عندما دعيت لمشاركة قصتي، فكرت فيما سأتحدث عنه. أعتقد أن الجزء الأكثر تميزًا وقيمة في قصتي هو تجربتي في البحث عن عمل في منطقة الخليج بالولايات المتحدة. لقد كنت مرتبكًا جدًا خلال تلك الأيام “المظلمة”.

في البداية، لم أكن أعرف حتى الوظائف التي سأتقدم إليها. آمل أن تساعدك قصتي في اجتياز الأوقات الصعبة.

قبل أن أشارك تجربتي في البحث عن عمل، أود أن أعرض خلفيتي. لقد كنت في صناعة الاتصالات لأكثر من 10 سنوات. أنا مهتم بتحليل المشكلات وحلها. بعد الانتهاء من برنامج علوم البيانات، أتاحت لي Beamdata الفرصة للعمل على 3 أنواع مختلفة من المشاريع. لقد غطت بناء نموذج التنبؤ للمبيعات، وأدوات البيانات الضخمة الداخلية، وبناء نظام التوصية على مستوى المنتج. كانت هذه المشاريع الثلاثة جيدة بما يكفي لتجعلني أتصل للمرة الأولى لإجراء مقابلة.

ما نوع الوظائف التي يجب أن أتقدم لها؟

على الرغم من إدراج الكثير من الوظائف كعالم بيانات، إلا أن المتطلبات متغيرة. وفقًا للوصف الوظيفي، أود تصنيفهم كمحلل بيانات، وعالم بيانات، ومهندس تعلم الآلة.

محلل بيانات:

في منطقة الخليج، 70% من وظائف علوم البيانات هي في الواقع وظائف محلل بيانات. لكي نكون أكثر تحديدًا، فإن هذه الأنواع من المناصب مخصصة في الغالب لمحللي المنتجات. تشمل الكلمات الرئيسية في الوصف الوظيفي والمتطلبات ما يلي:

1. الفطنة التجارية / الإحساس بالمنتج / دراسة حالة المنتج.
2. تطوير لوحات المعلومات (تصور البيانات) وتحديد المقاييس أو مؤشرات الأداء الرئيسية.
3. تصميم وتحليل اختبار A/B.
4. الإحصاء ونظرية الاحتمالات.
5. مهارات الاتصال ويمكن تحويل نتائج التحليل إلى توصيات الأعمال.
6. SQL (أو بايثون).
   
   

عالم البيانات:

إلى جانب متطلبات محلل البيانات، تؤكد بعض الوظائف على ما يلي:

1. خوارزميات التصميم، بناء النماذج.
2. إظهار الخبرة في إنشاء ونشر وتقييم أداء نماذج التعلم الآلي.
3. فهم قوي لخوارزميات التعلم الآلي، مثل نموذج الانحدار والغابة العشوائية والنموذج اللوجستي.
4. الكفاءة في كل من Python وSQL.

تتطلب بعض الوظائف أن يكون لدى المرشحين معرفة أساسية في التعلم العميق أو لديهم خبرة في موضوعات معينة مثل البرمجة اللغوية العصبية و/أو رؤية الكمبيوتر، ولكن هذا ليس شائعًا جدًا.

مهندس التعلم الآلي:

هذا الموقف خارج نطاق برنامج علوم البيانات. الكلمات الرئيسية التي قد تراها هي:

1. مهارات الترميز على مستوى الإنتاج.
2. عمليات تطوير البرمجيات (الاختبار، CI/CD، وثائق التصميم، سير عمل إدارة المشروع، مراجعات التعليمات البرمجية، واتفاقيات التحكم في المصدر).
3. البنية التحتية السحابية.
4. Tensorflow وPytorch.
5. عامل ميناء أو Kubernetes.

لقد تقدمت بطلب للحصول على منصبي محلل بيانات وعالم بيانات أثناء بحثي عن وظيفة.

كيفية الاستعداد للمقابلات؟

بناءً على تجربتي في المقابلة، سأشارككم كيف قمت بالتحضير للمقابلات وأسئلة المقابلة الأكثر شيوعًا هنا.

