ liệu, thách thức nằm ở phạm vi rộng chứ không chỉ thuần túy về thuật toán. Bạn có thể phải chuyển đổi giữa tư duy thống kê, thao tác dữ liệu, sự đánh đổi trong mô hình, bằng chứng trong hồ sơ và cách giải thích bằng ngôn ngữ dễ hiểu. Hãy luyện tập nêu rõ các giả định và kiểm tra công việc trước khi trình bày kết luận.

• Xây dựng kho bằng chứng: Chọn các ví dụ trong hồ sơ thể hiện cách xác định vấn đề, quyết định kỹ thuật, sự hợp tác, trở ngại và kết luận có thể đo lường.
• Ôn lại tư duy thống kê: Luyện tập thiết kế thử nghiệm, suy luận, độ chệch, lấy mẫu, lựa chọn chỉ số và các giới hạn về quan hệ nhân quả.
• Viết mã có thể thực thi: Giải quyết các bài toán dữ liệu bằng ngôn ngữ bạn thành thạo nhất mà không dùng mã giả, sau đó chạy kiểm thử và giải thích các trường hợp biên.
• Luyện tập SQL: Thực hành phép nối, tổng hợp, logic cửa sổ, dữ liệu thiếu, dữ liệu trùng lặp và các bước kiểm tra xác thực.
• Bảo vệ lựa chọn mô hình: So sánh các phương pháp phù hợp, xác định tiêu chí đánh giá và giải thích hậu quả của những loại sai sót khác nhau.
• Giao tiếp với nhiều nhóm đối tượng: Đưa ra đề xuất súc tích trước, sau đó bổ sung chi tiết thống kê và triển khai khi cần.
• Tự luyện tập: Một buổi phỏng vấn thử với SubcueAI có thể giúp bạn luyện tập trước kỳ đánh giá. Trong các kỳ đánh giá và phỏng vấn của Microsoft, hãy tự thể hiện năng lực mà không nhận trợ giúp bên ngoài, trừ khi được cho phép rõ ràng.