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Wissenschaftler Interview Questions

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Wissenschaftler Interview Questions

Bei einem Vorstellungsgespräch für Wissenschaftler wird von Ihnen Fachwissen und die nötige Erfahrung für die jeweilige Stelle erwartet. Häufig angesprochene Themen sind beispielsweise grundlegende statistische Methoden, Konzepte des maschinellen Lernens und Analyse von Fallstudien. Die befragende Person wird höchstwahrscheinlich auch Ihre Kommunikations- und zwischenmenschlichen Fähigkeiten beurteilen, die für eine effektive Arbeit im Team und das Einwerben von Drittmitteln unabdingbar sind.

Typische Bewerbungsfragen als Wissenschaftler (m/w/d) und wie Sie diese beantworten

Question 1

Frage 1: Was versteht man unter Konzept X? Was sind dessen Annahmen und wie wenden Sie dies an?

How to answer
So beantworten Sie die Frage: Im Grunde wird hierbei eine Lektion aus dem Lehrbuch für ein bestimmtes Konzept des maschinellen Lernens sowie dessen Bedingungen und Anwendungen abgefragt. Vermeiden Sie zu komplizierte Antworten. Geben Sie eine einfache und geradlinige Antwort, die zeigt, dass Sie gut mit dem Konzept vertraut sind.
Question 2

Frage 2: Nennen Sie ein Beispiel für ein Problem, dem Sie in einer früheren Position begegnet sind, und erläutern Sie, wie Sie es behoben haben.

How to answer
So beantworten Sie die Frage: Die befragende Person möchte Ihre Problemlösungskompetenzen in Erfahrung bringen. Wählen Sie überlegt eine schwierige Situation, die Ihre Fähigkeit zur Problemlösung optimal wiedergibt, und erklären Sie, was Sie unternommen haben, um das Problem zu überwinden. Es wäre von Vorteil, wenn das Problem auch für die gewünschte Position relevant ist.
Question 3

Frage 3: Wie würden Sie Drittmittel einwerben?

How to answer
So beantworten Sie die Frage: Falls Sie bereits erfolgreich Drittmittel zur Forschungsförderung eingeworben haben, können Sie die dabei verwendeten Methoden ansprechen. Falls nicht, heben Sie Ihre Fähigkeiten hervor, die bei der Mittelbeschaffung helfen können, wie das Verfassen von erfolgsversprechenden Förderanträgen und effektives Netzwerken.

33,538 wissenschaftler interview questions shared by candidates

Given a dataset which we cannot even see properly on hackerrank, build 2 ML models and answer insight related questions within 2 hours. It made no sense. The dataset was in raw form, had to be studied and converted into features and target, split for training/testing and report accuracy. This is not how a data science task can be completed.
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Data Scientist Intern

Interviewed at Boston Consulting Group

4.2★
Dec 5, 2018

Given a dataset which we cannot even see properly on hackerrank, build 2 ML models and answer insight related questions within 2 hours. It made no sense. The dataset was in raw form, had to be studied and converted into features and target, split for training/testing and report accuracy. This is not how a data science task can be completed.

You have a 3 and a 5 litre water container, each container has no markings except for that which gives you it's total volume. You also have a running tap. You must use the containers and the tap in such away as to exactly measure out 4 litres of water. How is this done?
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Data Scientist

Interviewed at QuantZig

4.3★
May 12, 2019

You have a 3 and a 5 litre water container, each container has no markings except for that which gives you it's total volume. You also have a running tap. You must use the containers and the tap in such away as to exactly measure out 4 litres of water. How is this done?

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