我进行了 80 多次数据科学面试——这是有效的做法-开发者社区

原文：towardsdatascience.com/ive-done-80-data-science-interviews-here-s-what-works-ae8053f79a6d

我已经进行了超过 30 次数据科学面试，并且亲自进行了超过 50 次面试，所以我想从双方的角度给出我最好的建议。

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面试是一场数字游戏

在五个地方面试比只在一家地方面试给你带来更高的获得工作机会的可能性。你不需要是天才就能明白这一点。

我经常告诉人们，面试和求职申请是一场数字游戏，因为有很多事情可能出错，而这些错误是你无法控制的，比如：

你可能是一个优秀的候选人，但可能有人更适合这个角色。
面试官心情不好，你们之间没有默契。
他们问了一个你不知道的问题。
如果你在影响你表现的那一天感到疲倦、身体不适等，

因此，你不妨玩玩概率，尽可能减少这些风险。这也给你提供了更多的练习机会，增加了你获得角色的可能性。

我申请了 300 多个职位才得到我的第一份数据科学家工作，所以我了解玩数字游戏的感觉！

克服拒绝：从申请 300 多个职位中汲取的教训 | Egor Howell (数据科学家) | 第 3 集

倾听你的面试官

我经历过很多次，我在进行面试并试图引导候选人，但我感觉尽管我努力了，但他们并没有在听我说话。

我理解为什么会这样，因为你很紧张、焦虑，想要留下好印象。但深呼吸，如果你的面试官试图帮助你，尤其是在技术面试中，让他们这样做。

如果你没有听他们的话，可能会对你的表现造成更大的损害，因为它会在面试期间营造一种消极的氛围。

仔细倾听他们说什么，因为他们通常会给出有用的提示来回答问题。在职场中，能够倾听他人是一个关键技能，所以你想要很好地展示这一点。

解释你在做什么

对于面试官来说，没有比候选人回答问题时没有解释他们将如何去做更糟糕的了，这主要适用于技术或编码面试。

我总是先向面试官复述问题，以确保我完全理解它，然后我会讨论如何回答它。我这样做的原因如下：

回答真正被问到的那个问题，而不是我认为被问到的问题。
给自己一些时间，思考你将如何逻辑性地回答。
展示你全面的问题解决技能和系统性的方法。

慢慢来，仔细检查你的工作。这不仅对你自己有好处，而且对面试官来说也是十倍的好，因为他们会清楚地知道你在做什么，并纠正你可能犯的错误。

你不会因为解释自己和沟通清晰而受到惩罚；不用担心这一点。

使你的回答简洁

我记得我向一位候选人问了一个关于他们经验的一般性问题，他们竟然直接说了大约 10 分钟。别误会，他们有兴趣并且有很多话要说，但确实有一个限度，这个限度肯定已经达到了。

你想要简洁地回答，并给面试官留出空间进行插话和提问。面试本应是一种对话，所以让对方说话。

再次强调，这可能是紧张和试图证明你有资格做这份工作的混合体，但在面试中有很多时间来展示所有这些。

展示一个很好的技能是能够简洁地表达你的故事和答案。这可以节省每个人的时间，同时传达核心信息。

面试与实际工作不同

面试是一场游戏，它们并不一定测试所有让你在这个职位上做得好的技能，所以你需要学会很好地玩游戏！

在技术社区中，有一个关于 Leetcode 题目只是筛选过程而不是与工作直接相关的常见说法。

这部分是真实的，但大型科技公司需要一种方法来缩小候选人库，以找到杰出的候选人，而这是我们目前实施的最佳系统。

这测试了你在短时间内编写有效代码的能力，以及你传达解决方案和方法的沟通能力，正如我们之前讨论的那样。

我并不是说每天都要去刷 Leetcode，尤其是对于数据科学职位来说更是如此。但花时间学习如何玩这个游戏，以优化你的机会。

我推荐查看 Meta 的员工软件工程师 Ryan Peterman 对 Leetcode 的看法，因为我认为他说的非常准确。

为什么 Leetcode 如此受欢迎

准时到达并着装得体

小事情会带来差异并累积。每件事都做得比之前好 1%，就能给你带来很大的优势。

以下两件事不需要技能但相当重要：

准时参加面试，守时是一种现在被低估的品质。
穿着得体，看起来整洁。

当然，如果你是一个出色的候选人，但迟到五分钟，这不太可能对你有太大的影响，但为什么要冒这个风险呢？

大多数人不会在意，但你可能会遇到一个对此非常在意的面试官，这可能会危及你的机会。所以，只要准时到达即可；这不需要任何技能。

通过穿着得体，我并不是说穿上三件套西装——这既不是我们在科技行业，也不是当前社会中任何地方所穿的。

但也许要穿上一件衬衫，确保你的头发整洁，看起来整洁得体。这不需要特别的东西；只要看起来整洁即可。这会给面试官留下好印象，并显示你是认真的。

平衡关注行为和技术

许多人，包括我自己，都有过分关注技术技能而忽视软技能的习惯。这在数学和编码密集型数据科学工作中是有道理的。

坦白说，在面试中，后者才是真正让你脱颖而出的因素。

在某个时候，你的技术技能对许多职位来说已经足够充分；这更多是一个关于你如何处理工作的问题。

我的朋友 Mandy Liu 有一整篇文章关于她如何在被雇佣之前获得晋升，主要归功于她的行为面试和技能。

在我被雇佣之前我如何获得晋升

这种情况发生的原因是，行为面试实际上允许你展示你的行为，这些行为可能比你申请的职位级别更高。

实际上，情况可能相反，你可能会被降级。亚马逊的前首席工程师 Steve Huynh 在之前的视频中讨论了这一点。

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因此，平衡关注行为和技术面试，以最大化你获得潜在早期晋升的机会。

我有一整篇文章关于如何准备你的数据科学行为面试，你可以看看。