Teljes útmutató a toborzóhívásokról, a munkaerő-felvételi menedzserek technikai interjúiról, valamint arról, hogyan szánjon egy kis időt a válaszok személyre szabására az egyes vállalatok számára.

Korábban végigjártam az adattudományi szerepkörök 2 pillérét: a statisztikát és a programozási ismereteket, valamint azt, hogyan készülj fel a pályára való belépésre a 2 pillérben szerzett szaktudásod alapján. ("Link on Medium Towards Data Science").

Ebben a cikkben bemutatom, mire számíthatsz, ha megkaptad a jó hírt, hogy interjút kapsz! Ide tartozik néhány időtakarékos tipp a viselkedési kérdések széles skálájának megválaszolásához, hogyan lehet 10 percnyi kutatást sokszorosan megtérülni, és még sok más.

Az első „kapu”: HR vagy toborzó telefon képernyője

Ismerje meg a különbséget a HR és a munkaerő-felvételi vezető között

A közepes és nagy méretű vállalatok esetében a HR-es vagy nem műszaki toborzók (más néven tehetségek megszerzése) általában elvégzik az önéletrajzok kezdeti szűrését, majd felhívják a megfelelőnek tűnő jelölteket. A beszélgetés után, ha úgy érzik, hogy a jelölt potenciálisan alkalmas, továbbadhatják egy munkaerő-felvételi menedzsernek.

Még 2017-ben értetlenül álltam, hogy mi a különbség a HR és a munkaerő-felvételi menedzser között. Most már tudom, hogy a munkaerő-felvételi menedzserek általában azok, akikkel valóban együtt fog dolgozni, és akiknek jelentést tesz, míg a HR általában elvégzi a kezdeti szűrést és más típusú adminisztrációt, például az interjúk koordinálását. Még egyszer, ez egy közepes és nagy méretű vállalatot feltételez, bejáratott részlegekkel – ebben a cikkben nem fogok az indulással kapcsolatos információkat áttekinteni, bár a legtöbb tippet továbbra is alkalmazni kell.

Mutassa be kommunikációs készségeit az első „kapu” áthaladásához

Íme egy általános összefoglaló arról, hogy az első HR vagy toborzó telefon képernyője általában így néz ki:

  1. Megkérik, hogy mutasson be
  2. Megkérdezik Önt bizonyos technológiákkal kapcsolatos tapasztalatairól (általában összehasonlítják a válaszait a munkaköri leírással vagy a munkaerő-felvételi vezető által biztosított listával). Példa: „Tudja, hogyan kell használni a Tensorflowt?”
  3. Megvizsgálják az önéletrajzában szereplő tételeket. Példa: "Mondjon többet a Reddit kaparási projektjéről."
  4. Feltesznek néhány „viselkedési interjúkérdést”. Példa: „Meséljen nekem egy olyan időszakot, amikor vezető szerepet mutatott be.”
  5. Általában megkérdezik, miért érdekli a cégük vagy ez a szerepkör.

Mivel a HR nem dolgozik Önnel a mindennapokban, az első „kapun” túljutáshoz nem is feltétlenül technikai ismeretekre van szükség, hanem inkább kommunikációs készségekre.

Bárcsak viccelnék, amikor azt mondom, hogy az emberek olyan elkerülhető okok miatt buktak el ezen a fordulón, mint az idegesség, vagy az, hogy nem tudják kevésbé szakzsargonnal megfogalmazni a válaszaikat. Ennek az az oka, hogy a toborzói sokféle iskolai végzettséggel rendelkezhetnek, így Önnek képesnek kell lennie a technikai részletek különböző szintjén kommunikálni. Ha a HR-es vagy a toborzó által megértett módon el tudja mondani, miért lehetnek értékesek az Ön képességei, akkor boldogan felkeresik Önt, és ajánlják a munkaerő-felvételi vezetőknek.

Teljes útmutató a telefon képernyőjének törléséhez szabott megközelítésekről

Bevezetés: „Mesélj magadról”

  • Erre a kérdésre készítettem egy „lift pitch”-et, amelyet számtalan interjúhoz használtam fel újra. Tartalmaz egy gyors áttekintést az iskolai végzettségemről, tapasztalatomról, és egy-két mondatot arról, hogy a tapasztalataim miért segíthetnek abban, hogy hozzájáruljak a céghez és a szerepkörömhöz.

