A Jornada de recrutamento para o time de Ciência de dados da Loft (e algumas dicas)
Uma máxima para o mercado de trabalho é que todas as equipes querem contratar as melhores pessoas. Mas já parou para pensar o que é a “melhor pessoa”?
Cada empresa tem diferentes requisitos para perfis de pessoas, dão pesos diferentes para determinadas soft skills e querem diferentes habilidades técnicas para um cargo específico, até se duas empresas estiverem procurando pessoas para um mesmo cargo, os pesos nas skills técnicas podem ser diferentes. Logo, a “melhor pessoa” não é algo fixo ou fácil de ser definida.
Só que para encontrar essa pessoa, existe algo que todas as empresas têm e que todo mundo já ouviu falar, o famigerado “processo seletivo”. Só que por essa pluralidade de procura de diferentes perfis, não existe um formato que seja único. Além disso, essa jornada para encontrar uma pessoa, pode vir a refletir os valores da empresa.
A ideia desse post é falar da visão dessa jornada pela Loft, com um foco em como é a jornada para se tornar Cientistas de Dados, para você conseguir se preparar e saber qual é a “melhor pessoa” para gente. Só não espere que o que esteja escrito aqui seja uma verdade universal para outras empresas… mas mesmo assim, nada impede que esse texto não possa te ajudar a construir o conhecimento para a sua próxima jornada até em outro lugar.
Qual será exatamente a sua jornada?
Com o intuito de buscar um maravilhoso e diverso conjunto de pessoas, construímos essa jornada com 5 etapas, que são: (1) Teste Teórico; (2) entrevista com Cientistas de Dados da Loft; (3) Case; (4) Entrevista com a liderança de Ciência de Dados e (5) entrevista com a área de Pessoas (RH). Abaixo destacamos esse processo de uma forma mais visual com o formato da etapa e o que te ajuda a mandar bem em cada uma delas.
Nos casos de vaga de gestão, antes do processo seletivo começar, fazemos uma conversa rápida de 30 minutos para alinhar expectativas e falar sobre a Loft, aqui muito voltado para engajar a pessoa inscrita no nosso processo.
Cada uma dessas etapas foi pensada para estar alinhada com valores e necessidades do time e da Loft. Vamos dar um deep dive em cada uma delas, explicando o que é essa etapa, qual o nosso objetivo com ela e dicas para você se preparar.
Teste Teórico
A primeira etapa do nosso processo consiste de um teste teórico de múltipla escolha, realizado através de uma plataforma online.
Essa prova abrange conhecimentos de Estatística e Machine Learning, duas áreas que consideramos de extrema importância para uma boa execução de um trabalho de Cientista de Dados. Essa prova é composta por 30 questões e tem duração de 30 minutos. Utilizamos a plataforma do Codility para aplicar essa prova e não se preocupe, mesmo sendo uma plataforma focada em programação não é essa parte que vamos testar nessa etapa.
A prova é separada em duas partes:
- 20 questões que consideramos que é o mínimo de conhecimento esperado, ou seja, esse pedaço tem um peso maior na nota total do teste.
- 10 questões mais complicadas com um peso menor, aqui queremos ver como a pessoa se destaca, mas não necessariamente ela precisa saber essa parte.
Sobre a estruturação do teste teórico é isso, logo mais vou falar sobre o que esperamos e dicas. Porém, você pode estar se fazendo a seguinte pergunta:
Já começou falando do processo, tá até falando de teste teórico mas e como eu preparo o meu CV? Como fica essa etapa, o que vocês procuram? Vocês fazem algum filtro? Usam inteligência artificial para filtrar os CVs?
Nós não fazemos filtro de CV, vamos incluindo as pessoas no recrutamento por ordem de inscrição. Como um dos princípios da Loft é a diversidade, se fossemos optar por filtrar as pessoas através do CV, poderíamos adicionar vieses inconsciente logo no início da seleção.
Sendo assim, optamos por dar a oportunidade para todas as pessoas fazerem a prova, independente se têm experiência, se estão em transição de carreira, se fizeram ou não graduação em exatas em universidades "top". Só nos baseamos no CV da pessoa para a tomada de decisão, quando a nota é próxima mas abaixo da nota de corte, decidindo levar ela para a próxima etapa ou não. Fazemos o uso dessa flexibilidade, porque entendemos que alguns perfis complementares ao time podem agregar com outros conhecimentos, não só Estatística e Machine Learning.
Mas por que não entrevistar todo mundo?
O volume de candidaturas é muito alto, não temos como fazer o processo inteiro com todas as pessoas. Principalmente porque nos preocupamos em tentar dar feedback para todas pessoas que participaram do nosso processo.
