bine, deci bucătăria lui Dev. 11 noaptea. marți. pad thai-ul scurgea grăsime pe blat, de la localul de pe mission street, prea multe șervețele ca de obicei. Dev zice „explică erorile de Tip I versus Tip II în contextul unui test A/B." nimic. gura mi se deschide și nu iese nimic. am făcut un master complet în statistică. doi ani din chestia asta. și stau în bucătăria lui incapabil să spun o propoziție despre erorile de Tip I lol. formule, sigur. cuvinte normale, nu. Dev s-a lăsat pe spate și a așteptat. trei secunde care au durat un an. scena aia din bucătărie e motivul pentru care scriu asta, pentru că două săptămâni mai târziu un VP de produs la o companie fintech mi-a pus același tip de întrebare în runda trei a unui onsite și creierul meu a făcut exact la fel. patru ore. funcții window SQL runda unu. bombardament de statistică runda doi. pitch de predicție a churn-ului runda trei. apoi omul ăsta vrea să justific dimensiunile eșantionului pentru un test A/B și nu am nimic. masterul nu m-a salvat. Dev m-a avertizat. e data scientist la Spotify, trei ani acolo, îi datorez nouă beri la momentul ăsta. mi-a spus o dată la un bar „interviurile de DS sunt patru interviuri care se prefac a fi unul" și eu eram pe telefon fără să ascult. lol
Dev a spus ceva în seara aia pe care l-am urât. rezemat de frigiderul lui, bere în mână, ce tupeu. „dacă nu poți explica un concept unui PM în două propoziții, nu îl înțelegi pentru interviu." apoi nebunul ăsta m-a pus să explic actualizarea Bayesiană prietenei lui, Lena. educatoare. zero cunoștințe de statistică. stătea acolo mâncând mix de nuci și se uita chiorâș la mine în timp ce eu divagam și nu puteam transforma intervalele de încredere în cuvinte normale. patru încercări. PATRU. eram vizibil roșu. la a treia încercare aproape renunțasem și ea tot se uita chiorâș și mânca mix de nuci. la a patra a dat din cap și ceva s-a deblocat în creierul meu. mă gândesc la fața aia chiorâșă a Lenei de fiecare dată când cineva mă întreabă să explic p-values fără să folosesc cuvântul probabilitate, sau când să folosești t-test vs chi-squared, sau parcurge-mi matematica pentru dimensiunea eșantionului A/B. întrebările care apar în fiecare loop DS despre care am auzit de la oricine. aceleași cinci concepte purtând logo-uri diferite de companii. manualul de o sută patruzeci de dolari m-a învățat mai puțin decât doamna cu mix de nuci
ecranul telefonic de DS la Meta totuși, sfârșitul lui 2025, Dev a trecut prin el. aproape complet SQL, SQL greu. funcții window. CTE-uri. self-join-uri. operații cu date. întrebarea lui a fost să găsești utilizatorii dintr-un tabel de login-uri a căror frecvență de autentificare a scăzut cu mai mult de cincizeci la sută de la lună la lună timp de trei luni consecutive. LAG, funcții window, grupare pe date, douăzeci de minute, editor partajat, go. alți doi oameni pe care îi cunosc au confirmat că DS-ul Meta e așa. SQL e poarta, scrie-l din cap sau ecranul e gata. coding-ul Google DS e mai ușor decât SWE dar vor Python real, Pandas în mod specific, îți dau date dezordonate, curăță-le, calculează metrici, apoi intervievatorul se uită chiorâș la tine și zice „ce ne spune asta." lol. oamenii scriu cod funcțional și apoi nu pot spune în cuvinte normale ce înseamnă propriul lor output. liniște completă. am fost persoana aia. uitându-mă la un dataframe. uitând cum funcționează numerele
