Как провести собеседование с соискателем на должность data scientist’а

На повестке дня – список вопросов, которые обязательно следует задать, чтобы распознать в кандидате потенциально успешного и полезного data scientist’а.

В прошлом месяце мы рассказали о том, как подготовиться к собеседованию на должность data scientist’а,  а сегодня представим взгляд «с противоположной стороны стола переговоров». Итак, какие вопросы, кроме очевидных «Что вы знаете о нашей компании?» и «Что привело вас к нам?» следует задать? Вашему вниманию – ТОП-10 вопросов для собеседования со специалистом в области анализа данных.

  1. Расскажите о себе: чем занимались раньше, как пришли в Data Science?

Вариация одного из самых типичных вопросов на любом собеседовании – с практическим уклоном. Позволяет, кроме всего прочего, понять заинтересованность кандидата не просто «престижной должностью в престижной компании», а конкретно в данной вакансии.

  1. Расскажите об одном из своих самых успешных проектов. В чем его успех, и как вам удалось его добиться?

Надо заметить, что сюда входят как реальные, так и учебные проекты; вы, как работодатель, должны учесть, что направление относительно новое, поэтому отметать «зеленых» выпускников/аспирантов/кандидатов было бы недальновидно. Именно молодые люди с мозгами сегодня – самая выгодная инвестиция.

  1. Расскажите об одном из своих провальных проектов. Что бы вы изменили в работе над ним сейчас, в ретроспективе?

Этот вопрос, как показывает практика, вызывает у кандидата некоторые затруднения, однако именно он показывает уровень «конструктивности» самокритики соискателя, его способность признавать и анализировать свои ошибки.

  1. Есть ли у вас «любимый» алгоритм? Опишите его.

«Вопрос с подвохом», тем не менее, преследует четкую цель (пусть и двойную): определить степень «влюбленности» кандидата в Data Science (впрочем, вчерашний студент может и растеряться – к слову о «подвохе» — тогда можно просто попросить его описать любой алгоритм, к примеру, машинного обучения) и его умение четко выражать свои мысли перед аудиторией, пусть и из пары-тройки человек.

  1. Как бы вы решали такую-то задачу (она может быть как из реальной жизни, так и подсмотренная в каком-нибудь кейсе)?

Кандидат теряется? Это, понятное дело, еще ни о чем не говорит; дайте ему пару подсказок и посмотрите, как он отреагирует на такую «симуляцию работы в команде». Здесь важно понять, способен ли человек адекватно мыслить и принимать помощь/мнение со стороны. Кстати говоря, многие эксперты рекомендуют специально дать задание «повышенной сложности», которое, естественно, немного погодя сопровождается подсказками.

  1. Опишите все этапы такого-то алгоритма.

Если в предыдущем вопросе мы проверяем практические навыки и коммуникабельность кандидата, то здесь мы оцениваем его – нет, не столько теоретическую подготовку, а скорее как «работает» его мозг. Вчерашний студент практически со стопроцентной вероятностью начнет нервничать, вспоминая все ужасы сессии; да что там греха таить, даже опытный «ходок по собеседованиям» может растеряться. Здесь важно дать понять, что вы, как говорится, «тоже человек» и постараться создать более расслабленную атмосферу, чтобы человек смог раскрыться. Не возбраняется (скорее, приветствуется) и пошутить — в пределах разумного, конечно.

  1. Как вы думаете, чем как data scientist’у вам предстоит заниматься у нас в компании?

Позволяя кандидату на время представить, что он уже у вас работает, вы создаете для него психологически более комфортные условия здесь и сейчас, на собеседовании. Однако суть вопроса не столько в том, чтобы позволить соискателю «помечтать», сколько посмотреть на его ожидания и, если у него возникнут вопросы (что, кстати говоря, всегда хорошо), ответить на них.

  1. Расскажите о самой сложной задаче, над которой вы работали?

И снова вопрос, ответ на который покажет, насколько велик опыт кандидата не на словах, а на деле. Плюс вы в очередной раз дадите ему возможность высказаться – и вступить с вами в диалог.

  1. Откуда вы узнаете о последних тенденциях в Data Science?

Важный вопрос, который стоит задать любому соискателю в сфере современных технологий. Помним, что практические знания в этой области устаревают через каждые два года, поэтому умение и желание «держать руку на пульсе» — как следствие ленинского «учиться, учиться и еще раз учиться» — важное качество для data scientist’а в частности.

10. Лучший вопрос, который вам когда-либо задавали на собеседовании?

Не стоит удивляться, если вам ответят: «Тот, что вы только что задали!» Кроме шуток, не стоит забывать «разбавлять» собеседование вопросами, напрямую не относящимися к работе. Оставьте для кандидата как можно больше возможностей показать себя с лучшей стороны – это поможет сделать правильный выбор, не упустив чего-то (или кого-то) важного.

Автор: Елизавета Филиппова

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован.

закрыть

Поделиться

Отправить на почту
закрыть

Вход

закрыть

Регистрация

+ =