Se o foco de vocês é a diversidade, por que o teste teórico é em inglês?
Uma das habilidades que consideramos necessárias para a área de Ciência de Dados é a leitura do inglês, por mais que a área esteja crescendo no Brasil, muitos materiais estão em língua inglesa. Não temos o foco no inglês em nenhuma outra etapa do processo, apenas desejamos que as pessoas consigam se virar, principalmente, com a leitura em inglês.
E o que vocês estão procurando nessa etapa?
Aqui caímos novamente no problema do volume, parte da ideia desse teste teórico é filtrar as pessoas pelo conhecimento na área e não pelo perfil. O que estamos querendo testar aqui, é se as pessoas deram um passo além do “import modelo from sklearn” e entendem o que está acontecendo por trás dos algoritmos. Além disso, também testamos se as pessoas conhecem os principais erros em um pipeline de Machine Learning.
Agora vamos com as dicas para essa etapa:
Se não tiver claro sobre o que é o teste, pergunte para a pessoa responsável pelo seu processo.
Nem sempre vamos estar com todos os conhecimentos em dia, um bom entendimento sobre o que será o teste, irá te ajudar em muito na sua preparação para essa etapa.
Revise o que você não lembra.
Normalmente esses testes online são curtos não tem muito espaço para pesquisar na internet ou em livros. Quanto mais preparado você estiver, melhor.
Procure exemplos de testes de aprendizado de máquina e estatística na internet.
As plataformas de teste online são muito similares. Se você já se familiarizar em como vai ser essa etapa, irá conseguir focar mais nas perguntas do que na ferramenta em si.
Você não tem obrigação de saber tudo.
Isso aqui é muito importante para o controle de ansiedade e nervosismo. A área de Ciência de dados tem crescido muito rápido e cada vez tem mais informação. Ninguém vai esperar que você saiba tudo, aprenda bem o básico e vá construindo o conhecimento a partir disso.
Alguns materiais de referência:
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow
- Pattern Recognition and Machine Learning
- Learning From Data(Abu Mostafa)
- Machine learning, Coursera
Você pode encontrar uma lista completa de referências aqui!
Entrevista com Cientistas de Dados da Loft
Essa é a etapa que eu mais gosto do processo, mesmo sendo por pouco tempo, é muito legal conhecer as pessoas.
Essa etapa se trata de uma entrevista com duas pessoas do time de Ciência de Dados. Todos os envolvidos nessa etapa irão se apresentar e além disso os entrevistadores irão falar um pouco sobre a Loft. Essa etapa não é técnica, embora uma ou outra pergunta possa ser feita nesse sentido.
Todo o nosso time de Ciência de Dados é uma possível pessoa entrevistadora e um dos nossos objetivos, é tentar deixar a pessoa candidata o mais à vontade possível. Essa ideia já começa na seleção das pessoas que irão entrevistar, sempre tentamos que uma das duas pessoas da Loft seja uma pessoa com um perfil parecido com o da pessoa entrevistada. Por exemplo, sempre que temos uma pessoa que se identifica com o gênero feminino, tentamos alocar uma das nossas cientistas para essa entrevista. Acreditamos que o importante é fazer com que as pessoas sejam elas mesmas para que o nervosismo não seja um empecilho.
Beleza, mas o que vocês procuram aqui?
O principal é entender o momento e o perfil da pessoa que está no nosso processo e isso é uma via de mão dupla. Você também irá entender o perfil do nosso time e o momento da Loft.
Mas é difícil falar exatamente do que procuramos, pelo simples fato de variar no tempo. Sempre queremos completar o nosso time em relação ao negócio da Loft, se em algum momento nós estávamos procurando pessoas com habilidades técnicas muito bem desenvolvidas, em outro podemos estar focando em soft skills. Mas temos algumas dimensões que são sempre observadas:
- Iniciativa e autonomia;
- Familiaridade e paixão por ciência de dados;
- Comunicação;
- Identificação com o propósito da Loft.
Esperamos que o candidato saia da entrevista engajado com a Loft pois sabemos que o nosso processo não é simples e não queremos perder possíveis talentos por isso.
Dicas para se preparar para essa etapa:
Prepare a sua apresentação
É muito comum pedirem para você falar sobre a sua história nesse tipo de entrevista. Se preparar irá diminuir o nervosismo, além disso, essa parte normalmente acontece no início da entrevista, começando bem ficará bem mais confortável.
Aproveite para falar sobre o que é importante
É muito legal quando a pessoa começa a desenvolver a própria história, focando em pontos que são importantes para aquela vaga e passando mais rápido por outros que não são. É o seu momento para criar o brilho no olho de quem está te entrevistando. Aproveite!
