年底跳槽好福利,数据挖掘工程师面试指南

数据挖掘领域是一个独特的行业,通常的招聘方法可能不大适用于本行业的特点。在招聘一个合格的数据挖掘工程师时,公司一般关注以下三个方面:

1、他聪明吗?

聪明意味着能够透过复杂的信息建构问题并以正确的方式加以解决。聪明人还能从失败中获取经验。

2、他是否专注于项目?

专注意味着在各种困难的环境中,仍能独立或合作完成项目。

3、他能否与团队一起工作?

团队合作需要很好的沟通能力。工作中涉及到的概念、问题、模型和结论等都需要成员之间正确的沟通方能加以明确。

为了解候选人是否具有数据挖掘工程师的潜质,需要一个小时以上的面试,类似于以下五个环节:

1、简介

交谈寒暄,使候选人放松下来,互相介绍和问答。

2、关于数据挖掘项目

这是一个重要和耗时的环节,主要是询问候选人最近进行的数据挖掘项目的情况和处理方式。一般包括以下方面:候选人如何描述这个项目?候选人在项目中处于什么角色和有什么贡献?项目持续了多长时间?这个项目的关键问题是什么?问题如何解决?数据挖掘中最困难的阶段是什么?最有趣的经历或阶段是什么?在候选人眼里,客户是什么样的?在他眼里,团队其他成员是如何表现的?候选人从中获得了什么样的经验?……

在这个环节,不仅要向候选人提问”What“的问题,还要多沟通关于”Why“的问题。因为优秀的数据挖掘工程师要能够面对客户压力和要求,清晰地支持回应他们的要求,并有理有据地论证他们提出的观点。

3、关于数据挖掘的流程

考察候选人对于工作流程的认识是必要的,如果他谈到了跨行业数据挖掘流程规范(CRISP-DM)意味着好兆头。有很多时候,候选人对这些规范不以为然。虽然说从不同的角度来看待问题是一种创新,但是创新也需要建立在坚实的流程标准之上,以保证人为决策不会出现大纰漏。必要时,可以让候选人在白板上画出工作流程图,并让他评价这些工作中最为重要或者最需要反思的地方。因为建模工作不可能一次完成,需要反复地提炼问题和重建模型的情况是经常遇到的。

另外,面试中也可能会集中在某个挖掘流程进行深入考察,例如询问如何避免过度拟合、如何从大量的候选变量中进行筛选、如何评价比较模型的效果等。

4、解决问题

软件公司的面试一般会包括”编码测试“,考察数据挖掘工程师也应该如此。一种通用的做法是提供一份存在缺陷的分析报告,让候选人对报告进行研究,阐述报告中结论的意义,提出其中所存在的问题或不足,以及改进或补救的方法。

5、收尾

在面试的最后阶段,面试方需要回答候选人提出的问题,并使之相信公司在本行业的优势地位或者光明前景,以及从事这个岗位在职业生涯中的作用。在完成面试后,面试人通常会立即将面试记录整理存档。

对于面试人和候选人来说,面试都是繁重的,但也是一个交流学习的好机会。通过面试,双方可以了解到其他人遇到的问题,以及他们是如何解决问题的。

注:本文得到discovery公司的授权,摘译了其文章的一部分。

End.

原文发布于微信公众号 - PPV课数据科学社区(ppvke123)

原文发表时间:2015-01-03

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