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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 first technical screening will test your ability of debug and problem and write SQL query. The second technical screening go over your ability to analyze a data problem and explain end-to-end on solving it, from selecting the required data to coding the solution. It is done on a virtual whiteboard and facilitated as a conversation with the interviewer. Another similar interview will be done during the final round, with more emphasis on problem solving. There will also be a statistic interview, technical data analysis interview and cultural fit interview.
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Data Scientist, Deliverr

Interviewed at Deliverr

4.2★
Sep 13, 2021

The first technical screening will test your ability of debug and problem and write SQL query. The second technical screening go over your ability to analyze a data problem and explain end-to-end on solving it, from selecting the required data to coding the solution. It is done on a virtual whiteboard and facilitated as a conversation with the interviewer. Another similar interview will be done during the final round, with more emphasis on problem solving. There will also be a statistic interview, technical data analysis interview and cultural fit interview.

Q1) Transformers/BERT/Attention Mechanism vs self-attention mechanism Q2) How does Faster RCNN work? Q3) How do an RNN works? Q4) Bias-variance Tradeoff Q5) How do you perform feature engineering? Q6) Define Recall, Precision, and F1 score with formulas Q7) Where do Data scientists spend most of their time while solving a problem? Q8) Quicksort Algorithm. Q9) How do you work under pressure? Q10) Egg dropping logical problem.
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Data Scientist

Interviewed at Innoplexus

4.1★
Jun 13, 2021

Q1) Transformers/BERT/Attention Mechanism vs self-attention mechanism Q2) How does Faster RCNN work? Q3) How do an RNN works? Q4) Bias-variance Tradeoff Q5) How do you perform feature engineering? Q6) Define Recall, Precision, and F1 score with formulas Q7) Where do Data scientists spend most of their time while solving a problem? Q8) Quicksort Algorithm. Q9) How do you work under pressure? Q10) Egg dropping logical problem.

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