Dev m-a privit cum fac o rundă mock Google pe FaceTime și s-a pus pe mute ca să nu-l aud râzând. mi-a trimis mesaj după „frate ai scris pandas corect și apoi n-ai zis nimic patruzeci de secunde." cele patruzeci de secunde alea sunt aceeași liniște care te omoară în rundele de ML sincer. nu o să te întrebe să derivezi backpropagation. Dev a primit „când ai alege gradient boosting în loc de random forest" la Amazon și eu am primit „clase dezechilibrate ce faci" într-un mock cu el la același blat de bucătărie, aceeași grăsime de pad thai pe blat pentru că nu curăță niciodată, și am înghețat din nou. a enumerat SMOTE și class weights și ajustarea threshold-ului și precision-recall peste accuracy și cazul de business pentru care fals pozitivele costă diferit de fals negativele și a stat acolo uitându-se la mine ca Lena cu mixul de nuci. cinci lucruri. eu aveam două din ele. două din cinci sună ca și cum ai citit un articol de blog. ai nevoie de toate cinci și trebuie să le conectezi și asta e ce trece. runda deep-dive ML la Amazon e unde Dev aproape a murit totuși, alegi un proiect de pe CV-ul tău și te bombardează treizeci de minute. ce model. de ce. ce features. evaluare. ce ai schimba. intervievatorul ăsta a petrecut CINCISPREZECE minute pe feature engineering pentru un sistem de recomandări pe care Dev l-a construit la Spotify. cincisprezece. pe un proiect. l-am pregătit interogându-l despre proiectul ăla o oră la blatul lui de bucătărie și la minutul douăzeci se împiedica de alegeri pe care le făcuse cu opt luni în urmă. a rescris toate notițele în seara aia. pe toate. Google merge pe teorie în schimb, compromisul bias-varianță, complexitatea modelului, regularizarea. „ok dar DE CE produce L1 ponderi rare." zici regiunea de constrângere diamant și follow-up-ul e ce înseamnă asta geometric și de ce contează pentru selecția feature-urilor în producție. Lena s-ar fi uitat super chiorâș la aia lol. intuiție peste demonstrații întotdeauna
studiile de caz sunt unde Dev m-a impresionat sincer. „metricile au scăzut doisprezece la sută săptămâna trecută, ce s-a întâmplat." construiești o investigație live în timp ce intervievatorul joacă rolul unui PM care îți dă răspunsuri vagi la tot. studiul de caz Meta al lui Dev a fost „utilizatorii activi zilnici Instagram Reels au scăzut opt la sută în Brazilia, parcurge-mi pașii." cinci minute de întrebări de clarificare înainte să propună un singur lucru. toți utilizatorii sau un segment. timing-ul actualizării aplicației. pattern-uri sezoniere în Brazilia în mod specific. cele cinci minute de clarificare l-au impresionat pe intervievatorul lui mai mult decât framework-ul de analiză care a venit după. eu aș fi sărit direct la ipoteze și probabil aș fi fost penalizat pentru asta. exact aceeași problemă ca cele patruzeci de secunde de liniște cu pandas lol. creierul meu vrea să răspundă înainte să vrea să întrebe. rundele comportamentale folosesc metoda STAR, „spune-mi despre o dată când analiza ta a schimbat o decizie de business." analiză specifică, care stakeholder, ce decizie s-a schimbat, rezultat măsurabil. „am făcut niște analize și a ajutat" e un răspuns de ne-angajare. take-home-uri unele companii încă fac, dataset, prompt, patruzeci opt până la șaptezeci și două de ore, trimite un notebook. Dev a revizuit take-home-ul unei prietene o dată. model XGBoost reglat perfect, zero explicații despre de ce a fost făcută vreo alegere de feature engineering. nici o propoziție despre de ce a ales acele features. nu a avansat. Dev s-a uitat la el și a zis „ăsta e un dump de kaggle nu un memo." scrie-l ca și cum ai convinge un VP să cheltuie bani. fiecare persoană cu care am vorbit care a primit o ofertă a scris așa. ai putea trece cu un notebook curat în stil kaggle? poate. dar nu aș paria pe asta după ce am văzut acea submisie respinsă
