Интервью с Data Scientist
Заявления вроде «нам нужно найти пару дата сайнтистов» могут поставить в тупик даже IT-рекрутера с опытом. Разбираемся вместе с нашим экспертом, кого и где искать на роль Data Scientist, какие вопросы задавать и какие «фильтры» помогут вам сделать правильный выбор.
Data Scientist — это специалист, который работает с данными, а именно: очищает их, интерпретирует и делает выводы. Его задача — извлечь пользу из большого объема данных, которых сейчас у компаний больше, чем в достатке. Эксперт по данным должен обладать статистическими навыками/опытом, программированием и крайне желательно, чтобы он понимал сферу бизнеса, в котором работает — тогда он сможет самостоятельно выдвигать гипотезы и приносить пользу компании. Продуктами Data Scientist'a могут быть рекомендательные системы, предсказательные модели поведения пользователей на сайте, оттока клиентов и прочее.
Data Scientist должен делать на основе моделей предположения, отталкиваясь от не всегда известных данных. Можно сказать, что он занимается гибридом между программированием и статистикой. Три четверти математиков-программистов в России — Data Scientists. В России я ищу их в Facebook или на HH.ru. Лучший источник — это Kaggle, очень известный и авторитетный среди аналитиков ресурс. Но специалисты, которые там выкладывают резюме, достаточно дорогие. Ещё есть AngelList — очень хорошая платформа.
Как оценить специалиста? У меня большое количество фильтров. Опыт кандидата, его резюме и образование не имеют значения. Часто они вообще не умеют программировать или вообще не умеют считать.
Реальный показатель для меня, это ответы на вопросы, связанные с процессами, которые необходимы, для реализации задач:
- Сбор, очистка и фильтрация данных;
- Инжениринг фич;
- Валидация моделей и оценка того, как они применяются в жизни.
Любимый кейс на интервью — “Парадокс мальчика и девочки”.
Иван Черевко, Product Director в Поток, Rambler&Co
Вопросы, которые помогут провести интервью с Data Scientist:
- Почему вы выбрали аналитику?
- Какие задачи вы решали на последнем месте работы?
- Каким образом ставятся задачи?
- Какими ресурсами вы обладали для решения этих задач?
- С какими программами вам хотелось бы попробовать поработать и почему?
- Какие карьерные цели вы себе ставите (связаны ли они с анализом)?
- Как бы вы рекомендовали структурировать заказчика, чтобы получать прозрачный запрос?
- Какую информацию мы можем получить и что можем улучшить, если у нас интернет-магазин и мы знаем все артикулы заказов, дни, время, пол заказчика?
- Какая задача вас вдохновляет? Ведете ли вы свои проекты?
- Какими качествами должен обладать специалист вашей области?