При решении задач на собеседовании кандидаты часто волнуются и упускают из вида полезные мелочи, которые могут помочь в понимании задачи, разработке решения или в поиске ошибок. Чек-листы и советы из этой статьи помогут сосредоточиться на нужных деталях.
Внимательно прочитать условие.
Понять что дано, а что требуется?
Какие данные есть в задаче и каких типов (входные данные)?
Какой результат нужен и какого типа (выходные данные)?
Какие действия описаны в задаче?
Коротко обо мне, чтоб не возникало вопросов мол: "А чего он тут вообще мне рассказывает?":
Недавно я задумалась, чего именно ждут работодатели от кандидатов в 2024 году. Чтобы это выяснить, я обратилась к коллегам, которые занимаются наймом в Loyalty LabsЧитать полностью »
В первую очередь я бы больше хотел раскрыть тему особенностей прохождения собеседований и переговоров на Европейском / Американском рынках.
Поделюсь опытом, расскажу про кейсы, особенности, отличия от СНГ рынка.
На момент начала прохождения собеседований я уже пол года жил в Португалии.
Самый Юг, солнечный Портимао. Кто-то мне говорил, что в Алгарве более 300 солнечных дней в году. Я не считал, но это очень похоже на правду. День начинается рано, заканчивается поздно. Зимой можно выходить на улицу в обычном спортивном костюме, а летом становишься цвета молочного шоколада за месяц.Читать полностью »
Привет, дамы и господа, которые кликнули на эту статью с горячим заголовком! Давайте знакомиться: меня зовут Артем Соловьев, и в данный момент я Middle iOS-разработчик в крупной лизинговой компании, где мы с командой занимаемся разработкой и поддержкой внутренних CRM-систем.
Привет! Меня зовут Артем. Я работаю Data Scientist'ом в компании МегаФон (платформа для безопасной монетизации данных OneFactor). Мы строим скоринговые (credit scoring), лидогенерационные (lead generation) и антифрод (anti-fraud) модели на телеком данных, а также делаем гео-аналитику (geo-analytics).
В предыдущей статье я поделился материалами для подготовки к дизайну систем машинного обучения.
Давайте вспомним из каких секций состоит процесс собеседований на позицию Data Scientist:
Меня зовут Александр Гирев, я Android-разработчик и технический интервьюер. Мне доводилось следить за качеством собеседований в компании, разрабатывать рекомендации и матрицы вопросов, обучать начинающих интервьюеров.
Однажды на интервью я спросил кандидата, был ли у него опыт проведения технических собеседований. Кандидат ответил неожиданным образом: «Что за опыт — задать пару технических вопросов?». Услышав это, я слегка подвис. Я считал интервью серьёзным навыком, почти искусством.
Недавно у меня было телефонное собеседование, на котором мне задавали разнообразные вопросы по Java. Это стандартное собеседование и большинство вопросов тоже было вполне стандартным:
Что такое полиморфизм?
В чём разница между List и Set? Когда стоит использовать первое, а когда второе?
Где можно столкнуться со взаимной блокировкой (deadlock)?
В чём разница между строгой и слабой типизацией?
