Наука о данных

Интервью Microsoft Data Science

Понимание процесса собеседования с точки зрения интервьюера из бывшей Microsoft и ex-Expedia.

Пару недель назад я увидел несколько сообщений о процессе собеседования в Microsoft. Оба сообщения, которые я прочитал, были с точки зрения собеседника, и в них упоминались вопросы, которые им задавали. Я хотел написать этот пост, чтобы помочь всем, кто ищет работу аналитика данных. В конце концов, это меньшее, что я могу сделать, так как раньше я был на твоем месте. В этом посте будут рассмотрены позиции специалистов по обработке данных ТОЛЬКО в Microsoft. Однако раньше я проводил собеседование в нескольких других компаниях и работал в другой технологической компании, где мне задавали аналогичные вопросы. Я надеюсь, что это поможет всем, кто хочет работать в Microsoft специалистом по данным.

Объявление о вакансии

Во-первых, существует так много типов работы в области науки о данных. Не просто отвечайте на вопросы, которые вы видите в Интернете, и полагайте, что это те вопросы, которые вам зададут во время собеседования. Обязательно внимательно прочтите описание должности и посмотрите, хотите ли вы этого делать. На специалистов по обработке данных существует большой спрос, и я гарантирую, что вы подберете нужную позицию, если вы подождете. Кроме того, вопросы будут сильно отличаться в зависимости от типа должности, на которую вы претендуете. Как правило, есть две разные области науки о данных:

  1. Инженерное дело
  2. Ориентация на бизнес

Обязательно внимательно прочитайте описание вакансии и посмотрите, хотите ли вы этого делать.

Инженерное дело

Роль этого типа обычно направлена ​​на внедрение моделей машинного обучения в производственную среду. Например, одним из продуктов, над которым работает моя организация, является SwiftKey (приложение для клавиатуры Android). Приложение предсказывает, что наберет человек, на основе алгоритма машинного обучения. Вам потребуется знать, как работают многие модели НЛП, потому что эта модель машинного обучения фокусируется на языке. Если вы хотите стать специалистом по обработке данных этого типа, поищите такие фразы, как «внедрение моделей», «модели в производство», «модели проектирования» и т. Д.

Ориентация на бизнес

Роль этого типа будет направлена ​​на руководство бизнесом для принятия решений на основе данных. Я занимаюсь этим в настоящее время. Я работаю над мобильным браузером Edge. Я даю рекомендации о том, что наша команда должна добавить для следующей функции, и помогаю разрабатывать эксперименты для развертывания различных типов продуктов и функций. От вас потребуются отточенные коммуникативные навыки, чтобы влиять на ваших заинтересованных лиц с помощью данных. Если вы хотите стать специалистом по данным, ищите такие фразы, как «рекомендация на основе данных», «влияние на заинтересованные стороны», «ключевые показатели эффективности» и т. Д.

Если вы хотите подать заявку в Microsoft, убедитесь, что ваше резюме соответствует описанию должности и обязанностям. Это общее правило, которому я следую, и в прошлом у меня было много интервью с такими компаниями, как Google, Uber, Facebook, Amazon, Expedia и т. Д. ...

Процесс собеседования

К сожалению, я не собираюсь сосредотачиваться на инженерно-ориентированном процессе обработки данных, потому что я никогда не проходил собеседование на эти должности. Тем не менее, я гарантирую, что им потребуется знать базовые статистические вопросы, о которых я расскажу ниже.

Если бы я разбил процесс собеседования, кандидат оценивался бы по трем важным критериям:

  1. SQL
  2. Проверка гипотезы
  3. Рассказывание историй

1. SQL

Цель этой части - понять, насколько вы свободно владеете SQL и можете ли вы эффективно выполнять повседневные задачи. Вам придется использовать SQL почти каждый день, поэтому не забудьте освежить свои базовые навыки SQL.

Помимо базовых концепций SQL, выучите следующие концепции:

  1. Типы данных
  2. Работа с типами данных даты
  3. Нулевые значения
  4. Все типы СОЕДИНЕНИЙ
  5. Подзапросы
  6. UNION против UNION ALL
  7. Заявления CASE
  8. Оконные функции

Есть много полезных ресурсов для практики SQL. Очень важно научиться находчивости (Google или Bing). Вот сайт, который мне очень нравится, чтобы вы начали: https://mode.com/sql-tutorial/introduction-to-sql/

2. Проверка гипотез

Это одна из самых важных частей моей повседневной работы. Эта часть интервью потребует от вас понимания статистики и основных концепций проверки гипотез. Прежде чем Microsoft выпустит продукты / функции для наших потребителей, мы должны убедиться, что они понравятся людям. Мы делаем это, проводя AB-тест, разделяя наших пользователей и отслеживая важные показатели, которые говорят нам, что нашим потребителям нравится наш продукт. Вот популярная статья о важности проверки гипотез - Удивительная сила онлайн-экспериментов.

Вот несколько основных вопросов, на которые, как я ожидал, смогут ответить все специалисты по данным:

  1. Что такое проверка гипотез?
  2. Что такое нулевая гипотеза?
  3. Что такое случайная выборка?
  4. Что значит?
  5. Что такое стандартное отклонение?
  6. Что такое p-значение?
  7. Что такое доверительный интервал?
  8. Как отвергнуть нулевую гипотезу?

Опять же, проявите изобретательность и проведите «проверку гипотез» в Google (я имею в виду Bing) и усвойте эту концепцию перед собеседованием.

3. Рассказывание историй (основные поведенческие вопросы)

Рассказывание историй - важная часть работы специалиста по данным. Цель этой части - показать вашему интервьюеру, насколько хорошо вы можете рассказать историю, используя данные. Часто вы, как специалист по обработке данных, будете давать рекомендации менеджерам по продуктам и инженерам, и вы хотите иметь возможность убедить заинтересованных лиц в полученных вами данных. Эта часть будет проверять коммуникативные навыки кандидатов, скорее всего, путем выяснения их предыдущего опыта. Уметь взглянуть на свой предыдущий проект с высокого уровня, уметь глубоко погрузиться и просто помочь интервьюеру все понять.

Возможный вопрос:

  1. Расскажите мне о проекте, над которым вы работали на предыдущей работе.
  2. Расскажите об эксперименте, который вы проводили в прошлом.
  3. Какая была одна из самых больших проблем при передаче ваших рекомендаций по данным в прошлом?
  4. Как бы вы измерили успех продукта?
  5. Расскажите об успешном проекте, над которым вы работали в прошлом.
  6. Как бы вы повлияли на других, чтобы они следовали вашей рекомендации?

Это всего лишь несколько вопросов, над которыми я подумал. Самый важный вывод - не запоминать эти вопросы, а иметь возможность структурировать свой предыдущий опыт и проекты, над которыми вы работали, и иметь возможность эффективно сообщить об этом своему интервьюеру. Один из методов, который мне нравится начинать рассказ, - это использовать метод ЗВЕЗДЫ. Это помогает подготовить почву и познакомит вашего интервьюера с историей, чтобы задать дополнительные вопросы.

Резюме

Я надеюсь, что это поможет всем вам, кто хочет стать специалистом по обработке данных в Microsoft или где-либо еще. Не стесняйтесь обращаться, если у вас есть какие-либо вопросы.

Если у вас есть какие-либо вопросы или отзывы, не стесняйтесь оставлять свои вопросы или отзывы ниже или обращаться ко мне в LinkedIn.

Средний: https://medium.com/@testandlearn

LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kennyk1m/