Всё, что нужно знать про собеседования в Data Science

Можно с уверенностью сказать, что каждый из вас не раз сталкивался с собеседованиями, или в будущем с ними столкнется. Я потихоньку писал для вас серию постов, которая поможет:

1. Быстро вспомнить структуру определенных собеседований
2. Понять, на что следует сделать упор при подготовке
3. Подготовиться при помощи предложенных материалов в посте или списке источников

Итак, сверху вниз и по порядку публикаций:

1. В целом про собеседования и этапы прохождения отбора в компанию (Часть 1 и Часть 2)
2. Про резюме, его подготовку и оптимизацию (Часть 1 и Часть 2)
3. Общение с рекрутером, или почему этот этап действительно необходим.
Также мини-разбор резюме и каким оно было до, каким оно стало после улучшения
4. Собеседование на классический ML, или почему важна база
5. Собеседования по узким направлениям, или специализированный ML/DL (Часть 1 и Часть 2)
6. ML System Design, его структура и материалы для подготовки (Часть 1 и Часть 2)
7. Алгоритмическое интервью вместе с проверкой кодинга и бооооольшим количеством ссылок (Часть 1 и Часть 2)
8. Собеседование на проверку аналитических скиллов не без душноты (Часть 1 и Часть 2)
9. System Design с погружением в структуру, термины и большим списком источников (Часть 1, Часть 2 и Часть 3)
10. Поведенческое интервью со списками принципов и вопросов (Часть 1, Часть 2 и Часть 3)

Для всех этих постов я использовал информацию, которую собирал по несколько лет в своем другом канале. При этом я также постарался в каждой из глав раскрыть основные моменты, структуру и обязательно приводить примеры.

На все это у меня ушло больше, чем полгода и все это время я вкладывал частичку души в текст (или даже мануал), который теперь будет вам помогать топово готовиться к собеседованиям. Уверен, это будет полезно!

Лайк, шер, репост и комментарии приветствуются!

asisakov

#interview