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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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the last interview (final) was weird. It felt as if they were delibralatty asking irrelevant questions. 1. Assumption of k-means clustering 2. what is logit function, write down the equation. 3) Formula for anova - i mentions test statisic was SSB/SSW - but he wanted theoritical answers. This particular person is a VP in Mumbai, calls himself data scientist but feels like a college professor.
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Data Scientist

Interviewed at Accenture

3.7★
Feb 20, 2019

the last interview (final) was weird. It felt as if they were delibralatty asking irrelevant questions. 1. Assumption of k-means clustering 2. what is logit function, write down the equation. 3) Formula for anova - i mentions test statisic was SSB/SSW - but he wanted theoritical answers. This particular person is a VP in Mumbai, calls himself data scientist but feels like a college professor.

The only really difficult interview was the onsite. The hardest IMO was the most technical portion, which was a probability problem and a standard coding challenge. The questions were along the lines of: a standard game of chance with dice and to calculate some probabilities; and to program a function that calculated something based on a probability distribution.
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Data Scientist

Interviewed at X

3★
Nov 3, 2022

The only really difficult interview was the onsite. The hardest IMO was the most technical portion, which was a probability problem and a standard coding challenge. The questions were along the lines of: a standard game of chance with dice and to calculate some probabilities; and to program a function that calculated something based on a probability distribution.

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