Como funciona o Processo Seletivo da Netflix para Cientista de Dados?
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Percebo que diversos profissionais da área de tecnologia ainda possuem muitas dúvidas a respeito de processos seletivos para grandes empresas.
Pensando nisso, resolvi trazer a tradução de um artigo que explica, detalhadamente, como funciona o processo de entrevista para a Netflix. O autor é Jay Feng, fundador da Interview Query, empresa especializada em processos seletivos para a área de ciência de dados que presta serviços para as maiores empresas do mundo.
A Netflix é uma empresa de mídia de streaming sediada em Los Gatos, Califórnia. Ela permeia a cultura como a maior empresa de conteúdo sob demanda do mundo.
Fundada em 1997, a Netflix começou como um serviço de aluguel de DVDs. Após identificar novas possibilidades com a internet, expandiu para o negócio de streaming.
Atualmente, a Netflix possui mais de 150 milhões de assinaturas pagas em todo o mundo, incluindo seus 60 milhões de usuários nos EUA.
Com o streaming suportado em mais de mil dispositivos e cerca de 3 bilhões de horas assistidas por mês, os dados são coletados em mais de 100 bilhões de eventos por dia.
Ou seja, a ciência de dados está no DNA da Netflix, que aproveita a análise de dados para melhorar todos os aspectos da experiência do usuário. Ao longo dos anos, a Netflix aproveitou a ciência de dados para seu mecanismo de recomendação de conteúdo, para decidir quais filmes e programas de TV produzir e melhorar a experiência do seu usuário.
O papel da ciência de dados na Netflix
O papel de um cientista de dados da Netflix é fortemente determinado pela área de atuação de cada equipe especializada. No entanto, as funções gerais de cientista de dados da Netflix abrangem análise de negócios, modelagem estatística, aprendizado de máquina e implementação de deep learning.
A Netflix possui cientistas de dados trabalhando em mais de 30 equipes diferentes, incluindo personalização e algoritmos, análise de marketing, pesquisa e ferramentas de produtos, com conjuntos de habilidades que variam de análises básicas até a criação de algoritmos de aprendizado de máquina mais robustos.
Diferentemente de outras organizações, a Netflix contrata apenas cientistas de dados altamente qualificados, com pelo menos cinco anos de experiência relevante. Seus requisitos são muito específicos e os recrutadores buscam skills específicas para cada função.
As qualificações mais relevantes incluem:
Grau avançado (Master ou PhD) em Estatística, Econometria, Ciência da Computação, Física ou em um campo quantitativo relacionado.
+5 anos de experiência relevante com um histórico comprovado de aproveitamento de grandes quantidades de dados para impulsionar a inovação de produtos.
Experiência com tecnologias de processamento analítico distribuído (Spark, SQL, Pig, Presto ou Hive) e fortes habilidades de programação em Python, R, Java ou Scala.
Experiência na construção de modelos de aprendizado de máquina do mundo real com impacto demonstrado.
Profundos conhecimentos estatísticos utilizados nos testes A / B, análise de dados observacionais e modelagem.
Experiência na criação de produtos de dados e dashboards no Tableau, R Shiny ou D3.
Distribuição de equipes na Netflix
O termo ciência de dados na Netflix abrange um amplo escopo de campos e títulos relacionados à área. O cargo compreende perfis diferentes, desde cientistas de dados focados na análise de produtos a funções de engenharia de dados e machine learning.
Algoritmos de personalização: colaboração entre as equipes de produtos e engenharia para avaliar o desempenho e otimizar os algoritmos de personalização usados ​​para sugerir filmes, programas de TV, ilustrações e trailers aos usuários da Netflix.
Interface de usuário: alavancagem de modelos personalizados de aprendizado de máquina para otimizar a experiência do usuário do produto para todos os assinantes da plataforma.
Pesquisa e ferramental de produtos: inclui o desenvolvimento e implementação de métodos para avançar a experimentação na Netflix em escala. Isso envolve o desenvolvimento de estruturas de visualização de dados, ferramentas e aplicativos de análise que fornecem a outras equipes informações sobre o comportamento dos membros e o desempenho do produto.
Ciência e engenharia de dados para crescimento: concentra-se no crescimento da base de assinantes, criando e projetando pipelines de dados altamente escaláveis ​​e conjuntos de dados limpos em torno das principais métricas de negócios.
Engenharia de ciência de dados de marketing: criação de pipelines de dados distribuídos e confiáveis ​​e a criação de produtos de dados intuitivos que forneçam às partes interessadas meios de alavancar dados entre domínios de maneira self-service para todas as equipes não técnicas.
O processo seletivo para o cargo de cientista de dados na Netflix é semelhante ao de outras grandes empresas de tecnologia. Ele começa com uma etapa inicial por telefone com um recrutador e, em seguida, uma outra conversa curta por telefone com o gerente de contratação antes de prosseguir para uma entrevista técnica.
Após o candidato passar pela etapa técnica, uma entrevista na sede da empresa será agendada. Essa última entrevista é composta por duas partes, com 6 ou 7 pessoas.
