Cẩm nang phỏng vấn Nhà khoa học dữ liệu tại Netflix

Đối với tuyển dụng ứng viên mới tốt nghiệp, Netflix cho biết quy trình phỏng vấn thường gồm một bài đánh giá làm tại nhà, sau đó là hai vòng. Việc đi tiếp được quyết định dựa trên phản hồi ở từng giai đoạn. Phỏng vấn thực tập thường gồm một bài đánh giá làm tại nhà, sau đó là khoảng hai đến ba vòng. Hãy xem các hình thức dành cho ứng viên đầu sự nghiệp này như thông tin tham khảo, không phải cam kết áp dụng cho mọi vị trí Nhà khoa học dữ liệu.

Đối với việc chuẩn bị rộng hơn cho vị trí Nhà khoa học dữ liệu, các nhãn sau đây là những nhóm nội dung chuẩn bị, không phải tên các vòng phỏng vấn của Netflix.

• Sàng lọc: Luyện tập tóm tắt kinh nghiệm, thế mạnh phân tích và loại công việc khiến bạn hứng thú.
• Bài làm tại nhà: Trình bày một phân tích rõ ràng với các giả định được nêu cụ thể, phương pháp hợp lý, mã nguồn dễ đọc và đề xuất súc tích.
• Lập trình: Viết và giải thích SQL cùng mã lập trình đa dụng, đồng thời kiểm tra các trường hợp biên.
• Tình huống: Chuyển một câu hỏi sản phẩm chưa rõ ràng thành các chỉ số, giả thuyết, kế hoạch phân tích và quyết định.
• Hành vi: Chuẩn bị dẫn chứng về khả năng hợp tác, xử lý bất đồng, phán đoán và học hỏi.
• Trao đổi theo hình thức onsite: Luyện tập chuyển đổi giữa chiều sâu kỹ thuật, lập luận kinh doanh và cách diễn đạt dễ hiểu.

Netflix cho biết người phỏng vấn đánh giá kỹ năng kỹ thuật khi phù hợp, kỹ năng chuyên biệt của vị trí và kỹ năng hành vi. Họ cũng muốn hiểu bộ kỹ năng của bạn và loại công việc khiến bạn hứng thú. Vì vậy, hãy trình bày dẫn chứng tương ứng: nêu quyết định, giải thích phương pháp và sự đánh đổi, mô tả kết quả, đồng thời làm rõ điều gì khiến công việc đó có ý nghĩa với bạn.

Trong quá trình luyện phỏng vấn Nhà khoa học dữ liệu nói chung, bài làm tại nhà có thể kiểm tra cấu trúc phân tích và khả năng giao tiếp bằng văn bản. Phần lập trình có thể kiểm tra mức độ thành thạo SQL, khả năng xử lý dữ liệu, tính chính xác và cách giải thích. Phần tình huống có thể kiểm tra kiến thức thống kê, thử nghiệm, lựa chọn chỉ số và khả năng phán đoán khi xây dựng mô hình. Trao đổi hành vi có thể kiểm tra cách bạn làm việc với đối tác, ứng phó với sự không chắc chắn và truyền đạt kết quả cho người không chuyên.

So với việc chuẩn bị cho vị trí kỹ sư phần mềm, việc chuẩn bị cho vị trí Nhà khoa học dữ liệu bổ sung suy luận thống kê, thiết kế thử nghiệm, diễn giải chỉ số và xử lý sự không chắc chắn. Mã nguồn đúng chỉ là một phần của câu trả lời; bạn cũng cần giải thích liệu dữ liệu có củng cố kết luận hay không.

So với một vị trí tập trung vào phân tích, quá trình chuẩn bị có thể chú trọng hơn đến lựa chọn mô hình, xác thực và chi phí của sai sót. So với một vị trí học máy tập trung vào hệ thống vận hành thực tế, quá trình này có thể chú trọng hơn đến các câu hỏi nhân quả và hỗ trợ ra quyết định. Một kế hoạch cân bằng vẫn nên bao quát tất cả những ranh giới này.

Netflix mô tả các lĩnh vực đánh giá gồm kỹ thuật, kỹ năng chuyên biệt của vị trí và hành vi. Hãy kết nối chúng bằng cách trình bày mỗi dự án như một chuỗi từ câu hỏi đến phương pháp, kết quả, quyết định và sự hợp tác.

Netflix không công bố thời gian hoàn tất quy trình.

Thách thức đối với ứng viên Nhà khoa học dữ liệu nằm ở phạm vi lập luận cần vận dụng. Bạn có thể phải chuyển từ các chi tiết SQL sang tính hợp lệ của thử nghiệm, rồi giải thích một đề xuất mà không dùng cách nói tắt mang tính kỹ thuật. Đối với phỏng vấn ứng viên mới tốt nghiệp, việc đi tiếp phụ thuộc vào phản hồi ở từng giai đoạn, vì vậy hãy thể hiện rõ các giả định và lập luận thay vì chỉ đưa ra câu trả lời cuối cùng. Số vòng phỏng vấn thực tập chỉ mang tính ước lượng, nên hãy chuẩn bị cho khả năng có một số thay đổi.

Hãy xây dựng kế hoạch chuẩn bị xoay quanh các lĩnh vực đánh giá đã nêu và công việc cốt lõi của một Nhà khoa học dữ liệu.

• Thống kê và thử nghiệm: Luyện tập xác định giả thuyết, lựa chọn chỉ số, nhận diện thiên lệch, diễn giải sự không chắc chắn và giải thích các giới hạn về quan hệ nhân quả.
• SQL và lập trình: Viết truy vấn có phép nối, tổng hợp, logic cửa sổ và xử lý cẩn thận dữ liệu bị thiếu hoặc trùng lặp. Giải thích vì sao từng bước là chính xác.
• Phán đoán khi xây dựng mô hình: So sánh các phương pháp đơn giản và phức tạp, lựa chọn phương pháp xác thực, đồng thời thảo luận về chi phí sai số, độ trôi và khả năng diễn giải.
• Giao tiếp: Chuyển một phân tích thành đề xuất ngắn gọn dành cho đối tượng không chuyên về kỹ thuật, bao gồm rủi ro và các hành động tiếp theo.
• Dẫn chứng hành vi: Chuẩn bị các dự án thể hiện kỹ năng, quyết định, khả năng hợp tác và loại công việc khiến bạn hứng thú.

Kết thúc bằng một buổi phỏng vấn thử kết hợp câu hỏi kỹ thuật, một tình huống và các câu hỏi thử thách tiếp nối. Hãy xem xét liệu lập luận của bạn đã được trình bày rõ ràng hay chưa, thay vì chỉ kiểm tra xem kết luận có đúng không.