Оффтоп Anatoly Burchakov
8 170

«С какой вероятностью вы достанете белый шарик?»

Как проводят собеседования на «лучшую должность 2016 года»

Пользователи сайта Glassdoor, на котором бывшие и действующие сотрудники различных компаний оценивают своих работодателей, назвали должность специалиста по data science лучшей работой 2016 года. Издание Business Insider изучило вопросы, которые задают соискателям в крупных компаниях при собеседовании на эту позицию. Редакция vc.ru приводит наиболее интересные из них.

Медианный годовой доход специалиста по data science в Америке составит в 2016 году $117 тысяч. «Поскольку теперь все компании так или иначе работают в интернете, им нужны люди, которые знают, как управлять данными, чтобы на их основе принимать лучшие решения о развитии бизнеса. Думаю, что спрос на таких специалистов будет в ближайшие годы оставаться высоким», — считает главный экономист Glassdoor Эндрю Чемберлен.

Особенно актуальна такая работа для технологических компаний. Пользователи процитировали некоторые вопросы, которые можно услышать на собеседованиях в ИТ-гигантах.

LinkedIn

  • «Мне предложили назвать какие-либо параметры, которые можно использовать для построения определенных алгоритмов. Например, построить алгоритм, который будет определять, что кто-то из моих знакомых начал поиски работы»

Facebook

  • «У вас самолет до Сиэттла. Вы хотите знать, стоит ли захватить зонтик. Вы звоните трем случайным друзьям из Сиэттла и каждого из них спрашиваете, идёт ли дождь. Каждый друг с вероятностью 2/3 скажет правду и с вероятностью 1/3 соврёт. Все трое сообщают, что на улице дождь. Какова вероятность, что в Сиэттле действительно идёт дождь?»

Uber

  • «Какие параметры вы бы использовали, чтобы оценить, привлекает ли клиентов наружная реклама Uber? И как бы в этом случае вы определили приемлемую стоимость привлечения клиента?»

Microsoft

  • «Создайте алгоритм, который проверяет, является ли заданное слово палиндромом»
  • «В сумке шесть шариков, один из них — белый. У вас есть 100 попыток достать один из них. После каждой попытки вы встряхиваете сумку и кладете шарик обратно. С какой вероятностью вы достанете белый шарик хотя бы один раз?»

Apple

  • «Есть миллионы пользователей, каждый из которых совершил сотни транзакций при наличии десятков тысяч продуктов. Как сгруппировать эти данные так, чтобы извлечь из этого пользу?»

IBM

  • «Как вы решаете проблему недостающих данных?»

Twitter

  • «Оперируя пользовательскими данными Twitter, как вы будете оценивать уровень вовлеченности?»

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
Статьи по теме
«Готовы ли вы пожертвовать своей личной жизнью и отношениями?»: Какие вопросы задают кандидатам на работу в Uber
«Предложите нам что-нибудь новое и креативное прямо сейчас»
«Как вы объясните важность HTML5 Ларри Пейджу?»
20 самых странных вопросов, которые задают на собеседованиях
{ "author_name": "Anatoly Burchakov", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 25, "likes": 17, "favorites": 1, "is_advertisement": false, "subsite_label": "flood", "id": 13252, "is_wide": true, "is_ugc": true, "date": "Thu, 28 Jan 2016 17:22:23 +0300" }
{ "id": 13252, "author_id": 44006, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/13252\/get","add":"\/comments\/13252\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/13252"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199791 }

25 комментариев 25 комм.

Популярные

По порядку

Написать комментарий...
9

>>> построить алгоритм, который будет определять, что кто-то из моих знакомых начал поиски работы

У американцев было исследование, согласно которому оказывается, что если работник стал наиболее часто посещать зубного врача в последнее время то он готовится к смене места работы (выбирает деньги по страховке - вроде так это объяснялось).

Ответить

Комментарий удален

9

Кароче в майкрософт всех берут.

Ответить
0

Это на Intern JavaScript Plugin Developer for Visual Studio.

Ответить
0

да ;) постановка задач отличается от умения "решать вопросы" к умению "ставить вопросы" ...

Ответить
2

Хихи Data Science это здорово, но что мне больше всего в этой сфере нравится. Здесь нет и не будет дилетантов, потому как сама профессия подразумевает работу на предсказуемый результат, а понять знает ли человек основные методики анализа можно на первом собеседовании и по портфолио.

