【面試題目變了】想當數據科學家?企業要看你做「專案」的能力

數據科學家是許多工程師爭搶的職位,而企業招募的方式也隨著經驗累積逐漸改變。過去,企業很常問「腦筋急轉彎」(brain teaser)式的問題;現在,企業則透過「專案情境」的問題,篩選出最適合的應徵者。

「腦筋急轉彎題」與工作情境脫節,無法篩選人才

根據美國數據教育公司 The Data Incubator 的 觀察 ,過去企業招募數據科學家的方式與軟體工程師相當,都會問腦筋急轉彎式的問題,例如「一架波音 747 能裝幾顆高爾夫球」,考驗應徵者的思考能力與反應速度;而數據科學家的題目還多了統計學,例如「丟兩顆骰子,它們的點數和能被 3 整除的機率是多少」。此外,應徵者也會被要求在白板寫程式。

然而,企業漸漸發現,這類腦筋急轉彎式的題目無法篩選人才,也與真實的工作情境脫節,因此減少使用這類題目。

企業轉為使用「專案」考題,測試應徵者解決問題的能力

現在企業大多採取以「專案」為基準的考題。主考官會請應徵者分析真實資料,讓應徵者寫出實際的程式。相較於腦筋急轉彎,專案題目的答案更為開放,鼓勵應徵者探索各種解決方案。專案式題目具備以下 2 個優點:

1. 測驗情境更貼近實際工作環境

過去主考官會要求應徵者在白板寫程式,但工作時根本不可能把程式寫在白板。在專案情境的題目下,應徵者能夠使用網路查資料,也能使用自己偏好的整合開發環境(IDE)或程式環境寫程式。

有些企業會允許應徵者把題目帶回家做答。在放鬆的情境下,能激發應徵者的創意思考,更能測出應徵者的實力。

2. 測驗題目更接近實際企業問題

過往的腦筋急轉彎問題很「莫名其妙」,並不是真實的商業問題;企業以前也會考演算法知識,但在真實的工作環境,演算法已經是現成的,資料科學家並不需要親自寫出來。專案式問題會提供應徵者真實商業問題與資料,更能測出未來所需的工作能力;此外,專案也能測試應徵者溝通等軟實力。

應徵者可準備專案作品集展示能力

對企業來說,用專案問題更能篩選出具備解決問題能力的人,也能提升應徵者的好感。The Data Incubator 觀察,在美國,目前有 80% 的企業使用專案式題目,採用腦筋急轉彎題目的企業僅剩 20%,而且多數是變革較慢的大企業,但這種過時的招募方式讓部分應徵者拒絕 offer。

對應徵者來說,不考腦筋急轉彎問題更是種「福音」,可以不用擔心被問到莫名其妙、不著邊際的問題,而專案式題目更是 demo 自己解決真實商業能力的機會,建議應徵者建立自己的專案作品集,藉此展示自己的能力。

參考資料

Tech Crunch》、《Analytics Insight》、《VentureBeat

(本文提供合作夥伴轉載;首圖來源:Wallpaper Flare CC Licensed。)

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