7 つの『データサイエンティスト』の採用面接 質問例 ＆ 回答例

この質問では、候補者が知っていて使用経験があるプログラミング言語とアプリケーションが分かります。回答から、基本的なプログラミング言語とプラットフォーム、または活用できるスキルを知り、候補者が追加研修を受ける必要があるかどうか判断できます。この職種に必要な言語やアプリケーションについて候補者の知識が不足している場合、研修に時間や費用がかかるので、この確認は欠かせません。候補者の回答から、次のようなスキルや適性を持っているか判断しましょう。

• SAS と R 言語のプログラミング経験
• Python、PHP、または Java の各言語の理解
• データ仮想化ツールの使用経験

この質問で、候補者がデータサイエンティストとしての仕事で現実に起こる問題をどのように解決するかが分かります。また、分析的な観点から問題解決にどう取り組むかが分かります。データサイエンティストには高い分析スキルと問題解決スキルが必要なので、このことの確認は欠かせません。次のような内容が回答に含まれているか確認しましょう。

• 問題解決法の例
• パフォーマンスの障害を特定するための手順
• パフォーマンスを評価するためのベンチマーク

この質問で、候補者がこの職種に応募して面接を受けることにした動機が分かります。回答から、候補者が採用企業で働くことに決めたきっかけと、データサイエンティストとしての意欲が明らかになります。この仕事に応募した理由に、候補者がデータに熱意を持っていることと、採用企業を信頼していることが表れている必要があります。この2つの要素で、候補者の仕事ぶりが分かります。候補者の回答から、次のようなスキルや適性を持っているか判断しましょう。

• データマイニングへの関心
• 採用企業の革新的な事業内容に対する敬意
• 分析スキルを応用してデータで現実の問題を解決する意欲

この質問で、全体的な観点から見た候補者の経験が分かり、対人スキル、コミュニケーションスキル、技術的なスキルを発揮した経験が明らかになります。データサイエンティストに必要な、分析結果を伝え、チームで働く能力や、タスクを実行するスキルがあるか確認しましょう。候補者の回答から、次のようなスキルや適性を持っているか判断しましょう。

• プロジェクト管理スキル
• チーム環境で仕事をした例
• データのエラーを発見する能力

しっかりした回答の例は次のとおりです。

この質問をする理由は、候補者がチーム環境での対立をどれだけうまく解消できるか知ることです。回答から、ストレスが大きな状況での候補者の問題解決スキルと対人スキルが分かります。グループの力関係やビジネスの状況は変化するので、これらのスキルを把握することは大切です。候補者の回答から、次のようなスキルや適性を持っているか判断しましょう。

• 議論を促す
• リーダーシップを発揮する
• 異なる意見を認め、尊重する

データサイエンティストは、スマートウォッチや携帯電話からのデータなど、さまざまなデバイスから複数のフォーマットで受け取る大量のデータを頻繁に収集する必要があります。この質問への回答で、候補者が大きなデータの前処理をどのように行うかが分かります。データサイエンティストが情報を正確に分析してビジネス問題の解決策を提案するためには、前処理されたデータが必要なので、このことの確認は大切です。次のような内容が回答に含まれているか確認しましょう。

• 自動化ツール
• 値の訂正方法
• データセットの理解

データサイエンティストは、教室で学ぶ理論の応用にとどまらず、実践的な応用に対処できなければなりません。この質問への回答で、候補者が外れ値の検出に最適な方法を調べるために時間をどう配分するかが分かります。候補者の分析スキルが明らかになるので、これは重要な情報です。次のような内容が回答に含まれているか確認しましょう。

• 生データの分析
• モデル
• アプローチ