面試官：Any Questions for Us?這10個問題可以助你鎖定offer

作者：Alison DeNisco Rayome

譯者：Lauren

本文授權轉載自大資料應用，公眾號ID：Datalaus

Dataminds 的聯合創始人兼資料科學家 Jessica Hill 表示，在僱用資料科學家時，僱主通常會尋找能同時懂得商業知識、數學和技術的人才。希爾說：

資料科學家候選人的問題通常圍繞著他們會為誰工作，資料科學團隊需要解決哪些型別的問題，以及他們是否與團隊合作，這些都是很好的問題，說明候選人有興趣解決實際問題，而不是因為資料科學發展前景好而想獲得這份工作。

以下是資料科學家在未來的求職面試中應考慮的10個問題。

1. 公司將會怎樣評估我？

這向我展示了候選人真正考慮的是績效，這是公司很看重的方面。同時，它還驗證了公司與員工在文化價值觀的一致性。

HackerRank 資料科學副總裁Sofus Macskássy說。

2. 您認為入職後三個月和六個月怎樣才算成功？

這表明候選人想要確切地知道經理如何評估他的成功或績效，並且他們清楚地知道成功是什麼樣的。對於一位優秀的經理人或領導者來說，這是一個很好的試金石。

Macskássy說。

3. 我的工作專案將如何與業務標的保持一致？

Macskássy說，這個問題比較針對公司，可能更適合於應聘高階資料科學的候選人。

這告訴我，候選人很重視業務影響，並且對業務有足夠的瞭解，可以提出與業務相關的問題。提出這樣的問題可能有點天真，因為候選人可能還沒完全理解商業樣式或領域，但這可以表明出候選人以正確的方式來思考工作的優先順序。

希爾表示，當候選人提出有關公司的總體標的和優先事項的問題時，表明他們打算將他們的工作與這些標的保持一致，並推動公司朝著正確的方向前進，而不是在一個孤島中工作。

Outreach資料科學副總裁 Pavel Dmitriev 說：

當對業務需求清晰理解與對資料的深入理解相結合時，最好的資料科學解決方案就出現了。一位優秀的資料科學家會想知道企業有哪些問題和需求，因為他們需要解決這些問題。

4. 我將與誰合作？

Civis Analytics應用資料科學負責人艾倫休斯頓說：

候選人應該詢問有關合作的問題，我會很感激候選人來詢問合作，我們在跨部門團隊工作，這既需要學習的熱情，也需要教授他人的興趣。

對此，一些問題可能如“技術人員的任期是多少？”，“在團隊裡承包商和全職員工的比例是多少？” Power Home Remodeling的資訊長Timothy Wenhold表示，提出這些問題可以讓候選人更深入地瞭解公司的文化。

5. 資料科學團隊如何與其他部門合作？

Mist技術長兼聯合創始人 Bob Friday 表示，在尋找人才的同時，招聘經理正在尋找能夠與其他部門合作的有力溝通者。

你理想團隊中的資料科學家是很擅長溝通的，能夠將問題及其解決方案轉述出來，並向擁有不同技術知識的人講述資料背後的故事。

他們必須能讓其他部門的同事明白他們正在研究的複雜概念，那其他部門的同事才能好好配合他們，帶給顧客更多的影響力。如果他們做不到，他們的價值就會嚴重削弱。

6. 資料科學在其公司裡是什麼樣的地位，以及我該向誰彙報工作？

Wenhold說，資料科學家在許多組織中的角色相當新，因此彙報的部門劃分還不是很清晰。

當候選人問我這些型別的問題時，我知道他們是真的想知道如何跟上級溝通，他們想知道自己能帶給公司什麼樣的影響以及他們如何融入我們的組織結構。

這些問題也有助於確定公司文化，Wenhold說：

有些資料科學家更喜歡在具有創業環境的地方工作，而有些則希望在一個成熟的組織或商業技術部門工作。這時候，招聘一位經理能確保找到符合團隊結構的候選人。

7. 有哪些培訓和職業發展機會？

Gramener 的聯合創始人 GanesKesari 表示，隨著機器學習和其他技術的提高，資料科學正在迅速發展起來，許多公司都在努力跟上步伐。Kesari 說：

那些需要提升自己並希望得到支援的候選人肯定會更有競爭力。

在 Civis Analytics 應用資料科學負責人 Crystal Son 表示，向公司詢問更多培訓和職業發展機會會表明你是一位愛學習，力爭上游的候選人。

8. 如何在貴公司收集資料？

Pavel Dmitriev 說：

一位優秀的資料科學家會知道，雖然他們可以對資料做很多事情，但如果沒有資料或資料質量差，他們就沒法拿出像樣的作品。

類似的其它問題包括：

• 一位優秀的資料科學家希望確保自己獲得高質量的資料？

• 如何處理和合併來自不同資料源的資料？

• 貴公司收到的常見資料質量怎麼樣？你們如何處理它們？

9. 貴公司有哪些常用工具，以及是否願意使用新的工具和軟體？

Wenhold說，這型別的問題能體現該公司對高科技的定位。

這些問題告訴我，這位候選人很聰明，也很經驗豐富，足以認識到工具只是輔助，他們才是最主要的一部分。

他補充道：

我有新員工甚至在開啟電腦工作前，花了兩周的時間跟隨不同部門員工學習。因為雖然理解統計概念很重要，但新員工只有瞭解這些統計資料如何適用於我們特定的工作環境才見效。

10. 公司如何處理不順利或與預期結果相違背的專案？

Knock的聯合創始人兼營運長Jamie Glenn表示，這個問題可以幫助候選人瞭解公司對失敗的看法，以及他們如何從中吸取教訓。

失敗是資料科學的重要組成部分――我們應該鼓勵團隊成員失敗，因為這意味著他們正在以你想要的方式去突破界限，以便作為團隊和公司真正具有創造力和創新能力。

你想看到的是，當特定專案沒有按計劃進行時，他們會停下來，回顧之前，看看發生了什麼，然後再實施不同方案以改善未來的結果。

原文連結：

https://www.techrepublic.com/article/10-questions-data-scientists-should-ask-employers-during-a-job-interview/#ftag=RSS-03-10aaa0b