lo que esperan los reclutadores durante una entrevista

Ya sean expertos o recién graduados, durante una entrevista de trabajo, los científicos de datos deben pensar en cómo mostrar su perspicacia técnica y habilidades generales a los empleadores potenciales. La preparación para una entrevista en esta área debe comenzar por examinar la empresa objetivo, los tipos de preguntas que pueden hacer y explorar formas de resaltar sus fortalezas.

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Los mejores científicos de datos construyen modelos eficientes, usan técnicas apropiadas para diferentes tipos de problemas y crean estrategias para aumentar los conjuntos de datos. También deben ser excelentes comunicadores con intuición empresarial, tener presencia en la junta y ser capaces de crear equipos sólidos para apoyarlos.

“Comprender el papel de los científicos de datos y lo que se espera de ellos antes de comenzar el proceso de entrevista es esencial”, dijo Vivek Ravisankar, director ejecutivo de HackerRank.

Mantener limpios los grandes conjuntos de datos es la prioridad número uno para muchos proyectos de ciencia de datos. Sachin Gupta, CEO de HackerEarth, recomienda que los científicos de datos analicen sus fortalezas en cuatro habilidades clave: programación, estadística y probabilidad, aprendizaje automático y análisis de datos. Los reclutadores suelen hacer preguntas sobre estos temas, como las siguientes:

  • Programación: Dada una matriz de números aleatorios no clasificados (decimales), encuentre la distancia intercuartil.
  • Estadísticas y probabilidades: digamos que tira tres dados, uno a la vez. ¿Cuál es la probabilidad de que obtenga tres números en orden estrictamente ascendente?
  • Aprendizaje automático: suponga que tiene una variable categórica con miles de valores distintos. ¿Cómo codificarlo?
  • Análisis de datos: desde una tabla de acciones de usuario, escriba una consulta para conocer la retención de usuarios activos por mes.

Sachin Gupta recomienda practicar respondiendo preguntas de programación sobre diferentes temas. También es útil prepararse para el diseño del sistema y los cuestionarios de codificación en entrevistas de pares con sus pares.

“Esto le dará más confianza en la entrevista final”, agrega.

Los futuros científicos de datos también deben considerar perfeccionar sus habilidades generales, porque están llamados a trabajar en todas las organizaciones y deben saber cómo comunicarse con sus pares. Esto no solo ayudará a los candidatos a brillar en la entrevista, sino también a prepararse para su propio trabajo.

antes de la entrevista

Otro aspecto es fundamental para postularse a un puesto de científico de datos. Antes de la entrevista, debe comprender las motivaciones de la empresa contratante.

Magda Klimkiewicz, socio de recursos humanos de Bold LLC, recomienda visitar la página “Acerca de nosotros” del sitio web de la empresa y consultar Glassdoor antes de la entrevista. Asegúrese de leer los valores fundamentales, la visión y las declaraciones de misión de la organización para tener una idea de lo que un empleador podría buscar en los candidatos.

“Si puede mostrar a los empleadores que comprende su negocio y sus necesidades de programación, ellos estarán allí para brindarle ofertas”, agrega.

Antes de que comience el proceso de entrevista, debe considerar las preguntas específicas que puede necesitar responder para prepararse para el proceso de selección técnica. Jen Hsin, directora de ciencia de datos de SetSail, sugiere leer la descripción del trabajo para identificar el perfil específico que el equipo quiere contratar.

Algunos de los posibles perfiles pueden incluir descripciones similares a las siguientes:

  • estadístico / investigador. Los roles y responsabilidades pueden incluir conocimiento de pruebas A / B, pruebas de hipótesis, investigación de usuarios, etc. En este caso, es posible que se le pregunte cómo configurar un diseño de experimento, estimar el tamaño de la muestra, calcular el intervalo de confianza y cuándo aceptar o rechazar una hipótesis basada en estadísticas.
  • Científico ML. Esta descripción del trabajo podría tratar sobre la creación de modelos de aprendizaje automático para resolver un problema comercial o mejorar las características de un producto. Es posible que se le pida que hable sobre su experiencia previa con el aprendizaje automático: ¿Qué problema intentó resolver con el aprendizaje automático? Cuales algoritmos ¿lo ha evaluado y utilizado? ¿Por qué este algoritmo es adecuado para el problema en comparación con las otras opciones? ¿Cómo se mide el rendimiento del modelo? ¿Cuál es el impacto del modelo en la vida real?
  • Especialista en PNL o Visión por Computador. Los autores de las ofertas de trabajo relevantes afirman tener experiencia específica en procesamiento de imágenes o palabras. En este caso, una familiaridad con los métodos modernos de aprendizaje profundo (aprendizaje profundo) es esencial. Las preguntas podrían ser: ¿Qué nuevos desarrollos le entusiasman especialmente? ¿Qué nuevo algoritmo recién lanzado está a punto de probar? ¿Cuáles cree que son las redes neuronales más eficientes en la actualidad? Por qué ? ¿Podemos implementarlos en el negocio?

