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数据科学家在面试时应该问雇主的10个问题

数据科学家的需求量很大,占据了令人垂涎的no。在Glassdoor过去三年的“最佳工作”排行榜上,该公司名列榜首,拥有合适技能的员工的平均基本工资为11万美元。由于现在几乎每家公司都有收集数据的能力,而且数据量越来越大,因此许多公司都需要能够有效地组织和分析这些信息以获得业务见解的员工。

如果你要去参加一个数据科学家职位的面试,准备好你可能会被问到的问题和那些你应该让你的潜在雇主展示你对这个职位和公司的兴趣是很重要的。

DataMinds公司的联合创始人和数据科学家杰西卡·希尔(Jessica Hill)说,当雇佣数据科学家时,雇主通常会寻找商业知识以及数学和技术技能。

职位描述:数据科学家(专业技术研究)

“数据科学的提问候选人周围组织中谁将使用他们的工作,什么类型的业务数据科学团队帮助解决的问题,以及该组织是否开放数据科学家与团队合作实现他们的见解来帮助推动成功的结果是伟大的问题表明,候选人有兴趣解决实际问题,而不是为了科学数据科学,”希尔说。

以下是数据科学家在未来的工作面试中应该考虑问的10个问题。

HackerRank的数据科学副总裁索菲斯·麦斯卡西(Sofus Macskassy)说:“这表明,求职者考虑的是绩效,以及我们认为在公司重要的事情。”“它也验证了与文化价值观的一致性。”

这表明候选人想要确切地知道经理是如何评估成功或绩效的,并且他们清楚地知道成功是什么样子的。Macskassy说:“这是对一个好经理或领导者的重大考验。”

Macskassy说,这个问题将针对该公司,可能更适合于更资深的数据科学候选人。

Macskassy说:“这表明求职者重视业务影响,对业务有足够的了解,可以提出与业务相关的问题。”“即使这很天真,因为候选人还没有完全理解业务模型或领域,但这确实表明,候选人对工作优先级的思考是正确的。”

当数据科学候选人询问有关组织的总体目标和优先级的问题时,这表明他们打算将他们的工作与这些目标结合起来,并帮助推动组织朝着正确的方向前进,而不是在一个竖井中工作,Hill说。

“最好的数据科学解决方案出现在对业务需求的清晰理解与对数据的深刻理解相结合的时候,”Outreach的数据科学副总裁Pavel Dmitriev说。“一个好的数据科学家会想知道企业有什么问题和需求,他们需要努力回答这些问题。”

参见:物联网和大数据的力量(Tech Pro Research)

Civis Analytics的应用数据科学主管埃伦•休斯顿(Ellen Houston)说,求职者应该询问有关合作的问题。休斯顿说:“我很欣赏候选人提出的合作问题。“我们在跨部门的团队中工作,这既需要对学习的热情,也需要对教别人有兴趣。”

一些后续问题可能是,“您的技术人员的任期是什么?”和“团队中有多少承包商和全职员工?”Power Home Remodeling的CIO蒂莫西·温霍尔德(Timothy Wenhold)说,这可以让你对公司文化有更多的了解。

Mist公司联合创始人、首席技术官鲍勃•弗瑞特(Bob Friday)表示,招聘经理在寻找人才的同时,也在寻找善于沟通、能与其他部门很好地合作的人。“你希望你的团队中的数据科学家是一个良好的沟通者,能够将问题及其解决方案转化为数据所揭示的故事,并告诉具有不同技术知识的人,”星期五说。“他们必须能够向同事解释他们正在研究的复杂概念,而同事们正试图以最终影响客户的方式实施他们的发现。”如果不能,它们的价值就会严重缩水。”

数据科学家的角色在许多组织中是相当新的,所以还没有很多适当的过程,Wenhold说。

“当一个候选人问我这类问题时,我知道他们真正想要的是了解他们与公司利益相关者之间的关系,”温霍尔德说。“他们想知道他们将产生什么样的影响,以及他们如何适应我们的组织结构。”

这些问题也可以帮助确定公司文化,Wenhold说:一些数据科学家更喜欢在有创业精神的地方工作,而另一些人则希望在一家成熟组织的业务技术部门工作。他补充说,招聘经理希望确保他们找到的候选人符合团队结构。

职位描述:首席数据官(技术专业研究)

Gramener的联合创始人加内斯•克萨里(Ganes Kesari)表示,随着机器学习和其他技术的发展,数据科学是一个迅速发展的领域,许多公司都在争相跟上这一步伐。科萨里说:“那些主动要求提高自身技能并预先寻求支持的候选人肯定会被看好。”

Civis Analytics的应用数据科学主管Crystal Son说,询问培训和职业发展机会也表明你是一个终身学习者。

德米特里耶夫说:“一个优秀的数据科学家明白,虽然他们可以用数据做很多事情,但如果没有数据或数据质量不高,他们也做不了什么。”“一个好的数据科学家会希望确保他们有高质量的数据可以使用。”后续的其他问题可能包括“如何处理和合并来自不同数据源的数据?”和“您遇到的常见数据质量问题是什么?”你怎么对付他们?”

温霍尔德说,这体现了该组织对技术的承诺。

他补充说:“这些问题告诉我,候选人足够聪明和有经验,能够认识到他们是更大过程的一部分。”“我让新员工花两周时间跟踪每个部门,甚至在他们打开电脑做一次分析之前。因为虽然了解统计数据很重要,但新员工只有了解这些统计数据如何适用于我们特定业务的语言,才能有效工作。”

Knock联合创始人兼首席运营官杰米•格伦(Jamie Glenn)表示,这个问题有助于求职者了解一家公司是否乐于接受失败,以及他们如何从中学习。

格伦说:“失败是数据科学的一个重要组成部分——应该鼓励团队成员失败,因为这意味着他们正在以你所需要的方式挑战极限,以便作为一个团队和一个公司真正具有创造性和创新性。”“你想听到的是,当某个项目没有按计划进行时,他们会后退一步,进行回顾,看看发生了什么,然后实施流程或政策,以改善未来的结果。”

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