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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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Find customer sales timeseries whose moving averages have positive slope, except the average should only be over two days, and the lead day changes, and actually it should be (customer, day) pairs, or triples with total sales, we're not sure actually what we want but it's definitely a very complicated SQL query. No. More complicated. What do you mean "use pandas?" Pandas and SQL are the same thing. SQL is column-oriented. I've never heard of KDB. That's something you made up.
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Data Scientist

Interviewed at Squarespace

3.6★
Dec 4, 2019

Find customer sales timeseries whose moving averages have positive slope, except the average should only be over two days, and the lead day changes, and actually it should be (customer, day) pairs, or triples with total sales, we're not sure actually what we want but it's definitely a very complicated SQL query. No. More complicated. What do you mean "use pandas?" Pandas and SQL are the same thing. SQL is column-oriented. I've never heard of KDB. That's something you made up.

The interviewer asked about random forest and how it works. When I said that each decision tree in the forest considers a random subset of features, he disrespectfully interrupted me and told me that I am wrong. Then he scolded me for giving the "wrong" answer.
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Data Scientist

Interviewed at Fractal

4.1★
Jul 12, 2018

The interviewer asked about random forest and how it works. When I said that each decision tree in the forest considers a random subset of features, he disrespectfully interrupted me and told me that I am wrong. Then he scolded me for giving the "wrong" answer.

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