데이터 과학 인터뷰의 숨겨진 커리큘럼: 회사가 실제로 테스트하는 것

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# 소개

SQL, Python, 기계 학습 모델, 통계, 때로는 시스템 설계 또는 사례 연구 등 데이터 과학 인터뷰에서 어떤 내용이 나오는지 누구나 알고 있습니다. 면접에 이런 게 나오면 테스트하는 거겠죠? 좀 빠지는. 내 말은, 그들은 내가 나열한 모든 것을 확실히 테스트하지만 그것만 테스트하지는 않습니다. 회사가 실제로 평가하는 모든 기술 작업 뒤에는 숨겨진 레이어가 있습니다.

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이는 거의 주의를 산만하게 합니다. 여러분은 자신의 코딩 기술을 과시하고 있다고 생각하지만 고용주는 다른 것을 보고 있습니다.

그 밖의 다른 것은 숨겨진 커리큘럼, 즉 귀하가 해당 역할과 회사에서 성공할 수 있는지 여부를 실제로 드러내는 기술입니다.

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# 1. 비즈니스를 데이터로 변환할 수 있습니까?

이는 데이터 과학자에게 요구되는 가장 큰 기술 중 하나입니다. 고용주는 모호한 비즈니스 문제(예: “가장 가치 있는 고객은 누구입니까?”)를 데이터 분석이나 기계 학습 모델로 전환한 다음 의사 결정자를 위해 통찰력을 다시 일반 언어로 바꿀 수 있는지 확인하고 싶어합니다.

기대할 수 있는 것:

느슨하게 구성된 사례 연구: 예를 들어 “우리 앱의 일일 활성 사용자 수는 정체되어 있습니다. 참여도를 어떻게 향상시키겠습니까?”
분석을 정당화할 수 있는 후속 질문: 예를 들어 “참여도가 향상되고 있는지 확인하기 위해 어떤 지표를 추적하시겠습니까?”, “세션 길이나 유지 대신 해당 지표를 선택한 이유는 무엇입니까?”, “리더십이 수익에만 관심이 있다면 솔루션을 어떻게 재구성하시겠습니까?”

실제로 테스트하는 내용:

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명확성: 기술적인 용어를 너무 많이 사용하지 않고 쉬운 영어로 요점을 설명할 수 있습니까?
우선순위 지정: 주요 통찰력을 강조하고 그것이 중요한 이유를 설명할 수 있습니까?
청중 인식: 청중에 따라 언어를 바꾸나요(기술적 vs. 비기술적)?
오만함이 없는 자신감: 지나치게 방어적이지 않고 접근 방식을 명확하게 설명할 수 있습니까?

# 2. 상충관계를 이해하고 있나요?

직장에서는 정확성과 해석 가능성, 편향과 분산 등 끊임없이 균형을 맞춰야 합니다. 고용주도 인터뷰에서 당신이 그렇게 하는 것을 보고 싶어합니다.

기대할 수 있는 것:

다음과 같은 질문이 있습니다. “여기서 랜덤 포레스트를 사용하시겠습니까, 아니면 로지스틱 회귀를 사용하시겠습니까?”
정답 없음: 두 답변이 모두 맞을 수 있지만 선택한 이유에 관심이 있는 시나리오입니다.

실제로 테스트하는 내용:

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보편적으로 “최고”인 모델은 없습니다. 이해하시나요?
프레이밍 트레이드오프: 이를 쉽게 설명할 수 있습니까?
비즈니스 조정: 기술적인 완벽함을 추구하는 대신 비즈니스 요구에 맞게 모델 선택을 조정하려는 인식을 보여줍니까?

# 3. 불완전한 데이터로 작업할 수 있나요?

인터뷰의 데이터 세트는 거의 깨끗하지 않습니다. 일반적으로 누락된 값, 중복 및 기타 불일치가 있습니다. 이는 작업해야 하는 실제 데이터를 반영하기 위한 의도적인 것입니다.

기대할 수 있는 것:

불완전한 데이터: 일관되지 않은 형식의 테이블(예: 날짜가 2025/09/19 및 19-09-25로 표시됨), 중복, 숨겨진 간격(예: 특정 시간 범위에서만 값이 누락됨(예: 주말마다 누락됨)), 극단적인 경우(예: “판매된 품목” 열의 음수 수량 또는 연령이 200세 또는 0세인 고객)
분석적 추론 질문: 가정을 검증하는 방법에 대한 질문

실제로 테스트하는 내용:

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데이터 품질에 대한 본능: 아무 생각 없이 코딩하는 대신 데이터를 잠시 멈추고 질문하십니까?
데이터 정리의 우선순위 지정: 먼저 정리할 가치가 있고 분석에 가장 큰 영향을 미치는 문제가 무엇인지 알고 계십니까?
모호한 판단: 분석이 투명하고 위험을 인정하면서 앞으로 나아갈 수 있도록 가정을 명시적으로 설정합니까?