1. SQL:
   • يجب أن يكون إكمال أسئلة SQL على Leetcode وHackerRank جيدًا بما يكفي للتحضير.
     • ليتكود: https://leetcode.com/
     • هاكر رانك: https://www.hackerrank.com/
       
       
2. الإحصائيات والاحتمالات:
   • المفاهيم الأساسية (تكرار عالي جدًا):
     1. نظرية الحد المركزي والافتراض الأساسي.
     2. القيمة P.
     3. الأهمية – المستوى.
     4. مستوى الثقة.
     5. فاصل الثقة.
     6. صيغة بايزي للاحتمال الشرطي (تحتاج إلى معرفة كيفية حسابها).
     7. خطأ Type1 وType2 (نفس المفهوم في ML).
   • يتم طرح هذه المفاهيم في كل مرة تقريبًا إذا كانت الشركة قد أدرجت “الإحصائيات والاحتمالات” في متطلبات الوظيفة.
     
     
3. اختبار أ/ب:
   • لم أتقدم بطلب للحصول على وظيفة بطلب اختبار A/B، ولكن دورة Udacity هذه مفيدة لمراجعة المفاهيم الإحصائية المذكورة أعلاه.
     • دورة يوداسيتي: https://wwwudacitycom/course/ab-testing–ud257
       
       
4. الكتب المقترحة:
   • لقد قرأت هذه الكتب بسرعة، ولكني ما زلت أشعر أنه من الصعب إجراء مقابلة دون خلفية صناعية أو خبرة عملية ذات صلة.
     • الحالات في نقطة
     • أسئلة المقابلة الشخصية لشركات التكنولوجيا
       
       
5. شعور المنتج:
   • أود أن أقترح التعرف على منتجات الشركة وأعمالها، ثم الاستعداد للأسئلة المحتملة التي قد يطرحونها.
     
     
   • فيما يلي بعض نماذج الأسئلة التي جمعتها من الإنترنت ومن تجربتي الخاصة:
     1. لاحظت اليوم على الفور أن عدد المستخدمين الجدد لتطبيقك قد تضاعف. ماذا يمكن أن يكون السبب؟ هل تعتقد أنها جيدة أم لا؟
     2. إذا كان لدينا تطبيق يتضمن عمليات شراء داخل التطبيق، فاذكر 4 مقاييس على الأقل ترغب في مراقبتها في لوحة التحكم الخاصة بك.
     3. إذا كنت تجري اختبار أ/ب ووجدت أن النتيجة إيجابية للغاية، فإنك تقرر إطلاقه. في أول أسبوعين، كان أداء موقعنا إيجابيًا للغاية. ومع ذلك، مع مرور الوقت، يبدو أن جميع المقاييس تعود إلى وضعها الطبيعي. كيف ستفسر هذه النتيجة؟
     4. لنفترض أننا فيسبوك ونرغب في إضافة زر “حب” جديد. هل ينبغي لنا أن نفعل هذا؟ 5). نحن نجري 30 اختبارًا في نفس الوقت، ونجرب إصدارات مختلفة من صفحتنا الرئيسية. في حالة واحدة فقط، يفوز الاختبار على الصفحة الرئيسية القديمة. القيمة P هي 0.04. هل ستقوم بالتغيير؟
     5. إذا وجدت بعد إجراء اختبار A/B حقيقة أن المقياس المطلوب (أي نسبة النقر إلى الظهور) يرتفع بينما يتناقص مقياس آخر (أي النقرات). كيف يمكنك اتخاذ القرار؟
     6. افترض أنه تم تكليفك بتقدير القيمة الدائمة (LTV) لمشغل تطبيق اللعبة الخاص بنا. ما نوع المقاييس التي ترغب في حسابها لإجراء تنبؤ جيد؟ افترض أنك قد جمعت بالفعل كل ما تريد. كيف يمكنك إجراء هذا التنبؤ/التقدير؟
     7. إذا أتيحت لك الفرصة لإضافة ميزات جديدة لتطبيقنا لزيادة أرباحنا خلال فترة قصيرة جدًا. ماذا ستفعل؟
        