Entenda o funcionamento de cada uma das etapas:
A primeira etapa do processo seletivo é uma conversa telefônica com um recrutador. Ela dura aproximadamente 30 minutos e os recrutadores da Netflix são altamente especializados e muito técnicos. O trabalho deles é entender os currículos e verificar se a experiência, projetos e habilidades anteriores listadas correspondem à função.
O segundo ponto desta parte da entrevista é testar habilidades gerais de comunicação e explicar o papel a ser realizado para os candidatos.
Em seguida vem a entrevista com o gerente de contratação. Essa etapa se concentra mais na experiência passada e se aprofundará na parte técnica/prática do que o candidato já realizou em ciência de dados e aprendizado de máquina.
Embora o recrutador tenha uma noção de seus projetos em alto nível para se adequar à equipe, o gerente de contratação fará perguntas mais aprofundadas, como por que o candidato usou certos algoritmos para um projeto ou como construiu diferentes sistemas de aprendizado de máquina ou de análise.
O gerente de contratação também poderá falar mais sobre os papéis e responsabilidades da equipe. É importante ressaltar que a Netflix dá muito valor para sua cultura organizacional e seus valores. Pode ser que seja solicitado que o candidato escolha um valor e explique sua decisão.
2. Conversa técnica
Depois de passar pela triagem inicial, a etapa técnica é o próximo passo da entrevista dos candidatos. Essa entrevista geralmente dura 45 minutos e envolve perguntas técnicas que abrangem SQL, experimentação e teste A/B, além de perguntas técnicas sobre aprendizado de máquina.
O que você sabe sobre o teste A / B no contexto de streaming?
Quais são as diferenças entre a regularização L1 e L2, por que as pessoas não usam a regularização L0.5, por exemplo?
Qual é a diferença entre descida de gradiente online e em lote?
Qual é a melhor maneira de comunicar os resultados da ML às partes interessadas?
Se você estiver interessado em mais perguntas realizadas pela Netflix, confira uma entrevista simulada em vídeo sobre aprendizado de máquina na Netflix:
3. Entrevista no local
A entrevista na sede da empresa é a última etapa do processo seletivo. É composta por entrevistas divididas em dois turnos, com um intervalo para almoço.
Essa etapa envolve entrevistas individuais com 6 ou 7 pessoas, incluindo membros da equipe de cientistas de dados, gerentes de equipe e gerente de produto. A entrevista na sede da Netflix é uma combinação de produto, aprendizado de máquina e vários conceitos analíticos.
A entrevista incluirá perguntas sobre o sentido do produto, estatísticas, incluindo testes A/B (teste de hipóteses), codificação SQL e Python, design experimental e métrico e ajuste da cultura. Se o papel estiver mais focado em engenharia, espere mais aprendizado de máquina e, possivelmente, perguntas relacionadas a deep learning.
Exemplos de perguntas da entrevista da Netflix
Escreva a equação para a construção de um classificador usando Regressão Logística.
Dado o valor de um mês de dados de login da Netflix, como account_id, device_id e metadados relativos a pagamentos, como você detectaria fraudes em pagamentos?
Como você projetaria uma experiência para um novo modelo de recomendação de conteúdo que estamos pensando em lançar? Que métricas importariam?
Escreva consultas SQL para encontrar uma diferença de horário entre dois eventos.
Como você criaria e testaria uma métrica para comparar duas listas de classificação de preferências de filmes ou programas de TV?
Como você selecionaria uma amostra representativa de consultas de pesquisa entre cinco milhões?
Por que a unidade linear retificada é uma boa função de ativação?
Se a Netflix pretende expandir sua presença na Ásia, quais são os fatores que você pode usar para avaliar o tamanho do mercado asiático e o que a Netflix pode fazer para capturar esse mercado?
Como abordaríamos a modelagem de atribuição para medir a eficácia do marketing?
Como você determinaria se o preço de uma assinatura Netflix é realmente o fator decisivo para um consumidor?
Lembre-se, o objetivo da entrevista é avaliar como você pode aplicar conceitos analíticos e algoritmos e modelos de aprendizado de máquina para prever o valor em usuários e conteúdo. Aprimore o conhecimento de estatística, probabilidade, teste A/B, projeto experimental e conceitos de modelagem de regressão e classificação.
Também é importante ler o manual de cultura da empresa. A Netflix criou uma cultura de trabalho exclusiva e mundialmente famosa, transcrita em mais de 100 páginas on-line.
Em resumo, a cultura da Netflix é criar uma equipe de alto desempenho e configurá-la em um ambiente que lhes permita se destacar. Isso é representado por uma quantidade saudável de liberdade e responsabilidade, forte contexto fornecido pelos gerentes com controle limitado de cima para baixo e um sistema de remuneração e promoção que recompensa os melhores profissionais.
Na negociação da oferta, observe que os pacotes de remuneração na Netflix são extremamente altos. Seus salários médios para contratações técnicas excedem US$ 300.000,00 anuais. É por isso que as entrevistas da empresa são tão difíceis, com um baseline super alto.
E aí, gostou do artigo? Tenho tentado mesclar conteúdo autoral com a tradução de artigos cujos assuntos ainda não possuam um bom material em português. Caso você queira sugerir algum tema, pode escrever nos comentários. Também deixo meu linkedIn para trocar experiências.