Как пройти собеседование с аналитиком данных Facebook

Процесс собеседования по науке о данных

Интервью с аналитиком данных Facebook состоит из 3 частей : первоначальная проверка телефона, техническая проверка и собеседование на месте.

На различных этапах интервьюеры Facebook будут проверять, как вы думаете, когда решаете проблемы. Очень важно продемонстрировать свои сильные навыки решения проблем и проявить внимание к возможным препятствиям.

Интервьюеры будут прислушиваться к тому, насколько ваши решения и процессы оптимизированы для масштабируемости. Facebook собирает много данных по сравнению со многими другими технологическими компаниями, поэтому их особенно интересует ваша способность работать с большими данными и обширными структурированными базами данных.

Наконец, интервьюеры захотят увидеть, как вы приближаетесь. проблемы с точки зрения продукта, а не только с инженерной точки зрения. Это означает сосредоточение внимания на практическом применении предложений, «какие показатели мы можем использовать для оценки вовлеченности пользователей» , а не на технических аспектах, таких как «как мы можем более эффективно хранить данные».

Эти технические аспекты по-прежнему важно упомянуть, но ваш приоритет всегда должен совпадать с направленностью вашей роли на бизнес/продукт.

Первоначальная проверка

Настройка в LinkedIn или по электронной почте. Первоначальный просмотр — это 30-минутное телефонное собеседование с рекрутером, чтобы обсудить Facebook, вашу желаемую должность/команду и уточнить, что вы заинтересованы в уникальной науке о данных, ориентированной на бизнес. роль, которую предлагает Facebook.

Здесь вы можете узнать больше о роли и решить, подходит ли она вам.

Технический экран

Это еще одна виртуальная проверка, которая проверяет ваше восприятие продукта и технические навыки работы с SQL.

Product Sense

Раздел о продукте — это видео-интервью с текущим специалистом по обработке данных в Facebook, предназначенное для оценки вашей способности подойти к проблеме и решить ее.

Найти правильное решение не так важно. так же эффективно разбить проблему с учетом всех влияющих факторов и представить курс действий (а не только полученные данные).

При подготовке к этой части, практика:

• Деконструкция больших проблем, их первопричин и понимание контекста.
• Объяснение ваших проблем уверенно и четко сформулированы выводы и предлагаемый курс действий.
• Представление гипотезы для ваших выводов и объяснение того, что приводит вас к такому выводу.
• Преобразование результатов данных в практические советы
• Взаимодействуйте с продуктами Facebook как кто-то, кто хочет улучшить продукт, а не просто как пользователь.

Вот несколько вопросов, с которыми вы можете столкнуться:

• Как бы вы организовали эксперимент для оценки производительности нового продукта?
• Как бы вы измерили успех отдельных частей продукта, таких как Facebook Live vs. реклама клиентов?
• Как вы могли бы использовать текущие и прошлые данные, чтобы предвидеть функции, которые потребуются пользователям в будущем?
• Как бы вы подготовились к запуску нового продукта?

Технические

В этом разделе вам дадут набор данных и два вопроса, которые нужно решить в коде в течение 20 минут. (10 минут на вопрос).

Вы должны решить оба вопроса в SQL или Pandas. код с помощью редактора кода под названием Coderpad. Однако SQL предпочтительнее , поскольку он является стандартом для инструментов анализа данных Facebook.

Вы не сможете выполнить свой код, так что практикуйте синтаксис SQL, чтобы гарантировать минимальные синтаксические ошибки.

Помимо написания кода для каждого решения, вам придется объяснять применение и недостатки каждого решения. Facebook больше, чем другие крупные компании в области обработки данных, такие как Amazon, ищет специалистов по обработке данных с отличными коммуникативными навыками.

Например, вы можете получить две таблицы с информацией о деятельности определенной группы Facebook: использование журнал, который содержит данные о времени, проведенном каждым человеком на странице за последний год, и другую таблицу, которая включает имя, дату рождения, род занятий и родной город каждого участника.

Затем вас попросят создать программы SQL, чтобы найти:

• Чем отличается использование возраст в этой группе?
• Какое занятие имело наибольшую разницу в использовании между пятницей и субботой?
• Какой фактор, по-видимому, больше всего связан с использованием?
• Какой процент пользователей посещает группу в свой день рождения

Собеседования на месте

Заключительный этап интервью — это 2,5-часовая серия интервью в Менло-Парке, Сиэтле или Нью-Йорке. Йоркский кампус Facebook. Есть 4 разных 30-минутных интервью, каждое из которых посвящено отдельному тематическому исследованию. Также есть 30-40 минутный перерыв на обед, чтобы обсудить роль с текущим специалистом по данным.