        
   • عندما أجبت على أسئلة معنى المنتج، كان هذا هو الإطار الذي استخدمته:
     1. اطرح أسئلة توضيحية (ماذا يفعل المنتج؟ لمن هو المنتج؟ مهمة الشركة، وما إلى ذلك).
     2. تأكد مع القائم بإجراء المقابلة من هدف المنتج (على سبيل المثال، زيادة التحويل، والإيرادات، والمشاركة، والاحتفاظ، وما إلى ذلك).
     3. قم بتخطيط هيكل التحليل الخاص بك (على سبيل المثال، استخدم دورة حياة المنتجات مثل مراحل الوعي والمشاركة والاحتفاظ وتحقيق الدخل).
     4. تعمق في كل قسم من التحليل الخاص بك (على سبيل المثال، في كل مرحلة، حدد السلوكيات التي يمكن قياسها باستخدام المقياس).
     5. قم بتلخيص تحليلك (أعد ذكر ما تحدثت عنه، ثم حدد أولويات المقاييس الرئيسية من الخطوة 4 واذكر السبب).
        
        
6. التعلم الآلي:
   • ما تعلمناه في برنامج علوم البيانات غطى ما يقرب من 90% من أسئلة المقابلة لهذا الجزء. الأسئلة المتداولة هي:
     1. التحيز مقابل التباين.
     2. أخطاء النوع 1 والنوع 2.
     3. تسوية L1/L2.
     4. مقاييس النموذج (مثل الدقة، والاستدعاء، ودرجة F).
     5. الغابة العشوائية، التمهيد، النسب المتدرج (يتم سؤالك عن هذا في كل مرة).
        
        
   • ما لم نتعلمه ولكنه أيضًا أسئلة شائعة:
     1. افتراضات نموذج الانحدار (في كثير من الأحيان).
     2. نموذج الإحصاء مقابل نموذج التعلم الآلي.
     3. نموذج السلاسل الزمنية.
        
        
7. برمجة بايثون / المهام المنزلية:
   • لقد قمت بأخذ واجبات منزلية مرتين، وطُلب مني كتابة التعليمات البرمجية عبر الإنترنت أثناء إحدى المقابلات مرة واحدة. ظهرت وسائل K التجميعية كحل مرتين، وظهر نموذج الانحدار ونموذج السلاسل الزمنية مرة واحدة. لا توجد إجابة صحيحة للمهام المنزلية. المفتاح هو تقديم المنطق الخاص بك والحل الخاص بك لحل المشكلة. ابذل قصارى جهدك للقيام بالمهمة، وستكون قريبًا جدًا من تلقي العرض إذا تمكنت من إكماله بشكل كامل.
     
     
   • أمثلة على الواجبات المنزلية:
     • https://github.com/JifuZhao/DS-Take-Home
     • احتفظ برمز المحاضرة، فهو مرجع جيد جدًا للواجبات المنزلية.
     • Leetcode: أمارس لغة Python باستخدام أسئلة Leetcode سهلة المستوى. لقد تم طرح بعض الأسئلة علي حول بنية البيانات، ولكن ليس في كثير من الأحيان.
       
       
8. ملخص:

الجدول الزمني للبحث عن وظيفة

أود أن أقترح عليك بدء البحث عن وظيفة بعد الانتهاء من البرنامج. استغرق الأمر مني حوالي شهرين لفهم سوق العمل ونقاط الضعف والقوة والاهتمامات. وفي الوقت نفسه، يرجى محاولة العمل على بعض مشاريع العميل الحقيقي. يمكن لبرنامج WeCloudData مساعدتك بالتأكيد في هذا الأمر.

In general, you have to go through 4-5 rounds of interviews. The whole process will take more than 1 month, or even 2 months. It’s not easy to handle several interviews at the same time, especially when you have a take-home assignment. After a couple of failed interviews, you will have more confidence and will know more about your target and career. For me, in the 6^th month, I finally got a job offer and I believe that with this information you could land a job even quicker than me.