データサイエンティストの面接：質問・ヒント・使える表現

モデルを1つ選びます。まず問題、次に作ったもの、最後にその後の変化を話します。小さな変化でも大丈夫です。例：「I built a model to predict late deliveries. After that, the team planned routes better.」

自分の仕事には「I」、チームの仕事には「we」を使います。データの整理、特徴量の選択、モデルのテストなど、自分でやったことを2つか3つ挙げます。ほかの人がやったことも正直に伝えます。

結果を1つ話します。数字でもかまいませんが、なくても大丈夫です。「The support team answered urgent tickets first」のような答えで十分です。正確な数字がわからないときは、そのまま正直に伝えます。

精度、速さ、説明のしやすさなど、はっきりした理由を話します。ツールの名前や流行語を並べるだけにはしません。問題に何が必要で、その手法がどう合っていたかを伝えます。

ほかの手法を1つと、トレードオフを1つ挙げます。例：「A more complex model was a little more accurate, but it was harder to explain. The simple model was nearly as good and the team trusted it.」

使う人にとって何が一番大切だったかを説明します。誰が結果を使い、何が必要だったかを話します。やさしい言葉で十分です。例：「Speed was more important here, because the result was needed in seconds.」

具体的な例を1つ挙げます。どのくらいの頻度で会い、何を共有し、何を聞いたかを話します。例：「Each week I showed the product manager one chart and asked what decision it helped.」

1回の会議や会話について話します。誰がいて、どんな目標に決まり、なぜその指標がプロダクトに合っていたかを伝えます。短く、実際にあったことを話します。

やさしい言葉とシンプルなグラフを使ったことを伝えます。実際に使った説明の一文を1つ紹介します。説明のあとにプロダクトマネージャーが何を決めたかも話します。

実際にあった小さな問題を選びます。何がうまくいかず、次に何をして、何を学んだかを話します。落ち着いて前向きに話し、ほかの人のせいにはしません。