​​😱 Что делать, если собеседование через неделю?

1. Узнайте, какие ценности у компании, в которую вы подаётесь, и чем занимается команда, в которую у вас будет собеседование. Подумайте, какие задачи есть у этой команды. Можете почитать в статьях про то как работают в разных индустриях:
– Яндекс.Маркет
– Яндекс Такси
– Алгоритмы назначения на заказы

2. Узнайте, какая структура у собеседования. Часто рекрутеры присылают материалы для подготовки к интервью, не надо игнорировать их! Поищите в интернете, как проходит отбор туда, куда вы хотите. Вот здесь, например, я рассказывал про то, как происходит найм в Фудтехе Яндекса

3. Поищите задачки, которые обычно встречаются на собесах на вашу позицию, в интернете - например, тут. И посмотрите, например, на LeetCode, какие задачки дают на интервью конкретно в вашу компанию.

4. Узнайте, что спрашивают на собесе, у знакомых, которые уже проходили его на эту позицию. А если никто из знакомых не проходил собес, поспрашивайте в доменных чатиках.

5. Подготовьте рассказ о себе. Четко, структурно, без мычаний. С рассказом о вашей роли и о ценности, которую вы принесли. Чтобы не было этих вот «нуууу», «эээээ». Подумайте, как можно за 3 минуты «продать себя» команде.

6. Все пункты выше лучше потренировать на пробном интервью, если у вас есть такая возможность.
Программа минимум: попросить друга поспрашивать вас об опыте и погонять по задачкам.
Программа максимум: найти профи, который сможет вас помокать (обычно это стоит не больших денек относительно будущей зп)

Ставьте огонёчек 🔥, если советы правда полезные, и чувака в странных очках 🤩, если база)

​​⚙ Шпаргалка для технического собеседования

Классная статья с Хабра, с помощью которой можно освежить в голове самую базу по:
– Основам структур данных (массивам, связным спискам, хэш-таблицам, двоичным деревьям)
– Поиску (в ширину и в глубину)
– Сортировке (сортировка слиянием, быстрая сортировка, пузырьковая сортировка)
– Основным типам алгоритмов (рекурсивные, итеративные, жадные)

Обязательно стоит посмотреть комментарии к статье, чтобы вас не запутали некоторые моменты в ней
И ставьте огонёчки 🔥 и лайки 👍, а если у вас премиум, то можно и сразу обе реакции на этот пост)

👔 Как подготовиться к мок-интервью

В посте «Что делать, если собеседование через неделю» последним пунктом мы указали, что перед реальным собеседованием стоит провести мок-интервью. Конечно, лучше проводить тестовое собеседование со специалистом, у которого уже есть большой опыт в этом. Но, допустим, у вас нет возможности, и вы попросили друга прособеседовать вас.
Небольшая инструкция, чтобы интервью прошло успешно:

1. Притворитесь, что вы совсем не знаете друг друга и встретились в первый раз. Включите все свои актерские навыки 🙂

2. Вот примеры общих вопросов, которые ваш друг может задать вам:
– Расскажи мне о себе и своем опыте работы
– Расскажи о твоем самом сложном проекте
– Какие твои сильные и слабые стороны?
– Почему ты хочешь работать в нашей компании?

3. Несколько сайтов, с которых друг может взять вопросы по Data Science:
– 120+ Data Science Questions
– 100+ Data Science Interview Questions
– 20 типичных вопросов

4. Пара советов, которые сделают мок эффективнее:
– Делайте заметки во время тестового интервью
– Записывайте мок-интервью, чтобы на записи увидеть свои ошибки

Ставьте огонёк 🔥, если вы уже были на тестовом интервью, и сердечко ❤️, если еще не были, но хотите побывать))

🅰️🅱️Увеличение чувствительности в A/B с помощью CUPED

Замечательный доклад от Валеры Бабушкина про технику А/Б экспериментов CUPED (Controlled-experiment Using Pre-Experiment Data), которая позволяет увеличить чувствительность метрик за счёт использования данных, полученных ранее. Чем больше чувствительность, тем более слабые изменения можно замечать и учитывать в эксперименте.

В своем выступлении Валерий Бабушкин объяснил, в чём заключается смысл CUPED и каких результатов можно достичь с помощью него, перед этим разобрав метод стратификации, который тоже помогает улучшить чувствительность.

Запись доклада можно посмотреть здесь, а текстовую версию со слайдами тут.

Ставь 🔥, если скучал по постам с Валерой)

🖥 Что могут спросить на собеседовании на Data Scientist’a

Глобально, есть всего несколько типов вопросов, которые могут встретиться вам на собеседовании. И если хорошо заботать каждый пункт, то с очень большой вероятностью вы сможете пройти в любую компанию.
Какие же бывают типы вопросов на собеседовании?

Алгоритмы
– Конечно, в большинстве компаний отсутствуют алгоритмические секции. Но, так как в крупные IT-компании по типу Гугла, Яндекса рвутся все, им надо было придумать какой-то дополнительные критерий отбора. Поэтому, если вы хотите двигаться в эту сторону, то алгоритмы необходимы. Хороший структурированный материал по ним есть тут

Технические вопросы
– Это есть везде. Задачи на статистику, теорию вероятностей, вопросы на знание библиотек для анализа данных и машинного обучения и т. д.

Анализ реальных бизнес кейсов
– Вас могут попросить решить реальную бизнес задачу. Например, могут дать текст, по которому генерилась картинка через нейросеть. Какие-то картинки с очевидной лажей, а какие-то нет. И нужно придумать схему, чтобы выбирать из нескольких картинок более хорошую.
И здесь нет правильного ответа - нужно мыслить вне рамок задачи и предлагать как можно больше вариантов решения. Чтобы прокачать такой подход, возможно, стоит посмотреть лекции Школы менеджеров Яндекса

Решение прикладных задач (тестовое задание)
– Иногда либо на собесе, либо на дом могут дать задание, схожее с теми, которые вам нужно будет делать на работе. Чтобы подготовиться к этому, можно поделать пет-проекты, которые заодно можно будет включить в резюме. Идеи для них можно поискать на Kaggle, либо поспрашивать ChatGPT 🙂

Все эти сферы вопросов очень обширны, поэтому для начала стоит определиться с компанией, в которую вы хотите попасть, и узнать, какие типы вопросов встречаются там.

А еще лучше побывать на собеседовании в эту компанию, чтобы точно знать, к чему готовиться в следующий раз. Но, к сожалению, во многих компаниях действует фриз после неудачного собеседования. И чтобы подготовиться и не словить фриз, можно попробовать сходить на тестовое интервью 🙂

Ставьте огонёчки 🔥 на этот пост, если он был полезен, и включайте уведомления, чтобы читать наши посты первыми))