Блог < вернуться в блог Подписаться на блог

Интервью с Data Scientist

Добавлено: 24/01/2018
484

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:

  1. Сбор, очистка и фильтрация данных;
  2. Инжениринг фич;
  3. 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?

ПОДПИШИТЕСЬ НА БЛОГ