Стратегии лучшей подготовки🙌
Недавно я проходил собеседование на должность специалиста по данным (машинное обучение) в своей компании.
Кандидат, прошедший собеседование на роль, не подходил. Я объяснил, почему он не подходит для этой роли, и посоветовал вместо этого подать заявку на должность аналитика данных.
Но он настоял, чтобы я рассказал ему, как подготовиться к следующему интервью, поскольку он хотел пройти собеседование только для ролей машинного обучения.
Я дал ему несколько советов о том, как я обычно готовлюсь к интервью.
Именно тогда я подумал о том, чтобы вспомнить свой предыдущий опыт собеседования (как интервьюера, так и кандидата) и поделиться им со всеми вами (надеясь, что это поможет).
Итак, вот несколько шагов, которые я предпринял перед интервью, которые сработали для меня.
1)Получить должностную инструкцию: теперь кто-то может сказать, зачем говорить о таких очевидных вещах. Все так делают.
Ну, позвольте мне сказать вам, что это не так. Многие люди просто видят обозначение и приходят на собеседование.
Попросите рекрутера, который связался с вами, описать вакансию. Дело в области ИИ особенно, для каждой должности роли и обязанности различаются от компании к компании.
Пример: специалист по данным в одной компании может создавать модели машинного обучения, но в другой компании он может просто заниматься обработкой данных, а в другой компании можно ожидать, что эта роль будет выполнять визуализацию.
Основываясь на JD, я решил либо продолжать, либо отклонять многие звонки на собеседования.
Сказать "нет" очень важно.
Мы не хотим тратить время на интервью, которые нам не интересны.
ИИ — это не такая развитая область, как программная инженерия и т. д. Многие компании сами не уверены в том, каких кандидатов они хотят на те или иные роли. Так что это помогает в фильтрации.
2) Проверьте, что ожидается от раундов:Еще одно очевидное, верно? К сожалению, не многие люди делают это.
HR хотят, чтобы вы добились успеха, так что задавайте им все вопросы, которые у вас есть. Я видел, что большинство из них готовы обучать кандидатов.
Обычно раунды кодирования, технические и управленческие раунды проходят во многих компаниях в одном и том же порядке.
Получите эту информацию и подготовьтесь в соответствии с тем, на каком этапе вашего собеседования вы находитесь.
Я много раз спрашивал HR об уровнях сложности, языках (например, SQL или Python) и т. д. Это очень помогает при подготовке.
3) Запросите информацию об интервьюере:В наши дни вся информация доступна у нас под рукой. Давайте использовать это с пользой.
Имя интервьюера — отличный способ проверить его/ее биографию на таких сайтах, как Linkedin, и понять, о чем вас могут спросить. Всегда помните, что интервьюер попытается оценить вас, основываясь на том, что он знает. Так что постарайтесь думать с их точки зрения и заранее задавать вопросы, и будьте готовы.
Я видел, как многие пожилые люди публикуют вопросы об интервью и рассказывают о своем опыте на LinkedIn и других сайтах социальных сетей. Это дает большое представление об их мышлении.
Это действительно изменило правила игры. Это дает дополнительное преимущество, когда вы знаете предысторию человека.
Если ничего другого, по крайней мере, вы узнаете, является ли человек техническим или нет. Это помогает в объяснении понятий.
4) Создайте хорошую историю:каждый интервьюер спрашивает, расскажите мне о себе.
Держите свою историю наготове. Держите его четким.
Образовательный фон. Опыт работы в различных компаниях и краткое описание работы, связанной с должностью.
Не заморачивайтесь над этим вопросом. Всегда держите историю наготове.
5) Подробно опишите один проект. Это еще один вопрос, который обязательно зададут.
Я видел много кандидатов, которые ходили вокруг да около для этого.
Пожалуйста, поймите, что интервьюер имеет ограниченное время, чтобы взять интервью. Он/она захочет оценить вас по различным техническим параметрам.
Не тратьте его/ее время на хождение вокруг да около. Скорее используйте этот вопрос как возможность продемонстрировать свои технические возможности.
Пример: - Для должности специалиста по данным (машинное обучение) вы хотите доказать, что знаете весь жизненный цикл проекта.
Говорить о
а) каков был вариант использования,
б) как вы получили данные,
c) какой EDA вы выполнили (обработка выбросов, вменение отсутствующих значений и т. д.)
d) какую разработку функций вы выполнили
e) кодирование функций (кодирование Onehot и т. д.)
f) Разделение тестового поезда
ж) Построение модели
з) Метрики оценки
e) Как вы обнаружили переоснащение и разрешили его с помощью настройки параметров и т. д.…
f) Развертывание модели и переобучение, если таковые имеются
Углубляясь так глубоко, вы отвечаете на большинство вопросов о своих технических возможностях. Просто убедитесь, что прежде чем углубляться, спросите, какой проект интервьюер хотел бы подробно изучить.
Мы не хотим, чтобы они остановили нас на полпути и спросили о другом проекте. Становится немного неловко; это случилось со мной однажды.
Не позволяйте этому превратиться в монолог; скорее попытайтесь вовлечь интервьюера и превратить его в диалог, задавая вопросы, например, имеет ли это смысл? Хочешь, я еще что-нибудь объясню и т. д.?
6) Пробные интервью. После того, как вы выполните все вышеперечисленные шаги, вы захотите попрактиковаться в них.
Попросите своих друзей взять у вас интервью, попросите их задать всевозможные странные вопросы, которые они могут придумать. Это помогает нам быть готовыми к вопросам, которые могут застать нас врасплох.
Поверьте, иногда вы будете получать всякие странные вещи для проверки знаний, а иногда, потому что интервьюер тоже не знает, что спросить 🤣😜
Практика очень важна. Я видел, что после 3-4 интервью мне не нужно думать, слова начинают течь очень естественно. Вероятно, поэтому говорят, что чем больше вы практикуетесь, тем удачливее вы становитесь.
Надеюсь, что эти шаги будут полезны и повысят ваш уровень успеха.
Если вас интересуют такие темы, как искусственный интеллект, машинное обучение и наука о данных, рассмотрите возможность подписаться на меня и ознакомиться с другими опубликованными мной историями.