[technológia], [gépi tanulási technika] vagy [programozási nyelv] területén szerzett tapasztalat

  • Itt általában a munkaköri leírással a kezemben készültem. Ha a leírásban szerepel valami, amiben van tapasztalatom (pl. SQL-ben jártas jelöltet keresek), akkor gyors vázlatot készítek arról, hogy mit csináltam korábban SQL-ben.
  • Arra is fordítottam egy kis időt (10 perc is elég), hogy átgondoljam, milyen típusú projekteken dolgozhat a csapat az iparágnak megfelelően. Például a telekommunikációnál körbekérdeztem, és rájöttem, hogy nagyon aggódnak a lemorzsolódás modellezése miatt (megjósolják, hogy mely ügyfelek távozhatnak). Személy szerint nem volt tapasztalatom churn modellezésben, de előtte utána tudtam nézni néhány példának vagy általános technikának, hogy az ilyen jellegű problémát összekapcsolhassam a tapasztalataimmal.

Érdeklődni az önéletrajzban felsorolt ​​tapasztalatairól

  • Gondosan felkészültem arra, hogy az önéletrajzomban felsorolt ​​projekteket le tudjam írni – ez a technikai interjúk során is kifizetődik. A HR fordulónál arra összpontosítottam, hogy le tudjam írni a hatást vagy az eredményeket olyan magas szintű nyelvezeten, amelyet a nem szakmabeliek is megértenek. Ha azonban meg tud említeni bármilyen szakzsargont a munkaköri leírásban, amelyre a HR hallgat, az nagyszerű. Még jobb, ha rámutat (pl. „Ennél a projektnél gradiensnövelő technikákat használtam, ami a munkaköri leírásban szerepel).

Viselkedési interjú kérdései

  • Ezekhez felkaptam egy listát a kérdésekről az interneten, és gondoskodtam arról, hogy szóban tudjak válaszolni rájuk. "Íme néhány példa." Minden cég és kérdező drasztikusan eltérő kérdéseket tehet fel, ami miatt nehéznek tűnik a felkészülés, de ne aggódjon – az időtakarékos tippem az, hogy készítsen egy maroknyi történetet, amelyek segítségével különféle kérdésekre válaszolhat.
  • Például ahelyett, hogy négy különálló történetet mutattam volna be kommunikációs készségemről, vezetői képességemről, kezdeményezőkészségemről vagy tulajdonosi képességemről, elkészítettem egyetlen történetet, amely felhasználható mind a 4 kérdés megválaszolására<. /em>. Menet közben módosíthatja, hogy mit emeljen ki: például, ha a kérdés a kommunikációs készségekre vonatkozik, eldobhat néhány részletet a vezetésről, miközben ugyanazt a történetet használja. Ezzel a módszerrel fel lehet készülni a kérdések 99%-ára, amelyeket feltehetnek neked, mindössze néhány történettel!
  • Használja a STAR módszert, hogy válaszai döntő fontosságúak legyenek. Mielőtt tudtam volna a válaszaim szerkezetének ilyen módjáról, legtöbbször elfelejtettem megemlíteni a projektjeim eredményeit, amelyre valójában a kérdezők voltak a leginkább kíváncsiak!

Miért érdekel ez a cég vagy szerep?

  • Ez őszintén szólva nagyon fontos lesz a HR-esnek. Ha képes vagy lelkesedést mutatni és megérteni, hogy mit csinál a cég, az sokat segít ebben a körben. Nehéz érdeklődni egy olyan jelölt iránt, aki tudatlannak tűnik a cég termékeivel vagy szolgáltatásaival kapcsolatban. Általában a cég weboldalát vagy a közösségi médiát böngészem áttekintésért, valamint lehetőség szerint a cég átfogó „küldetéséről”. B2B vagy B2C? Ha valamiféle webes platformról van szó, akkor inkább azokra az emberekre összpontosítanak, akik tartalmat készítenek, tartalmat fogyasztanak, vagy mindkettőt?
  • Ez a kutatás sokszor megtérül, mivel minden válaszát és történetét a köré foghatja, hogyan segítheti a vállalat küldetését (pl. „A [gazdasági modellezés] végzettségem segíthet nekem robusztus és pontos [lemorzsolódási modellek] létrehozása, hogy proaktívan [ügyfeleket menthessünk]."