У вас есть 30-минутное интервью, чтобы ответить на каждый вопрос:

• 1 технический вопрос по SQL
• 1 вопрос по интерпретации продукта
• 1 вопрос для количественного анализа
• 1 вопрос по прикладным данным

Технический вопрос по SQL будет аналогичен по формату техническим проверочным вопросам; вы получите набор данных и попросите решить проблемы с помощью SQL. Однако этот вопрос SQL, как правило, более сложен и имеет более длительное решение, чем вопросы при технической проверке.

Вопрос интерпретации продукта просит вас измерить производительность продукта. с такими подробностями, как целевые KPI и способы реализации A/B-тестирования. Вас могут попросить просто пройти через это, или вам, возможно, придется создать высокоуровневый план реализации.

Пример проблемы для этого:

«Как бы вы измерили производительность новой функции X ?»

Вопрос количественного анализа — это базовая статистическая задача, которая проверяет, понимаете ли вы основы статистического анализа данных. Многие кандидаты считают, что это самая легкая часть собеседования, поскольку это просто базовый уровень, который вы не забыли..

Примеры вопросов для этого:

• Что такое теорема Байеса и когда вы бы ее использовали?
• Что такое проверка гипотез?
• Что такое p-значение и как вы его интерпретируете в контексте?
• Перечислите предположения о данных в контекст линейной регрессии.
• Как бы вы объяснили применение вероятности своему менеджеру по продукту?

Вопрос о прикладных данных просит вас обдумать решение на высоком уровне. Вы опишете свой процесс, перечислите все свои предположения, опишите возможные недостатки и то, как вы к ним подготовились, и объясните, как вы пришли к своим выводам. В ходе интервью интервьюер задаст дополнительные вопросы, чтобы увидеть, насколько глубоко вы думаете об этом решении.

Вопросы для этого раздела намеренно широкие, например:

• Общаются ли люди в большей или меньшей степени на Facebook со своими братьями и сестрами?
• Как бы вы измерили взаимодействие?
• Как бы вы определяете, являются ли люди братьями и сестрами?
• Как Facebook может использовать эту информацию?

Или

• Как активность меняется в зависимости от сезона? На какой регион/регионы вы смотрите? Как бы вы взвесили активность, стоит ли комментарий больше, чем нравится?
• Какие факторы вы бы использовали, чтобы различать пользователей?
• Как Facebook может использовать эту информацию?

Между двумя из этих интервью вы получите обычное 30-40-минутное интервью с текущим специалистом по данным, чтобы спросить его об их повседневных обязанностях, проблемах и обо всем, что вам любопытно. о нас.

По сути, это поведенческое интервью, чтобы узнать, есть ли у вас правильный настрой и энтузиазм, необходимые для работы в компании. Задайте им проницательные вопросы, которые покажут, что вы думаете о работе, и увеличьте свое обаяние до 11!

Вот несколько хороших вопросов:

• Какой проект в вашей карьере был самым сложным и как вы его решили?
• В чем заключаются уникальные преимущества работы специалистом по данным Facebook?
• Какие советы вы бы хотели получить, когда начали работать в Facebook?
• Какая функция Facebook вам больше всего нравится и почему она вам нравится?

Как подготовиться к собеседованию

Приближаясь к собеседованию, помните:

1. Провал одной части собеседования не означает вы не получите работу, сохраняйте уверенность.
2. Рекрутеры оценивают ваше отношение и дружелюбие не меньше, чем ваши навыки, не забывайте о ваших поведенческих навыках собеседования.
3. Привести в порядок ваше машинное обучение, основы SQL-запросов и основы статистики, чтобы убедиться, что вы не допускаете ошибок, которых можно избежать..

Лучший способ подготовиться к этому собеседованию — это практическая практика .

Чтобы позволить вам Правильно освежите свои основы и навыки работы с данными, компания Educative создала курс Grokking Data Science. Этот курс включает более 10 часов учебных материалов от основ статистики до продвинутого машинного обучения. В конце концов, вы закрепите свое обучение на опыте, выполнив реальный проект по машинному обучению.

С этим курсом вы сможете с уверенностью пройти собеседование в Facebook!

Удачного обучения!

Читать об интервью по науке о данных

• Ответ на 40 самых популярных вопросов на собеседовании по машинному обучению
• Ответ на 40 самых популярных вопросов на собеседовании по программированию в Facebook
• Анатомия вопроса на собеседовании по проектированию системы машинного обучения