Первое или сотое – собеседование в компании на Data Scientist это сложно, и каждый кандидат переживает, получит ли он желаемую работу. Поэтому многих интересует, как Data Scientist подготовиться к собеседованию, особенно, если на одну должность претендует несколько человек. Мы не будем рассказывать об особенностях отрасли – если вы претендуете на работу по специальности Data Scientist, вы и так должны это знать. Поэтому в статье вы найдете несколько практических рекомендаций, которые помогут вам подготовиться к интервью и тестированию настолько хорошо, насколько это возможно.
В чем особенность собеседования
Как и в других областях IT, в дата сайнс важна практика, опыт, знания. Поэтому большую часть собеседования – техническая. Это тестирование, ответы на вопросы, решение задач. Все это нужно для определения ваших знаний и компетенций. Софт скиллс тоже важны, в последнее время им уделяют большее внимание. Значение имеют и ваши личные черты характера, но это скорее дополнительные баллы к общему впечатлению от вас, как от специалиста.
Но если вы прошли онлайн-отсев, беседы по телефону, тестовое задание и дошли до собеседования в компании – ваши шансы уже высоки, так как интервью это хоть и сложный, но завершающий этап отбора.
Возможные вопросы
Список технических вопросов зависит от типа собеседования и специфики работы scientist. но это не типовые вопросы, а, скорее, задания. Например:
- На собеседовании кодирования вам могут задать вопрос о том, как найти среднюю стоимость покупок для каждого пользователя или найти медиану несортированного массива. Да, совсем не «кем вы себя видите через 5 лет», но не переживайте, этот вопрос тоже будет задан, потом.
- На тесте обработки данных соискателям предлагают…анализ наборов данных. Внезапно? Нет. Плюс от вас потребуют решение поставленной бизнес-задачи.
- На кейс собеседовании вы будете должны найти подход к решению задачи по заданному бизнес-сценарию.
- Собеседование по терверу и статистике – тоже решение практических задач. Например, моделирование броска жульнической монеты с помощью обычной монетки.
- Интервью по машинному обучению. Здесь, преимущественно, будут вопросы – что делать с несбалансированным набором данных, в каких случаях использовать регуляризацию L1, что такое переобучение и так далее.
Но будут и дополнительные блоки, касающиеся вашего опыта, подхода к решению проблем и принятию решений. Подготовиться к этому блоку можно – изучите информацию о компании, ее ценностях, проблемах и путях их решения. Вспомните похожие ситуации в вашем прошлом или смоделируйте для себя подобную ситуацию, найдите ее решение, которое будет соответствовать ценностям компании.
Как себя подготовить
Как подготовиться к собеседованию, чтобы пройти его успешно? Ответ простой: знания и практика. То есть, вам нужно хорошо знать теорию, иметь практический опыт, то есть, решение задач на разных платформах. Проходите курсы, чтобы повысить квалификацию, смотрите полезные видео, изучайте требования к профессии и поднимайте свой уровень до требуемого. Да, к собеседованию нужно подготавливаться очень заранее – по сути, еще в процессе обучения на Data Scientist. И помните, что ваше обучение никогда не закончится, в сфере IT нужно постоянно обновлять и совершенствовать знания. И не важно, специализируйтесь вы на аналитике, алгоритмах, инженерии данных или статистике.
Еще одна рекомендация – попробуйте оценить себя с позиции работодателя. Насколько вы соответствуете требованиям? Что вам стоит в себе улучшить? Какие из ваших черт характера делают вас лучшим кандидатом на должность, а какие могут помешать в работе? Many questions, но поиск ответов на них сделает вас более уверенным при беседе и тестировании.
Если вы не можете оценить себя объективно, воспользуйтесь возможностями нейросетей. Пусть чат-бот выступит в роли работодателя, рекрутера компании, технического специалиста. ИИ сможет задать нужные вопросы, проанализировать ваши ответы, поставить свою оценку и выдать рекомендации.
Что важно учитывать
Чтобы правильно подготовиться к беседе и тестированию, учитывайте специфику компании, ее продуктов и услуг. Заранее изучите это, чтобы повысить уровень знаний в нужных областях. И больше практики, ее никогда не бывает много.
Чтобы более успешно подготовиться, получить структурированные знания и практический опыт за короткий срок, лучше пройти онлайн-обучение на одном из курсов SF Education. Это рекомендация для всех, кто планирует в ближайшем будущем искать новую работу – лучше подготовиться задолго до встречи с работодателем, чтобы быть уверенным в своих знаниях, компетенциях.
Чтобы подготовиться еще лучше, можно пройти курсы по развитию софт скиллс – это повысит ваши шансы на получение оффера.
Итоги
Чтобы получить оффер в Data Scientist кандидат должен обладать знаниями и практическим опытом в нужной сфере – все это вы получаете в процессе обучения, работы (если она была). Дополнительно стоит развивать софт скиллс, подготовиться к встрече прохождением «тренировочных» собеседований и тестов.
более точно подготовиться к технической части беседы.
А чтобы не «плавать» в разных темах, стоит заранее пройти короткий курс обучения, для повышения квалификации. Найти подходящий курс можно в онлайн-университете SF Education – мы предлагаем онлайн обучение и для новичков, и для уже опытных специалистов, желающих поднять свой уровень или наработать практический опыт, так как в программе каждого курса – много практики.
