Data Scientist Coding Interview Fragen für Recruiter

Coding-Interviews sind ein wichtiger Teil des Einstellungsprozesses für Data Scientists, da sie es Ihnen ermöglichen, die technischen Fertigkeiten und Problemlösungsfähigkeiten eines Bewerbers zu bewerten. Es ist jedoch entscheidend, die richtigen Fragen zu stellen, um die Fähigkeiten des Bewerbers genau zu bewerten. In diesem Artikel stellen wir Ihnen eine Reihe von Fragen für Coding-Interviews vor, die speziell für Personalverantwortliche auf der Suche nach dem perfekten Data Scientist-Kandidaten entwickelt wurden. Mit diesen Fragen können Sie die Programmierfähigkeiten eines Bewerbers, sein Verständnis wichtiger Data-Science-Konzepte und seine Fähigkeit, Probleme analytisch und kreativ anzugehen, beurteilen.

Data Science ist ein schnell wachsender Bereich, und die Nachfrage nach qualifizierten Data Scientist Coding ist höher als je zuvor. Als Personalverantwortlicher ist es wichtig, in einem Vorstellungsgespräch die richtigen Fragen zu stellen, um sicherzustellen, dass Sie die am besten qualifizierte Person für die Stelle auswählen.

Interviewfragen für Data Scientist Coding

Kompetenzbasierte Fragen

• Können Sie das Konzept des maschinellen Lernens erklären?
• Achten Sie auf eine klare und prägnante Erklärung des maschinellen Lernprozesses, einschließlich der wichtigsten Komponenten wie Training, Tests und Modellbewertung.
• Wie würden Sie mit fehlenden Daten in einem Datensatz umgehen?
• Beurteilen Sie das Verständnis der Kandidaten für verschiedene Strategien zum Umgang mit fehlenden Daten, wie z. B. Imputationstechniken oder den Ausschluss unvollständiger Beobachtungen, sowie ihre Fähigkeit, den gewählten Ansatz zu begründen.
• Was ist Regularisierung, und warum ist sie beim maschinellen Lernen wichtig?
• Beurteilen Sie das Verständnis der Kandidaten für Regularisierungstechniken wie L1- und L2-Regularisierung und ihre Fähigkeit zu erklären, warum Regularisierung notwendig ist, um Overfitting zu verhindern und die Modellleistung zu verbessern.

Verhaltensbezogene/situative Fragen

• Beschreiben Sie eine Situation, in der Sie vor einem schwierigen Datenanalyseproblem standen. Wie sind Sie es angegangen?
• Achten Sie auf eine ausführliche Erläuterung der Problemlösungskompetenz des Bewerbers, einschließlich seiner Fähigkeit, das Problem zu definieren, eine geeignete Methode zu bestimmen und die zur Lösung des Problems unternommenen Schritte zu erläutern.
• Wie gehen Sie mit widersprüchlichen Prioritäten oder knappen Fristen um, wenn Sie an mehreren Projekten gleichzeitig arbeiten?
• Beurteilung der Fähigkeit des Bewerbers, seine Zeit effektiv zu verwalten, Aufgaben nach Prioritäten zu ordnen und mit den Beteiligten zu kommunizieren, um sicherzustellen, dass die Arbeit effizient und auf hohem Niveau erledigt wird.
• Nennen Sie ein Beispiel für eine Situation, in der Sie einem nichttechnischen Publikum komplexe technische Konzepte erklären mussten. Wie haben Sie das Verständnis sichergestellt?
• Beurteilen Sie die Kommunikationsfähigkeiten des Bewerbers und seine Fähigkeit, komplexe Konzepte zu vereinfachen, ohne sie zu sehr zu vereinfachen, sowie seine Bereitschaft, seinen Kommunikationsstil an das technische Verständnis des Publikums anzupassen.

Allgemeine Fragen

• Mit welchen Programmiersprachen haben Sie Erfahrung, und welche ist Ihre stärkste?
• Beurteilen Sie die Kenntnisse des Bewerbers in relevanten Programmiersprachen wie Python oder R und ermitteln Sie den Grad seiner Fachkenntnisse, indem Sie über seine Projekte oder Erfahrungen mit diesen Sprachen sprechen.
• Wie bleiben Sie auf dem Laufenden über die neuesten Entwicklungen auf dem Gebiet der Datenwissenschaft?
• Suchen Sie nach einem Bewerber, der ein echtes Interesse daran zeigt, sich über Branchentrends auf dem Laufenden zu halten, und der Initiative zeigt, wenn es darum geht, relevante Ressourcen wie Forschungsarbeiten, Online-Kurse oder die Teilnahme an Konferenzen zu suchen.
• Können Sie ein Beispiel für ein Projekt nennen, bei dem Sie Algorithmen des maschinellen Lernens zur Lösung eines realen Problems eingesetzt haben?
• Bewertung der Fähigkeit des Kandidaten, Techniken des maschinellen Lernens effektiv auf praktische Probleme anzuwenden, Bewertung des Verständnisses für den Projektkontext und Bestimmung der Auswirkungen seiner Arbeit auf die Problemlösung.

Schlussfolgerung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Durchführung eines Bewerbungsgesprächs mit einem Datenwissenschaftler ein entscheidender Schritt ist, um den richtigen Kandidaten zu finden, der über die erforderlichen technischen Fähigkeiten und Kenntnisse verfügt. Indem sie eine Reihe von Fragen stellen, die die Kodierfähigkeiten, die Problemlösungsfähigkeiten und das Verständnis von Data-Science-Konzepten des Bewerbers bewerten, können Personalverantwortliche die am besten qualifizierten Personen für die Stelle identifizieren. Es ist wichtig, daran zu denken, dass diese Fragen geändert oder erweitert werden können, um sie an die spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen des Unternehmens anzupassen. Personalverantwortliche sollten einen umfassenden und maßgeschneiderten Interviewprozess entwickeln, der die Eignung des Bewerbers und seinen potenziellen Beitrag zum Data-Science-Team des Unternehmens gründlich bewertet.