Собеседования на менеджерские/руководящие роли в AI/ML/DS/Engineering/Applied Science.

Так получилось, что за последние пару лет я активно собеседовался на разные менеджерские ML роли в Big Tech компаниях: Google (отказ), Amazon (оффер на Applied Science Manager), Uber (EM — 2 раза отказ), Facebook (AI EM — оффер), Spotify (отказ), Microsoft(отказ) и тд. Кроме того, несколько раз помогал готовиться другим кандидатам на похожие позиции.
Так как вообще проходят собеседования на менеджерские роли в сфере AI/ML (команды примерно 5–20 человек) в FAANG+ компаниях? Как правило, процесс состоит из нескольких этапов. Отдельные этапы могут отсутствовать в некоторых компаниях, но в FAANG+ обычно присутствуют почти все перечисленные (в сумме выходит 7–10 интервью).

Этап 1. Скрининг и первичный отбор.

- Скрининг резюме: Резюме оценивает рекрутер, нанимающий менеджер и auto-screening. Часто помогает подача через реферал, известные компании в опыте, лучше убрать все намеки на возраст (даты выпуска с университета), фото и тд.

- Созвон с hiring менеджером: behavioral interview на матч к позиции (cultural fit). Иногда такое интервью проводят ближе к финалу процесса, но нередко и в начале.

- Интервью с HR (recruter): high-level обсуждение соответствия вас под вакансию, после чего HR передаёт свои заметки hiring менеджеру для принятия решения. Иногда этот этап недооценивают, хотя процент отказов на этом этапе не маленький.

Этап 2. Предварительный технический и поведенческий скрининг.
На этом этапе обычно проводят технические интервью и поведенческие интервью. Грубо говоря, это отборочный этап на допуск к основным собеседованиям 🙂Суммарно может быть 2-4 интервью.

- Технические интервью: Например, для DS ролей это могут быть вопросы по Python + SQL и дизайн A/B теста (+ базовая статистика). Для EM — классический Coding(leetcode style), ML — ML System Design + могут попросить разобрать проект из вашего опыта.

- Поведенческое интервью: фокус на каком-то одном или нескольких аспектах менеджерской работы. Основные темы — People Management, Stakeholder Management , Cultural Fit, Project Management. Иногда одно интервью покрывает все аспекты.

Этап 3. Основной цикл интервью (Loop).
Это серия углубленных интервью — обычно 5–6 раундов, покрывающие все вышеперечисленные темы с деталями. Иногда может быть два интервью на одну тему.

- Behave: Отдельные поведенческие интервью с акцентом на тех же темах: People Management, Stakeholder Management, Cultural Fit, Project Management. Каждый из этих раундов проводится часто скип-менеджерами/менеджерами смежных команд.

- Технические навыки: Глубокие технические интервью на ML System Design, System Design, Coding. Для некоторых ролей могут добавить (понимания ML-методов в глубину) или дополнительные вопросы по ML+ (ML в ширину), могут попросить разобрать статью на ресерч позиции.

После прохождения основного цикла собирается команда интервьюеров, чтобы принять решение. В случае с бигтехом это делается отдельной дополнительной комиссией из директоров.

Этап 4. Team Matching (выбор команды).
В некоторых компаниях после общего loop начинается подбор конкретной команды. Этот этап может включать дополнительные собеседования, бывают отказы и на этом этапе - после всех пройденных 8 собеседований 😀

- Повторный cultural fit: Ещё одно поведенческое интервью c hiring менеджером и/или с skip manager.

- Team interview / знакомство с командой: Неформальная встреча с командой, редко встречается.

Этап 5. Рекомендации (опционально).
Не во всех случаях, но иногда финальный шаг — это проверка/запрос по прошлым компаниям по деталям опыта, успешность проектов, стиль работы в команде и т.д. Этот этап служит дополнительной проверкой перед окончательным оффером.

Каждый из описанных этапов может слегка различаться в зависимости от компании и конкретной роли, некоторые этапы могут объединяться, пропускаться и заменяться. Однако в целом процесс собеседования на менеджерские позиции в сфере ML/AI примерно такой.