prepárate para la entrevista

Jennifer Raimone, directora de orientación profesional y apoyo estudiantil en Metis, recomienda adquirir el hábito de aprender más sobre la empresa durante su primera entrevista telefónica.

“Es sorprendente que muchos solicitantes de empleo tengan miedo de saber sobre el proceso de la entrevista, pero eso es comprensible porque realmente no se nos enseña cómo navegar ese proceso”, dice.

Aquí hay algunas buenas preguntas para hacer durante su primera entrevista telefónica, independientemente de la naturaleza del puesto:

  • ¿Cuál es el plazo para cubrir la vacante?
  • ¿Es este un puesto nuevo o un reemplazo?
  • ¿Cuál es el proceso de entrevista?
  • ¿Cuál es su estilo de comunicación preferido para el seguimiento y las actualizaciones?

Pedir un horario tentativo lo ayudará a planificar mejor su tiempo para que no se sienta abrumado y pueda desempeñarse lo mejor posible. Si el puesto está cubierto, puede pensar en las habilidades que se destacarán. Conocer los pasos del proceso de la entrevista lo ayuda a prepararse técnicamente y comprender el estilo de comunicación de los reclutadores puede ayudarlo a manejar sus expectativas.

Sean Downes, director del Instituto Pasayten, recomienda hacer una lluvia de ideas sobre los tipos de desafíos que la organización puede enfrentar y tratar de encontrar soluciones concretas a problemas específicos. Por ejemplo, una empresa especializada en redes sociales podría estar buscando formas de seleccionar los mejores clústeres en un gráfico. Una empresa de comercio electrónico puede solicitar ayuda para implementar o mejorar un sistema de referencia.

Como parte de su preparación para esta entrevista, podría escribir un cuadro que usaría como fórmula en una llamada telefónica para recordar cualquier detalle importante que pudiera perderse en el fragor de la conversación. También puede ser útil crear un mapa de los problemas relacionados en los que ha trabajado, incluidos los detalles de qué software, paquetes o métodos utilizó, qué funcionó y qué no.

Prepárate para el examen técnico

Para la entrevista técnica, es bueno revisar su capacidad para escribir consultas SQL complejas y prepararse para ejercicios de codificación simples que se enfocan en el procesamiento de datos e implican escribir un guión, explica Rudy Zen, gerente. Productos Fast AF Inc. Estos ejercicios están diseñados para reflejar las habilidades técnicas necesarias para un día en la vida de un científico de datos.

Los ejercicios pueden centrarse en cómo manejaría las agregaciones de datos agrupados, funciones de ventanas como ordenaciones, combinaciones complicadas y subconsultas. Considere examinar y revisar ejemplos de ejercicios de SQL; esto puede resultar especialmente eficaz para la preparación si no utiliza SQL con regularidad.

Si bien SQL sigue siendo un lenguaje de consulta ampliamente utilizado en los negocios, no es necesariamente la herramienta principal para los equipos de ciencia de datos. Paul Bilodeau, CEO y cofundador de Filtered.ai, recomienda buscar personas en LinkedIn que trabajen en la empresa para la que está entrevistando. Luego, eche un vistazo a lo que han enumerado como los proyectos en los que están trabajando y las herramientas que están usando actualmente.

También puede explorar lo que publican en Twitter y GitHub, lo que puede ayudarlo a saber qué tema desea revisar.

Enumerar los tipos de problemas en los que el reclutador puede trabajar es particularmente interesante. Por ejemplo, si está realizando una entrevista para un puesto centrado en el análisis de datos, debe conocer la diferencia entre las distribuciones estadísticas, saber para qué se utilizan y ser capaz de ponerlas en práctica. Si su entrevista es para un rol orientado al aprendizaje automático, esté preparado para explicar los modelos que utilizó y discutir los posibles desafíos de implementación.

“La mayoría de las preguntas técnicas que tienen probablemente estén relacionadas con los temas en los que están trabajando activamente”, concluye Sean Down.

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