¿Cómo es una entrevista de científico de datos en Yelp?

Es un poco extraño. Cuando el reclutador llamó, tenía una lista de preguntas que obviamente necesitaba responder. Las preguntas tecnológicas para las que tenía las respuestas (pero no la comprensión), por lo que si estaba remotamente cerca de la respuesta que estaba buscando, la aceptaba y continuaba. Incluso probé esto: a medida que el tiempo asignado programado en el teléfono se acercaba a su fin y sabía que había superado la ‘pantalla’ respondiendo correctamente a todas las preguntas anteriores, decidí responder una con una respuesta completamente inventada; era el tipo de cosas que un científico sin datos pensaría que sonaba inteligente, pero que un practicante real se reiría. Efectivamente, a ella también le gustó esta respuesta

La siguiente entrevista fue con, extrañamente, un gerente de producto. (Uno pensaría que conseguirían que un científico de datos fuera el siguiente paso para ver si realmente sabe algo y ENTONCES verifique cómo lidiar con un gerente de producto). Las preguntas eran un poco extrañas, y dado que en este punto no tienes un punto de referencia para qué subcampos de ciencia de datos realmente necesitan llenarse, y Dios sabe que un fabricante de productos no sabe estas cosas, por lo que esto también fue muy ligero. De hecho, un poco demasiado ligero. Y realmente unidireccional, ya que un administrador de productos puede decirle cómo es trabajar allí, pero solo un poco cómo es hacer ciencia de datos allí. Parecen usar el término “científico de datos” para referirse a más “ingeniero de Internet” en lugar de algo particularmente basado en el aprendizaje automático.

La tercera entrevista habría sido con su científico de datos, según el reclutador, solo tienen unos pocos (que todavía no creo), pero son LENTOS para programar estas cosas, así que para cuando llegamos a esta etapa, También revisé y completé el proceso de entrevista con otras dos empresas en las que estaba tan interesado.

Creo que la falla principal en su proceso de entrevista es doble: no contactarte con un compañero científico de datos antes, eliminar las cosas y obtener respuestas a tus propias preguntas, pero lo más importante, tiempos de respuesta de varios días por su reclutamiento personal en correos electrónicos y configuración de cosas. Me preguntaba el lunes si estaba disponible el miércoles y respondería dentro de media hora, y todavía no volvería a escuchar hasta el miércoles, momento en el que había seguido adelante y acepté llamadas de otras compañías que bloquearon El miércoles, para entonces, estamos viendo las franjas horarias del viernes o del próximo lunes. Solo raro. De hecho, solo tenía que decirle “¿por qué no me llamas tan pronto como recibas este correo electrónico y elegiremos una hora de inmediato sin demora?” lo que hizo y funcionó a las mil maravillas. Me hubiera gustado explorar con ellos, pero eran demasiado lentos y, al parecer, ignoraban la gran demanda de científicos de datos y el poco tiempo que tenían en el mercado. Deben tratar a los posibles empleados más como ‘clientes’ y darse cuenta de que somos nosotros quienes los entrevistamos * a ellos *. Solo es mi opinión.

Miren mis amigos, Glassdoor, sean contratados. Ama tu trabajo. comp = Yelp y job = data scientist, esto es lo que uno encontrará:

Preguntas de la entrevista de Yelp Data Scientist