Как подготовиться к Data Science интервью

Data Science интервью — непростая задача. Существует значительная неопределённость в отношении вопросов. Независимо от того, какой у вас опыт работы или какой у вас диплом об образовании, интервьюер может задать вам ряд вопросов, которые вы не ожидаете. Во время Data Science интервью интервьюер будет задавать технические вопросы по широкому кругу тем, требуя от интервьюируемого как сильных знаний, так и хороших коммуникативных навыков.

В этой заметке я хотел бы поговорить о том, как подготовиться к собеседованию по машинному обучению. Разберем категории вопросов, поделюсь ссылками с вопросами и ответами на часто задаваемые вопросы.

Категории вопросов

Традиционно Data Science интервью включает следующие категории вопросов:

  • Статистика
  • Алгоритмы машинного обучения
  • Навыки программирования, алгоритмы и структуры данных
  • Знание предметной области
  • Проектирование систем машинного обучения
  • Поведенческое интервью
  • Соответствие культуре
  • Решение проблем

Статистика

Без глубоких знаний статистики трудно добиться успеха в качестве специалиста по анализу данных — соответственно, интервьюер попытается проверить ваше понимание предмета с помощью вопросов ориентированных на статистику. Будьте готовы ответить на некоторые фундаментальные статистические вопросы в ходе интервью.

Проектирование систем машинного обучения

В этом блоке вопросов есть несколько основных подтем:

  • Сетап проекта
  • Конвейер данных
  • Моделирование: выбор данных, обучение и отладка.
  • Продакшен: тестирование, развертывание и поддержка

Руководство по подготовке

Я написал буклет Руководство по подготовке к Data Science интервью. У вас есть возможность получить скидку 2$, используя промокод BLOG.

Поведенческое интервью

Работодатели любят поведенческие интервью. Они раскрывают информацию об опыте, поведении респондента и о том, как это может повлиять на остальную команду. С помощью этих вопросов интервьюер хочет увидеть, как кандидат реагировал на ситуации в прошлом, насколько хорошо он может сформулировать свою роль и чему он научился на своем опыте.
Вам могут задать вопросы из нескольких поведенческих категорий:

  • Работа в команде
  • Лидерство
  • Управление конфликтами
  • Решение проблем
  • Неудачи

Перед собеседованием запишите примеры из опыта работы, связанные с этими темами, чтобы освежить свою память — вам нужно будет запомнить конкретные примеры, чтобы хорошо отвечать на вопросы.

Соответствие культуре

Работодатель часто пытается выяснить, откуда у вас интерес к науке о данных и компании по найму. Нет причин не быть собой. На эти вопросы нет правильных ответов, но лучшие ответы даются с уверенностью.

Решение проблем

В какой-то момент во время собеседования интервьюеры захотят проверить вашу способность решать проблемы. Часто эти тесты остаются открытым вопросом: как бы вы справились с X? В общем, этот X будет обозначать задачу или проблему, характерную для компании, в которую вы подаете заявку.

Несколько простых советов: не бойтесь задавать вопросы. Работодатели хотят проверить ваши навыки критического мышления, и задавать вопросы, проясняющие моменты неопределенности, — это черта, которой должен обладать любой специалист по данным. Кроме того, если проблема дает возможность продемонстрировать свои навыки программирования на доске или создать схематические диаграммы, используйте это в своих интересах.

Вывод

Не существует единого «лучшего» способа подготовиться к собеседованию, но, надеюсь, изучив эти общие вопросы для специалистов по данным, вы сможете пройти собеседование. Удачи!

Полезные ссылки

Я написал буклет Руководство по подготовке к Data Science интервью. У вас есть возможность получить скидку 2$, используя промокод BLOG.

Share it

Если вам понравилась заметка - подписывайтесь на мой канал в телеграме https://t.me/renat_alimbekov или вы можете поддержать меня Become a Patron!


Интересные записи в этой рубрике: