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      Entretien pour Data Scientist

      23 mai 2018
      Candidat à l'entretien anonyme
      Aucune offre
      Expérience négative
      Entretien moyen

      Candidature

      J'ai postulé en ligne. Le processus a pris 2 semaines. J'ai passé un entretien chez Yummly

      Entretien

      Had two phone screens and then an onsite. My interview went really well in all three stages and I could not find a reason for not providing an offer. They seem to be unclear about what specialization they want to hire for as ML, DL has a lot of domains. As a suggestion to the hiring team, Do not waste time in interviewing if your requirements are not clear.

      Questions d'entretien [1]

      Question 1

      Tech + coding questions
      Répondre à cette question
      1

      Autres retours d’entretien d’embauche pour un poste comme Data Scientist chez Yummly

      Entretien pour Data Scientist

      16 avr. 2018
      Candidat à l'entretien anonyme
      Aucune offre
      Expérience positive
      Entretien moyen

      Candidature

      J'ai postulé en ligne. J'ai passé un entretien chez Yummly en avr. 2018

      Entretien

      Applied online. Was contacted by Greg Druck, Chief Data Scientist, to set up a time for an interview by phone. I was asked to step through projects I had worked on at my current job, it was a pretty good conversation; Greg seemed interested, asked good questions and is kind. I assumed there would be some online coding technical screen since Greg said to make sure to be near a computer for our interview. There was, kind of. It was a Google doc, but the questions were in regards to retention metrics. Honestly this totally threw me off,of all the things I have been asked during an interview this was a first. I have never dealt with retention and have never looked into it (and to be completely honest, have no interest in it). Of course it could be argued that retention is really just a stand in for any type of metric and Greg was simply looking to see how one thinks. I really don't know. However given the emphasis put on machine learning in the job description, I was expecting something related to that. I guess it just was not meant to be, and that happens. Data science interviews are tough since it seems you could be asked almost anything.

      Questions d'entretien [1]

      Question 1

      Come up with a retention metric given this data; data consists of users, dates, and 'events.' Given these event features, how would be figure how they correlate with our defined retention metric? (I don' think they mean literally correlate, they seemed to be going in the direction of how to manipulate the data to come up with a way of determining an event features importance, but not within the context of machine learning).
      Répondre à cette question
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