Phỏng vấn nhà khoa học dữ liệu: câu hỏi, mẹo và cách nói hữu ích

Chọn một mô hình thôi. Nói vấn đề trước, rồi đến thứ bạn đã xây, rồi đến điều đã thay đổi. Thay đổi nhỏ cũng không sao. Ví dụ: “I built a model to predict late deliveries. After that, the team planned routes better.”

Dùng “I” cho việc của bạn và “we” cho việc của cả nhóm. Nêu hai hoặc ba việc bạn tự làm, như làm sạch dữ liệu, chọn đặc trưng hoặc kiểm tra mô hình. Hãy thành thật về phần của người khác.

Nêu một kết quả. Có thể là một con số, nhưng không bắt buộc. “The support team answered urgent tickets first” là một câu trả lời tốt. Nếu bạn không nhớ con số chính xác, cứ nói thật như vậy.

Đưa ra một lý do rõ ràng, như độ chính xác, tốc độ hoặc việc dễ giải thích. Đừng chỉ kể tên công cụ hay từ thời thượng. Hãy nói vấn đề cần gì và phương pháp của bạn đáp ứng ra sao.

Nêu một phương pháp khác và một sự đánh đổi. Ví dụ: “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.”

Giải thích điều gì quan trọng nhất với người dùng. Nói ai dùng kết quả và họ cần gì. Dùng từ đơn giản, ví dụ: “Speed was more important here, because the result was needed in seconds.”

Đưa ra một ví dụ cụ thể. Nói bạn gặp nhau bao lâu một lần, bạn chia sẻ gì và hỏi gì. Ví dụ: “Each week I showed the product manager one chart and asked what decision it helped.”

Kể về một cuộc họp hoặc một cuộc trò chuyện. Nói ai có mặt, mục tiêu nào được thống nhất và vì sao cách đo đó hợp với sản phẩm. Nói ngắn gọn và thật.

Cho thấy bạn dùng từ đơn giản và biểu đồ dễ hiểu. Đưa ra một câu bạn đã nói. Nói quản lý sản phẩm đã quyết định gì sau khi nghe bạn giải thích.

Chọn một vấn đề nhỏ và có thật. Nói điều gì không ổn, bạn làm gì tiếp theo và học được gì. Giữ giọng bình tĩnh, tích cực. Đừng đổ lỗi cho người khác.