В понедельник я проходил первое собеседование на позицию стажера Data Scientist’а и крайне успешно его… завалил.

Так получилось, что мне повезло «пройти без очереди» на собеседование именно на ту позицию, на которую я МЕЧТАЮ попасть. Я занимаюсь Data Science около 9 месяцев (начиная с февраля) и поставил себе сроки - за полтора года стать уверенным джуном или хотя бы стажером. Но раз была возможность пройти собеседование и при текущих навыках - все же решил попробовать.

Онлайн-собеседование длилось час и немного не соответствовало моим ожиданиям - за два дня ДО повторял всё, что знал (и даже чуть больше :)), потому что ожидал технический блок вопросов. Но весь час прошел как обычный разговор - мне сразу рассказали о задачах и стэке, поспрашивали о своих проектах и метриках, которые я использовал. Чтобы произвести лучшее впечатление, возможно, лишним добавил и объяснение метрик, как в ответе на вопрос, если бы он был о них.

Где я запнулся?… Во-первых, data science - это действительно не только про программирование и статистику. Кратко говоря, нужно немало времени уделить внешней стороне - бизнесу: мало понимать, как интерпретировать работу. Важно уметь переводить язык заказчика в технический и наоборот и знать, что именно требовать от заказчика для полноценного проекта.

Как я понял, именно на стажерские/junior позиции важно продемонстрировать энтузиазм и умение учиться и развиваться, чего мне в тот раз от сильного волнения просто не удалось.

Точно могу сказать, что приветствуются участие в соревнованиях на Kaggle и навыки командной работы.

А ещё мне дали две задачки на логику и я их не менее успешно завалил. :(

Конечно, емейл с отказом очень (ОЧЕНЬ!!, хоть и оправдано) сильно огорчил, но зато могу поделиться тем, чему меня научил час собеседования.

❤️ Друзья, буду очень благодарен каждому совету. Спасибо за внимание :)