A Apple é a maior empresa de tecnologia do mundo – e está constantemente precisando de cientistas de dados criativos, apaixonados e dedicados que possam fazer parte de sua equipe.
Nos últimos anos ela tem lenta, mas constantemente, construído equipes de ciência de dados para lidar com a avalanche de dados acumulados diariamente.
Qual é o papel dos cientistas de dados na Apple?
Assim como em outras grandes empresas de tecnologia, a função de um cientista de dados na Apple varia muito e depende da equipe com que você trabalha. Resumindo, o trabalho exigirá tudo – desde design de software de aprendizado de máquina até engenharia básica.
Habilidades necessárias
Salvo raros casos, a Apple prefere contratar candidatos com pelo menos alguns anos de experiência e os requisitos são os seguintes:
- +3 anos de experiência (+5 anos para uma posição sênior) aplicando ciência de dados a problemas reais de negócios.
- Compreensão prática de técnicas de aprendizado de máquina, como regressão, análise de série temporal, agrupamento, técnicas de árvore de decisão e experiência com algoritmos de classificação.
- Conhecimento prático de bancos de dados relacionais, incluindo SQL, e estruturas distribuídas em grande escala, como Spark e Hadoop.
- Domínio de linguagens de programação numérica e de script, como SQL, Python, Java, C ++, PHP ou Perl.
- Excelentes habilidades de apresentação, transformando análises e conceitos complexos em tópicos concisos e focados nos negócios.
O processo de entrevista
O processo de entrevista na Apple é bastante padronizado. Primeiramente, acontece uma triagem telefônica preliminar pelo RH. Depois, há uma entrevista online com o gerente de contratação, juntamente com alguns exercícios. Antes de uma entrevista no prédio da Apple, pode haver uma tarefa para você levar para casa, dependendo da senioridade e da função.
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De acordo com o processo padrão, o candidato responde a exercícios gerais e a respeito de Python e raciocínio da ciência de dados na primeira etapa. Sem dúvida a principal habilidade necessária é a de analisar rapidamente o problema dado e fornecer uma solução abrangente.
Posteriormente, em alguns casos, vem o desafio para você levar para casa, que tem um limite de três dias para ser concluído. Em síntese, o desafio será um problema de aprendizado de máquina para construir um modelo e fazer uma previsão a partir de um conjunto de dados.
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Foto: Grzegorz Walczak.