# 4. 실험 중에 생각하시나요?

실험은 데이터 과학의 큰 부분입니다. 역할이 명시적으로 실험적이지 않더라도 A/B 테스트, 파일럿 및 검증을 수행해야 합니다.

기대할 수 있는 것:

실제로 테스트하는 내용:

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실험 설계 능력: 대조와 치료를 명확하게 정의하고, 무작위화를 수행하고, 표본 크기를 고려합니까?
결과의 비판적 해석: 실험 결과를 해석할 때 통계적 유의성과 실제적 유의성, 신뢰 구간, 2차 효과를 고려합니까?

# 5. 모호함 속에서도 침착함을 유지할 수 있습니까?

대부분의 인터뷰는 모호하게 설계되었습니다. 면접관은 불완전하고 불완전한 정보와 지침을 가지고 어떻게 업무를 수행하는지 확인하고 싶어합니다. 추측해 보세요. 그것이 바로 실제 직장에서 얻을 수 있는 것입니다.

기대할 수 있는 것:

맥락이 누락된 모호한 질문: 예: “고객 참여를 어떻게 측정하시겠습니까?”
명확한 질문에 대한 반발: 예를 들어 “참여를 소요 시간이나 세션 수로 측정하기를 원합니까?”라고 질문하여 위의 내용을 명확히 하려고 할 수 있습니다. 그러면 면접관은 “리더십이 모른다면 무엇을 선택하시겠습니까?”라고 질문하여 당신을 그 자리에 놓을 수 있습니다.

실제로 테스트하는 내용:

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불확실한 사고방식: 당신은 동결합니까, 아니면 침착하고 실용적입니까?
문제 구조화: 모호한 요청에 명령을 내릴 수 있습니까?
가정 만들기: 다음 분석 반복에서 문제를 제기하고 개선할 수 있도록 가정을 명시적으로 설정합니까?
비즈니스 추론: 가정을 비즈니스 목표에 연결합니까, 아니면 임의의 추측에 연결합니까?

# 6. “더 나은 것”이 “좋은 것”의 적이 언제인지 아십니까?

고용주는 당신이 실용적이기를 원합니다. 즉, 가능한 한 빠르고 간단하게 유용한 결과를 제공할 수 있습니까? 6개월 동안 모델의 정확도를 1% 향상시키려는 후보자는 가볍게 말하면 그들이 찾고 있는 사람이 아닙니다.

기대할 수 있는 것:

실용주의 질문: 문제의 80%를 해결하는 간단한 해결책을 생각해낼 수 있습니까?
조사(Probing): 면접관이 당신이 거기서 멈추려는 이유를 설명하도록 강요합니다.

실제로 테스트하는 내용:

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판단: 언제 최적화를 중단해야 하는지 알고 있나요?
비즈니스 조정: 솔루션을 비즈니스 영향에 연결할 수 있습니까?
자원 인식: 시간, 비용, 팀 역량을 존중합니까?
반복적 사고방식: “완벽한” 솔루션을 고안하는 데 너무 많은 시간을 소비하는 대신 지금 유용한 것을 출시하고 나중에 개선하시겠습니까?

# 7. 푸시백을 처리할 수 있나요?

데이터 과학은 협업적이며 귀하의 아이디어는 도전을 받을 것이므로 인터뷰는 이를 재현합니다.

기대할 수 있는 것:

비판적 추론 테스트: 당신을 자극하고 접근 방식에 구멍을 뚫으려고 하는 면접관
정렬 테스트: “리더십이 동의하지 않으면 어떻게 되나요?”와 같은 질문입니다.

실제로 테스트하는 내용:

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면밀히 조사되는 탄력성: 접근 방식이 어려울 때 침착함을 유지합니까?
추론의 명확성: 당신의 생각이 당신에게 명확하고, 그것을 다른 사람에게 설명할 수 있습니까?
적응성: 면접관이 접근 방식에 허점을 노출하면 어떻게 반응합니까? 당신은 그것을 우아하게 인정합니까, 아니면 기분이 상하고 욕설을 퍼붓고 울면서 사무실을 뛰쳐나가나요?

# 결론

아시다시피, 기술 면접은 실제로 자신이 생각했던 것과 관련된 것이 아닙니다. 모든 기술 심사의 기본 내용은 다음과 같습니다.

비즈니스 문제 번역
장단점 관리
지저분하고 모호한 데이터 및 상황 처리
최적화할 때와 중지할 때를 아는 것
압박 속에서도 협업

네이트 로시디 데이터 과학자이자 제품 전략 분야의 전문가입니다. 그는 또한 분석을 가르치는 부교수이기도 하며, 데이터 과학자가 상위 기업의 실제 인터뷰 질문을 사용하여 인터뷰를 준비하는 데 도움이 되는 플랫폼인 StrataScratch의 창립자이기도 합니다. Nate는 취업 시장의 최신 동향에 대해 글을 쓰고, 인터뷰 조언을 제공하고, 데이터 과학 프로젝트를 공유하고, SQL의 모든 것을 다룹니다.

출처 참조