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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.

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We have two types of reviewers: careful reviewer (80% of reviewers) and lazy reviewers (20% of reviewers). Careful reviewers rate a post positive 60% of time and negative 40% of time). Lazy reviewers however rate a post positive 100% of time. A) what is the probability that a random ad is reviewed positively? B) If an ad gets a negative review, what is the probability that it's reviewed by a lazy reviewer? C) If 3 ads are reviewed positively in a row, what is the probability that they are reviewed by a lazy reviewer? D) Some as above with n positively reviewed ads in a row. What happens when n goes to infinity? E) If we have very few labeled data, how can we build a model to distinguish between careful and lazy reviewers?
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Data Scientist, Analytics

Interviewed at Meta

3.5★
Mar 6, 2019

We have two types of reviewers: careful reviewer (80% of reviewers) and lazy reviewers (20% of reviewers). Careful reviewers rate a post positive 60% of time and negative 40% of time). Lazy reviewers however rate a post positive 100% of time. A) what is the probability that a random ad is reviewed positively? B) If an ad gets a negative review, what is the probability that it's reviewed by a lazy reviewer? C) If 3 ads are reviewed positively in a row, what is the probability that they are reviewed by a lazy reviewer? D) Some as above with n positively reviewed ads in a row. What happens when n goes to infinity? E) If we have very few labeled data, how can we build a model to distinguish between careful and lazy reviewers?

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