Ez rengeteg információ, és sok mindenre kell készülni, de a jó hír az, hogy a felkészülés ebben a körben megtérül a következő interjúk során. Ha azonban nem érzi úgy, hogy van ideje részletesen felkészülni ezekre a kérdésekre, itt vannak azok az időtakarékos módszerek, amelyekről úgy találtam, hogy nagymértékben növelik ennek a körnek az esélyét:

  • Töltsön el 10 percet a cég és az alapvető küldetésük gyors felkutatásával (vagy találja ki, mi lehet az). Ez többszörösen megtérül, hogy meggyőző jelöltként állítsa be az ügyét
  • Készítsen egy gyors felvonóbemutatót, amely felvázolja tapasztalatait és azt, hogy miért érdekli Önt konkrétan a cég, csapat vagy szerep
  • Készítsen ~ 3 történetet múltbeli tapasztalatairól, hogy válaszoljon különféle viselkedési kérdésekre
  • például. 1 egyetlen történet, amely bármit megválaszol a kommunikációról/együttműködésről/vezetésről, egy másik történet az időgazdálkodásról/alkalmazkodóképességről stb.

Ha lehetséges, keressen egy barátot, akivel gyakorolhat – szerencsém volt, hogy a barátaim időt szakítottak arra, hogy meghallgassák a liftbeszédemet –, szívesebben dadogj először a barátaid előtt, mint a kérdező!

Technikai/kódolási kör(ek) felvételi vezetővel és leendő munkatársakkal

Ha elbűvölte a HR-eseket a kezdeti telefonos képernyőkön, egy közepes vagy nagy méretű cégnél, akkor valószínűleg ezután meghívják a munkaerő-felvételi vezetővel való interjúra. Az ezekre a további fordulókra vonatkozó felkészülési stratégiám sokkal több technikai részletet foglalt magában, például az önéletrajzomban bárhol említett statisztikai modellek áttekintését. Mivel sok ilyen projektet néhány hónappal vagy évvel ezelőtt készítettem, amikor interjút készítettem, természetes volt, hogy időt kellett töltenem a részletek ecsetelésével!

A jó hír az, hogy az előző fordulóra való felkészülés sokat segíthet ezen a fordulón is. Egyes kérdések, különösen a viselkedési kérdések, akár hasonlóak vagy azonosak is lehetnek, de a későbbi körök jó alkalom arra, hogy több technikai részlettel is feldobd a válaszaidat.

Személyre szabott megközelítés a menedzser-interjúkhoz

Most, tapasztalataim szerint, azt tapasztaltam, hogy a technikai interjúk sokkal több változatot mutattak, mint a telefon képernyőjén. Ennek az az oka, hogy minden vállalat, vagy akár maga a csapat is különböző típusú adattudományokra összpontosíthat. Ezért itt is hasznos lesz a vállalatról és a csapatról végzett kutatás.

Ha a szerepkör belépő szintű, vagy a leírás nem elég konkrét, mindig érdemes áttekinteni néhány általános algoritmust, mint például a véletlenszerű erdő, a logisztikai regresszió, a K-közép klaszterezés stb. (A jelenlegi szerepemre adott interjúban ezt megtettem felkérik, hogy szóban magyarázza el ezeket az algoritmusokat).

Általában előnyben részesítettem az alapvető gépi tanulási algoritmusok elméletét és műszaki részleteit, valamint azokat, amelyeket az önéletrajzomban kifejezetten említett projektekben használtak. Ha az önéletrajzában említette a CNN-ek használatát egy projektben, készüljön fel arra, hogy elmagyarázza megközelítését, valamint annak előnyeit és hátrányait. Természetesen, ha a munkaköri leírása szó szerint azt mondja, hogy valakit, aki erős az NLP-ben, akkor jobban fel kell készülnie a megadott téma technikáira is.

Ha azonban még senki nem mondta meg, hogy a szerepkör mely területeire összpontosít, a vállalat küldetéséből vagy a munkaerő-felvételi csapattal kapcsolatos információkból, megalapozott találgatásokat tehet arról, hogy milyen algoritmusokat érdemes átnézni. Ha ez megtörténik, azt javaslom, hogy kérdezze meg a HR-es vagy a munkaerő-felvételi vezetőt, a további részletekről a következő részben.

A technikai körök vadul változnak – gyűjts össze annyi információt, amennyit csak tudsz

Most, ami a kódolási interjúkat illeti, vadul eltérő tapasztalatokat hallottam. Vannak olyanok, amelyek 90%-ban kódolnak, és 10%-ban a múltbeli tapasztalatokról vagy algoritmusokról kérdeznek; vannak olyan interjúk, amelyek pont fordítva vannak.

