Кураторский список вопросов
Подготовка к собеседованию - это один из аспектов поиска работы, а получение работы, которую вы хотите, - другой аспект. Я недавно писал о первой части, что делает этот пост более важным. Я видел так много людей, которые изо всех сил пытались решить, какую работу выбрать. Поскольку большинство компаний не могут заранее рассказать о реальной работе, которую они делают, трудно понять, над чем именно работает команда и какова будет ваша жизнь после присоединения к компании.
Я знаю, что вопрос: «А теперь у вас есть ко мне какие-нибудь вопросы?» После часового интервью может показаться устрашающим. Но важно, как будет выглядеть ваша жизнь после того, как вы закончите поиск работы с предложением в руки!
Я составил список вопросов, которые я хотел бы прочитать, прежде чем принимать решение о выборе между несколькими предложениями о работе. Большинство вопросов являются общими, но содержат некоторые конкретные вопросы для специалистов по анализу данных, инженера машинного обучения, прикладного ученого, инженера данных и инженера-исследователя. Пожалуйста, дайте мне знать больше вопросов, и я буду продолжать добавлять сюда (вы можете написать мне по адресу [email protected] или оставить комментарий)
1. Какой технический стек вы используете в повседневной жизни?
Это важный вопрос, так как у большинства компаний есть свои внутренние технологии работы над вещами на производстве. Будете ли вы работать над такими внутренними технологиями или чем-то обычным, например, python / spark или чем угодно. Работа над внутренними технологиями на самом деле не создает передаваемых навыков, и вам может потребоваться больше усилий, чтобы соответствовать отраслевым стандартам.
2. Как выглядит ваш средний день / неделя?
В какое время вы больше всего инвестируете? В этом разделе можно задать несколько дополнительных вопросов.
3. Сколько в среднем часов вы тратите на встречи?
Очевидно, что это может варьироваться в зависимости от ролей. Например, если вы занимаетесь управленческой ролью, вы можете проводить почти все свое время на собраниях, но если ваша роль в большей степени связана с инженером, это говорит о том, со сколькими людьми вы будете взаимодействовать ежедневно, сколько времени тратится только на общение. , сколько времени вы будете тратить на реальную работу. Третья часть определит
4. Как будет выглядеть баланс между работой и личной жизнью.
Вопросы, связанные с исследованиями
Как определить, насколько исследовательской будет ваша работа? Для меня это было важным моментом. Это вопросы, которые помогли мне лучше проанализировать:
5. Сколько времени вы тратите на чтение научных статей? Есть ли группа чтения, которую вы посещаете еженедельно / раз в две недели?
Сможете ли вы оставаться на вершине безумия машинного обучения даже после повседневной работы, или вы просто будете помнить только BERT с 2018 года (да, это было уже 3 года!)
6. Публикует ли ваша команда? Если да, то на каких конференциях?
Публикация является приоритетом в вашей команде или просто работа над серийными моделями? Считается ли публикация фактором продвижения? Какие типы конференций представляют собой текущие публикации? Насколько они применимы или есть ответы на некоторые фундаментальные исследовательские вопросы?
7. Ваша команда предпочитает публикации на внутренних конференциях / в журналах?
Внутренние конференции помогают познакомиться с исследованиями в других группах компании, нетворкингом и особенно коллаборациями.
Проекты с открытым исходным кодом
8. Есть ли у команды проект с открытым исходным кодом?
Это помогает поддерживать внешнее портфолио и дает представление о типе работы, в которой участвует ваша команда.
9. Можете ли вы внести свой вклад в другие проекты с открытым исходным кодом?
Есть много компаний, которые запрещают вам работать над другими проектами с открытым исходным кодом вне вашей работы. Вы можете уточнить у своего менеджера, если это вас интересует.
10. Каковы основные ценности компании? Соответствуют ли ваши ценности этим?
Это многое говорит о том, как компания будет относиться к своим сотрудникам и в основном к вам. И насколько они будут вас ценить!
11. Какие усилия по разнообразию прилагает команда?
Люди могут иметь противоположное мнение по этому поводу, но для меня это всегда было важным выбором при выборе карьеры.
12. Как долго длится проект?
Будете ли вы работать над десятками небольших проектов или вам будет предоставлена право собственности на одну часть продукта.
13. Каково соотношение разработки программного обеспечения, анализа данных и машинного обучения?
Это такой важный вопрос. Так много людей разочарованы простой работой по очистке или извлечению данных, а не реальным решением проблем. Посмотрите, подходит ли вам это соотношение.
Еще один дополнительный вопрос, который можно задать: 14. Есть ли у вас отдельная группа по исследованиям / разработке программного обеспечения / инженерии данных?
15. Как выглядит процедура предложения нового проекта в группе?
У группы есть специальные встречи ежемесячно / раз в две недели только для обмена знаниями / идеями? Это заставляет всех услышать, а также показывает, что команда ценит инновации.
16. Как выглядит рост вашей команды?
Соответствует ли это вашим личным карьерным целям? Еще один важный момент - увидеть, сколько людей переходят на другие роли. Пример: если вам нравится роль менеджера по продукту, возможен ли этот скачок с вашей нынешней должности?
17. Сколько лет той части продукта, над которой вы будете работать?
В интервью Дебархья Даса с Джеем Шахом он упомянул, что большинство команд сейчас используют чужой код и самые сложные проблемы уже решены. Я не мог с этим согласиться. Если вы работаете над продуктом, который существует уже много лет, то самая сложная часть создания продукта уже решена. В основном он строится на этом или поддерживает текущую кодовую базу. Это сводится к большому количеству дополнительных работ.
