Як Microsoft шукає data scientists?

07.10.2020

Кандидат повинен мати гарну технічну базу, досвід, але й уміти пріоритезувати задачі, комунікувати з різними людьми та презентувати результати роботи.

Корпорація Microsoft стала основним гравцем у data science-індустрії після того, як Azure з її інструментами машинного навчання поступово підкорила ринок хмарних обчислень. Відповідно, Microsoft в останні роки активно працювала над своєю командою з дата-аналітики, перетворюючись на одного з найбільших роботодавців у цій сфері, пише портал Analytics Insight, досліджуючи, як відбувається набір до неї.

Командна робота

Багато хто асоціює роботу у великій компанії з типовим столом у опен-спейсі. Але в реальності все не так. Працівник Microsoft часто працює в команді, відповідає на питання, а ще за годину, можливо, проводитиме технічне інтерв’ю. Така робота передбачає багато спілкування через e-mail, мітингів, переговорів і планування коротко- та довгострокових цілей. Це робоче середовище не дасть сумувати — навколо постійно щось відбувається. 

Ролі та обов’язки

Дата-аналітики у Microsoft повинні визначити бізнесову або технічну проблему, яку можна вирішити з використанням data science, знайти джерела інформації, проаналізувати дані та допомогти інженерам втілити рішення. Також вони мають кооперуватися з розробниками та програмними менеджерами для того, щоб впровадити нові рішення за допомогою телеметрії.

Фахівці з аналітики даних працюють з численними продуктами Microsoft, від Bing до Office чи Skype. Зазвичай завдань для них більше, ніж вони можуть зробити, тому вони мають розставляти пріоритети, оцінюючи, наприклад, довгострокову цінність для Microsoft, підкреслюють експерти.

Вимоги до кандидатів

• Диплом магістра чи бакалавра з машинного навчання/Data Science, прикладної статистики, математики чи інжинірингу;

• Від 3 років досвіду роботи з data science, глибинним навчанням, машинним навчанням, аналітикою великих даних, бізнесе-аналізом;
• Навички роботи з мовами програмування, наприклад, R чи Python;
• Досвід роботи з середовищами глибинного навчання (PyTorch, TensorFlow) буде перевагою;
• Розуміння принципів роботи алгоритмів глибинного навчання, які використовуються для розпізнавання об’єктів та сегментації;
• Гарні навички візуалізації та проведення презентацій, здатність донести інсайти та пропозиції до менеджерів, керівників департаментів.

Типи інтерв’ю

Скринінг — 30-хвилинне телефонне інтерв’ю для розуміння бекграунду та досвіду кандидата. Також може бути кілька технічних питань.

Технічний скринінг — інтерв’ю тривалістю від 45 хвилин до години за участю фахівця з data science з боку компанії. Його мета — перевірити технічні навички кандидата, наскільки добре він чи вона можете писати код і пояснити свій підхід. Технічний скринінг включає три питання стосовно алгоритмів, SQL, а також теорії ймовірності і статистики.

Особисте інтерв’ю займає весь день з 9 до 16. Кандидат у члени data analytics команди Microsoft зустрічається з п’ятьма різними фахівцями з data science і навіть обідає з кимось із них. Ось що має проаналізувати ця команда інтерв’юерів:

• Розуміння структури даних та алгоритмів їхнього аналізу;
• Знання теорії ймовірності та статистики;
• Володіння моделюванням та машинним навчанням;
• Вміння працювати з даними;
• Особливості поведінки.

Крім того, під час спілкування оцінюється вміння кандидата комунікувати з різними людьми, остальки команда дата-аналітиків пов’язана з багатьма відділами, щоб забезпечити їх усім необхідним для плідної роботи.

Навчальна програма Microsoft Professional Degree (MPD)

Вакансій у data science більше, ніж кандидатів з достатнім рівнем кваліфікації. 

Цей дисбаланс може зіграти вам на руку, зазначають експерти. Microsoft запустила онлайн-курси, покликані збільшити кількість професійних аналітиків даних на ринку. Microsoft Professional Degree (MPD) дає змогу будь-якому фахівцю покращити свої знання за допомогою навчальної програми університетського рівня, складеної за участі компанії-роботодавця.