Például saját tapasztalataim szerint a jelöltekkel interjúztatva inkább a problémamegoldó készségeket és a Pythonban való jártasságot keressük, és nem teszünk fel „LeetCode stílusú” kódolási kérdéseket, amelyek úgy tűnik, egyre népszerűbbek. Ezért nem fogok túl sok részletet kommentálni a kódolási adagok elkészítésével kapcsolatban, mivel túlságosan változhat szerepenként, és nem akarok senkit félrevezetni.

Alaposan sejthető abból, amit megért az adattudomány két pillérének, a statisztika és a programozás csapat napi használatáról – ha a csapat munkája inkább a statisztikai ismeretekre támaszkodik, lehetséges, hogy többet kérnek az előbbitől, és fordítva. A két pillérről bővebben a sorozat 1. részében írok.

Azt javaslom, hogy minél több információt szerezzen be a munkaerő-felvételi vezetőtől; Ha nem tudja, ki lesz az ebben a szakaszban, kérdezze meg HR-es vagy toborzó kapcsolattartóját. Ha a HR nem tudja, megkérheti, hogy kérdezze meg a munkaerő-felvételi vezetőt az Ön nevében. Azt tapasztaltam, hogy a HR-esek nagyon kedvesek ebben, és igyekeznek segíteni – végül is az a szerepük, hogy elegendő információt adjanak a jelöltnek.

  • Tekintse át az önéletrajzában megemlített projektek technikai részleteit – mindent, ami tisztességes játékról van szó, meg kell kérdezni, és nem néz ki jól, ha nem tud válaszolni néhány részletre valamiről, amit felsorolt.
  • A szerepkörtől vagy a munkakör leírásától függően tekintse át az algoritmuscsaládokat, amelyekről úgy gondolja, hogy alkalmazhatók lehetnek a szerepkörre.
  • Forduljon a munkaerő-felvételi vezetőhöz vagy a HR-hez, hogy a lehető legtöbb részletet megtudja a technikai körökről (természetesen az ésszerű határokon belül).
  • Ha vannak kódolási körök, gyakoroljon a LeetCode-on, vagy tekintse át a népszerű algoritmusok megvalósításait.

Utolsó emlékeztető, amit már korábban is említettem, de érdemes megismételni: tényleg azt javaslom, hogy válaszait a cég küldetése és a csapatról ismeretei alapján fogalmazza meg. Gondoljon a következőképpen: ha a csapatom gépi tanulást végez az ügyfelek személyre szabása érdekében, de úgy tűnik, hogy a jelölt tapasztalataiból semmi sem tud hozzájárulni csapatunk küldetéséhez vagy a nap mint nap használt technikáihoz, az megnehezíti a jelölt felvételét. .

Éppen ezért kifizetődő, ha tapasztalatainak leírását a kérdezőbiztosok ismereteihez igazítja, mert egyszerűen nem tudnak tökéletes információkat a jelöltről. Valójában két, pontosan azonos készségekkel rendelkező jelölt között sokkal vonzóbb lesz az, aki jobban ki tudja fejteni a véleményét arról, hogyan tudnak hozzájárulni a csapathoz.

Összegzés és azonnali interjúkészítés lépései

Az adattudományi interjúfolyamatról rengeteg forrás található az interneten, ami elsöprő erejű lehet. Én is voltam ebben a helyzetben, amikor elkezdtem az álláskeresést, és határozottan hozzá tudok kapcsolódni – ezért osztottam meg a fenti részleteket és tippeket. Remélem, hogy mindaz, amit tanultam, segíthet!

Ha van egy kis ideje a jelentkezések és az interjúk előtt, amint azt a blogsorozat első részében említettük, akkor a kulcs az, hogy a gépi tanulás elméletét és programozását is alapszintre hozza. Például, ha 0 tudással rendelkezik, ha ezek közül az egyik, emelje fel 2-re vagy 3-ra.

Ha interjúkat foglalt le, az azonnali intézkedések a következők:

  1. Készítse elő a liftbemutató önbemutatóját
  2. Vizsgálja meg a vállalatot és a szerepkört
  3. Készítsen egy maroknyi történetet, amelyek mindegyike képes válaszolni több viselkedési kérdésre
  4. Tekintse át önéletrajzának technikai részleteit, és összpontosítson azokra a készségekre, amelyekre a csapatnak vagy a szerepkörnek szüksége van
  5. Tekintse át a korábbi projektek vagy a LeetCode kódmegvalósításait

És ennyi ebben a blogsorozatban. Remélem, hasznos vagy érdekes volt, akár állást keresel, akár nem. Ha esetleg ilyenkor interjúkon megy keresztül, minden jót kívánok!

Eredetileg a https://www.susanshu.com oldalon tették közzé 2020. március 29-én.