И никогда в этой области не будет переизбытка кадров, ведь от соискателя требуется не просто заучивание чужих алгоритмов, а аналитическое мышление, которое дано далеко не всем.

Ответить

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

2

Сначала спашивают какую-то хуйню, а потом сажают в кубик отвечать на дурацкие вопросы пользователей или править чужие баги

Ответить
0

«У вас самолет до Сиэттла. Вы хотите знать, стоит ли захватить зонтик. Вы звоните трем случайным друзьям из Сиэттла и каждого из них спрашиваете, идёт ли дождь. Каждый друг с вероятностью 2/3 скажет правду и с вероятностью 1/3 соврёт. Все трое сообщают, что на улице дождь. Какова вероятность, что в Сиэттле действительно идёт дождь?»

Какова вероятность, что все трое одновременно соврали и на улице ясно? 1/3 * 1/3 * 1/3 = 1/27 Итого 26/27, что дождь.

Но более интересным был бы второй вопрос: откуда вы получили сведения о соотношении правды и лжи в словах 3 случайных друзей в Сиэттле? ))))

Ответить
2

Вопрос был не про вероятно ость того, сколько совпали, а про вероятность того, что на самом деле идёт дождь. Если все трое говорят одно и то же про одно событие, то не может быть так, что часть из них лжёт. Лгут либо все, либо никто.

Ответить
1

«Какова вероятность, что все трое одновременно соврали и на улице ясно? 1/3 * 1/3 * 1/3 = 1/27 Итого 26/27, что дождь.»

В 26/27 также входят варианты, когда только часть сказала правду.
А так у нас все либо соврали (1/27)
либо все сказали правду (2/3 * 2/3 * 2/3 = 8 / 27).
И того всего подходящих 9/27, из них гарантируют дождь 8/27.
То есть ответ: (8/27) / ( 1/27 + 8/27) == 8/9.

Ответить
0

Там либо дождь, либо ясно, поэтому если все 3 сказали, что дождь, то все 3 либо соврали, либо сказали правду...

Ответить
0

>>"А так у нас все либо соврали (1/27)

либо все сказали правду (2/3 * 2/3 * 2/3 = 8 / 27)."

Я не то же самое написал?

Ответить
0

А чего минусуем?:))

Ответить
0

Я отвечу-школьники везде.

Ответить
0

В общем, нужно писать в Фейсбук и требовать рассудить спор)))

Ответить
0

Почему вы полагаете, что события остаются независимыми? Ведь если первый сказал правду, вероятность того, что второй и третий не соврали - 100%. Итого дождь идет с вероятностью 2/3.
Поправьте, если что-то неверно посчитал.

Ответить
0

Потому что по условию задачи друзья отвечали независимо друг от друга. Дополнительное условие о том, что все ответили одинаково возникает в середине эксперимента, поэтому надо считать относительную вероятность.

Ответить
–1

8/9 только в предположении, что события дождь/не дождь равновероятны. В общем случае это не так.

Ответить
0

Мне кажется, я год назад читал такую же статью. И 2. И 3.

Ответить

Комментарий удален

0
Ответить
0

В смысле ответ к задаче с шарами, если я правильно понял условие.

Ответить
2

Можно сделать проще - посчитать вероятность того, что за 100 попыток белый шарик не будет вытянут ни разу(всегда будем вытягивать черный шарик) - (5/6)^100, тогда вероятность того, что белый шарик будет вытянут хотя бы 1 раз - 1-(5/6)^100 и практически равна единице.

Ответить
0

Да, конечно, так проще, затупил я. Не работать мне в Майкрософте, короче.

Ответить
0

"Не работать мне в Майкрософт специалистом по Data Science" - так точнее =)
В остальном же ничего не потеряно =)

Ответить

Комментарий удален

0

Вобщем, Лейбниц был бы весьма кстати этим компаниям.
А Паскаль и Ферма так просто назаменимы.
Одна глупость накладывается на другую и входит в другую. В результате "Исследование поведения" и "Прогноз поведения".

Ответить

Комментарий удален

Комментарий удален

0

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Нейронная сеть научилась читать стихи
голосом Пастернака и смотреть в окно на осень
Подписаться на push-уведомления