formatele companiilor dacă le vrei pentru că Dev m-a testat și pe astea lol. Meta DS e ecran telefonic SQL apoi onsite cu product sense plus studiu de caz plus deep-dive tehnic plus comportamental, product sense fiind cea specifică Meta unde gândești despre metrici pentru aplicațiile lor și e runda despre care Dev a zis că s-a simțit cel mai mult ca și cum ești grilantat de un PM care te urăște. Google DS e ecran telefonic cu coding și statistică apoi onsite cu coding și concepte ML și studiu de caz și runda Googleyness care e versiunea lor de „ești o persoană cu care vrem să luăm prânzul." Amazon DS începe cu un OA pentru SQL și statistică de bază apoi loop virtual cu coding, deep-dive ML pe munca anterioară, studiu de caz, comportamental cu principii de leadership și dacă nu ai memorat paisprezece principii de leadership multă baftă. loop-urile DS amestecă coding și vorbire motiv pentru care le dau peste cap oamenilor. rundele SQL și Python se simt ca interviuri de coding unde ajutorul live prinde golurile de sintaxă sau îți amintește o funcție window pe care creierul tău a pierdut-o (al meu a pierdut LAG în timpul ecranului meu Meta, din toate lucrurile lol). rundele de statistică și studiu de caz sunt mai conversaționale, un ghiont pe un pas de framework te ține să nu intri în spirală
am folosit InterviewMan în al doilea ciclu al meu. runda SQL, mi-a semnalat că scriu un subquery corelat când o funcție window ar fi fost mai curată. ȘTIU funcțiile window. presiunea m-a făcut să ajung la ce am învățat prima dată, ceea ce e cel mai prost tip de greșeală. runda de studiu de caz a scos la suprafață consideră sezonalitatea, schimbările de produs, problemele de pipeline de date când am primit o întrebare despre scăderea metricilor, practic același lucru cu Reels Brazilia pe care l-a primit Dev dar pentru o companie de plăți. exact ce mi-a băgat Dev în cap la blatul ăla de bucătărie peste pad thai. nervii au șters totul. mock-urile cu el sincer m-au învățat mai mult decât rundele live pentru că am văzut exact unde explicațiile mele se transformau în gesturi vagi și nu era presiune așa că le puteam repara. doisprezece dolari pe lună, fără plafon pe sesiuni, ceea ce după ce am petrecut doi ani pe un master și am fost distrus de doamna cu mix de nuci nu aveam de gând să fiu zgârcit la asta lol. de fapt am început să aștept cu nerăbdare sesiunile mock la un moment dat, ceea ce nu mi s-a întâmplat niciodată în viața mea. m-am uitat mai întâi după altceva dar totul era doar coding sau doar statistică, nimic care să acopere întregul loop DS. statistică și studiu de caz și comportamental și SQL într-un singur instrument. totul altceva era jumătate de instrument
iată mișcarea mea cea mai proastă. am studiat SQL o săptămână. statistică săptămâna următoare. ML după aia. compartimente separate ca și cum ar fi materii separate. am intrat în onsite-ul meu și mi-au aruncat totul odată într-o după-amiază, patru ore, totul deodată, la fel ca VP-ul ăla de fintech care vroia matematică de test A/B după trei runde de orice altceva. Dev mi-a spus că se va întâmpla asta, la bar, la blatul lui de bucătărie, probabil într-un mesaj pe care l-am ignorat în timp ce mâncam pad thai. nouă beri. îi datorez nouă beri și probabil îi datorez Lenei o scuză pentru că am masacrat actualizarea Bayesiană în bucătăria ei în timp ce ea încerca să mănânce mix de nuci. încă se uită chiorâș la mine când trec pe la ei lol
Ready to Ace Your Next Interview?
Join 57,000+ professionals using InterviewMan to get real-time AI assistance during their interviews.
