Hướng dẫn phỏng vấn nhà khoa học dữ liệu NVIDIA

Khi chuẩn bị, hãy xem xét các nhóm nội dung gồm vòng sàng lọc, bài tập về nhà, lập trình, tình huống, hành vi và phỏng vấn tại văn phòng. Đây là các nhóm nội dung chuẩn bị, không phải tên các vòng phỏng vấn do NVIDIA công bố.

• Phỏng vấn qua điện thoại: Ứng viên toàn thời gian thường bắt đầu bằng các cuộc phỏng vấn qua điện thoại, còn thực tập sinh thường chỉ hoàn thành các cuộc phỏng vấn qua điện thoại.
• Các vòng phỏng vấn sau: Ứng viên toàn thời gian tiếp tục với các cuộc phỏng vấn trực tuyến hoặc trực tiếp. Ứng viên gặp quản lý tuyển dụng, các thành viên trong nhóm và nhân viên từ những bộ phận khác theo hình thức một đối một, nhóm nhỏ hoặc hội đồng.
• Bài tập lập trình: Ứng viên kỹ thuật có thể được yêu cầu hoàn thành một bài, thường bằng HackerRank, bảng trắng hoặc máy tính xách tay do NVIDIA cung cấp.
• Phỏng vấn tại văn phòng: Ứng viên phải hoàn thành một cuộc phỏng vấn trực tiếp tại văn phòng NVIDIA trước khi có thể được xem xét nhận đề nghị tuyển dụng.
• Insider Chat: Tất cả ứng viên đều được mời tham gia một cuộc gặp tùy chọn kéo dài 15 phút trong vòng phỏng vấn cuối cùng. Cuộc gặp này không ảnh hưởng đến quyết định tuyển dụng.

Trong các cuộc phỏng vấn nhà khoa học dữ liệu nói chung, những nhóm nội dung chuẩn bị này bao quát các bằng chứng cốt lõi mà bạn có thể cần thể hiện.

• Sàng lọc: Xác định vấn đề rõ ràng, kinh nghiệm phù hợp và giải thích súc tích cho người không chuyên.
• Bài tập về nhà: Phân tích có tổ chức, giả định có thể bảo vệ, công việc có thể tái lập và kết luận trực tiếp.
• Lập trình: SQL chính xác, mã dễ đọc, quy trình kiểm tra hợp lý và khả năng giải thích các đánh đổi trong khi làm bài.
• Tình huống: Thống kê, thiết kế thử nghiệm, lựa chọn chỉ số, nhận định về mô hình và ra quyết định trong điều kiện bất định.
• Hành vi: Cách bạn trao đổi khi bất đồng, học hỏi từ kết quả chưa tốt và kết nối công việc kỹ thuật với một quyết định.
• Phỏng vấn tại văn phòng: Bằng chứng nhất quán xuyên suốt quá trình lập luận kỹ thuật, giao tiếp và trả lời câu hỏi tiếp nối.

Việc chuẩn bị cho vị trí nhà khoa học dữ liệu rộng hơn so với chỉ luyện thuật toán và lập trình. Hãy kết nối suy luận thống kê, thử nghiệm, SQL, lập trình, lựa chọn mô hình và kỹ năng giải thích thay vì luyện từng kỹ năng riêng lẻ.

So với việc chuẩn bị cho kỹ thuật phần mềm nói chung, hãy dành nhiều thời gian hơn cho tính bất định, tính hợp lệ của thử nghiệm, lựa chọn chỉ số và diễn giải. So với việc chỉ chuẩn bị về phân tích dữ liệu, hãy sẵn sàng bảo vệ các giả định của mô hình, mô hình cơ sở, chế độ lỗi và các đánh đổi. Mức độ cân bằng thay đổi tùy theo vị trí và nhóm.

Các hình thức kiểm tra lập trình có thể được NVIDIA sử dụng khiến khả năng thích ứng trở nên hữu ích: hãy luyện viết lời giải đúng trên bảng trắng cũng như trên máy tính xách tay, đồng thời trình bày lập luận dễ hiểu mà không phụ thuộc vào trình soạn thảo.

Các cuộc phỏng vấn một đối một, nhóm nhỏ và hội đồng thường kéo dài 30-60 phút cho mỗi buổi. Phần lớn ứng viên nhận được quyết định trong vòng vài tuần kể từ cuộc phỏng vấn đầu tiên. NVIDIA không công bố thời lượng cố định cho mọi quy trình.

Đối với ứng viên nhà khoa học dữ liệu, thách thức chính nằm ở phạm vi kiến thức rộng: bạn có thể phải chuyển từ SQL hoặc mã lập trình sang lập luận thống kê, lựa chọn mô hình và đề xuất bằng ngôn ngữ dễ hiểu. Vì ứng viên gặp cả người thuộc nhóm tuyển dụng lẫn các bộ phận khác, hãy trình bày từng ví dụ với đủ bối cảnh để nhiều nhóm người nghe khác nhau có thể theo dõi.

• Xây dựng nền tảng thống kê: Ôn luyện cách thiết kế giả thuyết, độ chệch, yếu tố gây nhiễu, tính bất định, tính hợp lệ của thử nghiệm và sự khác biệt giữa ý nghĩa thống kê với ý nghĩa thực tiễn.
• Tự viết quy trình xử lý dữ liệu từ đầu: Luyện phép nối SQL, phép tổng hợp, logic hàm cửa sổ, xử lý dữ liệu thiếu và kiểm tra tính hợp lệ. Hãy trình bày lý do mỗi bước đều cần thiết.
• Bảo vệ lựa chọn mô hình: Bắt đầu bằng một mô hình cơ sở, nêu rõ giả định, chọn tiêu chí đánh giá, xem xét các chế độ lỗi và giải thích bằng chứng nào sẽ khiến bạn thay đổi quyết định.
• Chuyển hóa kết quả: Luyện biến một phân tích thành đề xuất ngắn gọn dành cho người không chuyên, bao gồm tính bất định và hành động tiếp theo hợp lý.
• Luyện tập các hình thức phỏng vấn: Sử dụng một buổi phỏng vấn thử trong SubcueAI trước buổi phỏng vấn thật. Luyện tập trên bảng trắng và máy tính xách tay, sau đó trả lời các câu hỏi tiếp nối trong những cuộc trao đổi theo hình thức một đối một và hội đồng.
• Tuân thủ quy định phỏng vấn: NVIDIA cho biết việc sử dụng các công cụ bên ngoài chưa được phê duyệt, chẳng hạn như ChatGPT, trong cuộc phỏng vấn sẽ dẫn đến bị loại. Chỉ sử dụng những tài nguyên được người phỏng vấn cho phép rõ ràng.