AI面试助手对数据科学家有用吗?
作者 Aaron Cao · 更新于
部分有用。它能在口头环节中提供帮助,比如统计概念、机器学习理论、产品案例题和行为面试故事,通过转录问题并给出结构建议来辅助作答。但它无法帮助监考的SQL或编程测试、共享屏幕的笔记本环节,或课后分析作业,而这些环节在许多数据科学面试流程中往往起决定性作用。
数据科学面试流程包括哪些环节?
数据科学家常常只准备了一种面试,却遇到了四种。本节梳理常见环节,帮你看清实时助手在哪里可能有用、在哪里派不上用场。具体组合取决于该岗位偏重分析、机器学习还是研究方向。
- SQL与编程:连接查询、窗口函数、聚合运算和Python数据处理,通常出现在在线测评或共享编辑器中。
- 统计与概率:假设检验、p值、置信区间和实验设计。
- 机器学习:偏差与方差、正则化、评估指标,以及你会如何处理类别不平衡问题。
- 产品与案例:某项指标下降,你会如何排查;你会如何为新功能设计A/B测试。
- 行为面试:向非技术背景的相关方沟通结果,以及处理杂乱数据。
这些环节的题库列表见题库中心。
实时助手能在哪些环节提供帮助?
在口头环节中。当面试官提出一个带有多重条件的冗长产品案例题时,屏幕上的实时转录能防止你漏听一半的题目,而建议的结构(明确指标、拆分数据、列出假设、提出测试方案)能帮你把第一句话说出口。
一位在订阅制公司面试的数据科学家可能会听到:"上个月周活跃用户数下降了,说说你会如何排查。"助手可以在屏幕上列出一份清单:先检查数据质量,再按平台和地区拆分,再看近期发布和季节性因素。但选择哪个细分维度最关键、并解释原因,仍然是你自己的事。
SubcueAI通过原生macOS和Windows应用实现这一点,该应用会将系统音频和麦克风声音捕获到本地悬浮窗中;此外还有浏览器扩展侧边栏,用于在Chromium标签页中的通话,只会听取面试官的声音。两种方式都不会有机器人加入通话。设置步骤见教程页面。
哪些地方它帮不上忙?
- 监考的SQL和编程测试:这些环节不在其能力范围内,需要你独立完成。
- 共享屏幕的笔记本和实时编程:共享屏幕上的一切内容,面试官都能看到。
- 课后分析作业:作业本身以及后续的复盘讨论都需要你自己解释。
- 统计深度:面试官会不断追问,直到触及你理解的极限。一个临时给出的定义撑不过第二轮追问。
安全页面说明了实时助手不适用于哪些场景。
数据科学家应该如何准备?
按环节类型分别准备。反复练习SQL,直到窗口函数变得得心应手。把核心统计概念说给一个非技术背景的人听。选定两个项目,准备好为其中每一个建模决策辩护,包括如果有更好的数据你会怎么做。
对于口头环节,使用模拟面试在时间压力下练习应对追问;模拟面试中心的数据科学家模拟面试页面提供了分环节的备考计划。把任何实时助手都当作口头部分的安全网,而不是实操环节所考察技能的替代品。