原创翻译 | 摩根大通如何从纽约数据科学学院中聘请数据科学家数据分析
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面试

摩根大通是全球领先的金融机构之一,也是一个令人兴奋的数据科学家的工作场所。而且,对数据科学工作的竞争非常非常激烈。


我们最近与摩根大通数字情报小组的数据科学家约翰·迈登博士进行了交谈,以了解他想在数据科学申请者中寻找什么,以及为什么他会雇佣纽约数据科学学院的毕业生。


告诉我们你在摩根大通的角色。你做什么类型的项目?你的团队有多大?


数字情报小组由数据科学家、产品经理和工程师组成,他们正在为银行、支付和商业建立下一代个性化和推荐系统及财务建议。我们的团队负责使用公司大量的数据集和机器学习平台,为数百万名客户提供个性化的用户体验。


你是怎么和纽约数据科学学院建立联系的?


我想了解更多关于数据科学的知识,NYCDSA提供的机器学习Python课程正好是我想要的。我从2014年11月到12月参加了这个课程。我在这里介绍“用Python预测工作薪资”。


你雇过纽约CDSA毕业生了吗?


我们雇了两个毕业生。


你雇佣这些毕业生是为了负责什么类型的角色?


两人都被聘为入门级数据科学家。一种是应用数据科学技术来推动营销活动,另一项工作是改进我们建模管道背后的大数据技术。


得到这份工作的学生有什么特别之处?


通常,我们寻找在统计、编程和机器学习方面很强的候选人。我们设计原型,并构建我们所做的一切,所以我们需要能够从概念到生产都很强大的人。


作为JP摩根大通的数据科学家,需要什么样的基线要求?应聘者需要某种程度的学位吗?有博士学位是必需的吗?


JP摩根大通有多个数据科学团队,需求因团队而异。对于数字情报小组来说,初级数据科学家将拥有STEM领域的博士学位或硕士学位,再加上几年的数据科学经验。


需要什么样的技术技能(用R,Hadoop等编程)?


我们不断地学习新技术(例如SPark、Cassandra),所以我们更喜欢有R或Python背景的候选人,这是一种面向对象的语言(例如C、Java)和SQL。愿意学习新的语言和平台是至关重要的。


申请人拥有建立模型或从事实际项目的经验有多重要?


这是一位优秀的候选人和一位绝佳的候选人之间的分界线,优秀的候选人知道理论上的技术是如何运作的,而绝佳的候选人则是通过实际经验知道技术是如何工作的。能在简历中看到参加Kaggle比赛总是一个不错的特质。


你有寻找申请者中什么非传统的东西吗?


数据科学家是一个非传统的职业开始,所以通常我们寻找能够解决大的、混乱的现实世界问题的人。我们很少做直接的数据分析;我们花了大部分时间在杂乱无章的数据集上争论,以提供可操作的洞察力。


你对数据科学家申请人的典型面试过程是什么?什么是技术面试?


根据候选人和角色的不同,我们将进行两到三轮面试。技术面试将涉及编程问题和建模场景。


你是怎么认识你从纽约信贷管理局雇来的学生的?


我们定期参加在每个训练营结束时举行的网络活动。我个人总是很兴奋地了解到学生们正在进行的项目。


你认为大多数NYCDSA毕业生都会担任直接的数据科学家的角色吗?或者,当学生从NYCDSA毕业时,还有可以得到的其他类型角色吗?


数据科学是一个非常广泛的行业,拥有可以应用于各种不同的角色的分析和解释数据工具。


您如何确保来自NCDSA的新员工能适应他们的新职位,并支持他们在摩根大通的学习?你是否有正式的导师制度或学徒计划?


我们有一个标准的指导过程,引导新员工全部通过团队执行的角色。我们还努力维护所有正在进行的项目的知识库,并定期举行讨论小组,以涵盖统计、编程和机器学习方面的新主题。


摩根大通和纽约证券交易所有一个很好的反馈回路吗?你是否沟通,参加活动,交流反馈等?


Vivian Zhang非常主动地征求我们对我们交谈的学生和项目质量的反馈,我们总是乐于接受。


你还想和其他的数据科学雇主分享你在像NYCDSA这样的数据科学入门营工作的经验吗?


训练营是一个很好的资源,可以找到那些对自己的职业做出坚定承诺的积极主动的候选人。


你如何告诉一个对数据科学感兴趣的学生为摩根大通的职业生涯做准备?


确保你对统计数据有很强的掌握,并且有编程方面的工作背景。良好的沟通技巧也是很重要的,因为你应该提供可操作的建议来推动决策。


英文原文:

https://blog.nycdatascience.com/featured/how-jp-morgan-chase-hires-data-scientists-from-the-nyc-data-science-academy/


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