Aqui é importante ressaltar, que você precisa conhecer a sua plateia. Se está falando com pessoas mais técnicas, pontos técnicos vão ser importantes. Se está falando com pessoas mais relacionadas a gestão ou RH, a forma que você estruturou o problema pode ser mais importante que a técnica em si.
Saiba bem os principais projetos que você participou
Nós queremos te ouvir, entender o que você fez e qual foi sua participação. Nós vamos perguntar sobre essas coisas, é muito positivo quando você sabe falar sobre os projetos que participou.
Aproveite também para atualizar CV, LinkedIn e/ou Github
Nessa etapa as pessoas geralmente vão acessar o seu perfil, para entender quem é você antes da entrevista. Quanto mais atualizado, melhor!
O Case
O Case é a principal etapa técnica do processo.
Atualmente temos dois Cases, fazemos a escolha de qual Case utilizar muito direcionado para ressaltar alguma habilidade específica da pessoa. Ambos são sobre Machine Learning mas com vieses diferentes.
- Case 1 é mais machine learning “raiz”, usamos quando queremos ver a extensão da habilidade de ML da pessoa e outras habilidades paralelas a isso. Como por exemplo: feature engineering e coleta de informações externas.
- Case 2 também entra em machine learning, mas com uma pegada mais forte em relação a negócios e como isso se está ligado com a modelagem. Como por exemplo: Dado o seu modelo qual é a decisão de negócio tal que você tomaria?
A pessoa vai ter 7 dias para resolver um desses Cases e irá apresentar para duas ou três pessoas do nosso time de Ciência de Dados. Diferente da etapa anterior, o foco das perguntas aqui serão técnicas. Vamos fazer perguntas sobre modelos, análise exploratória, negócios e estatística.
Legal, mas antes de dar o gás para fazer esse case, o que vocês querem daqui?
É muito transparente o que queremos aqui, estamos procurando pessoas que tenham habilidades técnicas fortes. Queremos pessoas que saibam o que estão fazendo, que consigam atacar problemas reais e, o mais importante, que saibam ligar ML com a “vida real”, ou seja, como nossas soluções de dados impactam a operação, os resultados e as pessoas clientes da Loft.
Como pessoas, também queremos que essa etapa seja boa para a pessoa candidata, que no mínimo ela saia com aprendizado. Você estará resolvendo um Case que é muito parecido com um problema real da Loft, durante a apresentação tentamos explicar o porquê dos erros, ou alguma dúvida que a pessoa ficou e no fim retornamos um feedback do case.
Eu aprendi muito fazendo o Case da Loft e espero que todos tenham essa mesma experiência.
Agora, algumas dicas:
Menos é mais
Faça menos mas saiba o que está fazendo. Estamos procurando esse tipo de pessoa, que entenda o que está acontecendo embaixo do código. Não vamos nos importar se você não fizer tudo, se o restante foi bem feito e com um bom conhecimento teórico.
Entenda o que você está fazendo
Reforçando esse ponto, é muito importante que você saiba o que está acontecendo por trás do código.
Questione seus resultados
Se algo não está fazendo sentido, questione! É comum, por exemplo, as pessoas trazerem modelos em que o preço dos imóveis não tem relação com a localização geográfica, o que contraria o esperado. Se algo não faz sentido, questiona, e mesmo se não achar a solução, traga o seu questionamento para a banca.
Foque em aprender
Esse provavelmente não vai ser o seu último processo, aprendizado é algo que você leva para vida. Óbvio que todo mundo quer ser aprovado, mas mesmo se você não for, o conhecimento pode te levar a passar no próximo.
Entrevista com a liderança de Ciência de Dados e entrevista com time de Pessoas (RH).
Essas etapas vamos tratar juntas. São duas conversas, ambas vão olhar para o seu perfil e seu momento da vida, mas com um foco diferente em relação à primeira entrevista.
Na primeira conversa desta etapa, é realizada uma entrevista com a liderança do time de ciência de dados; na segunda, com uma pessoa representando o time de Recursos Humanos da Loft.
O que vocês procuram aqui?
Em linhas gerais, o que procuramos aqui é parecido com o que avaliamos na primeira entrevista: entender o momento e o perfil da pessoa que está no nosso processo. Contudo, nesse ponto do processo, tanto a pessoa candidata quanto nós temos muito mais informação: ela já conhece uma parte relevante do time e pôde ter uma boa ideia de como é trabalhar na Loft, e nós já sabemos muito mais sobre o seu perfil, com seus pontos fortes, pontos de desenvolvimento e motivações.
E qual é o perfil que a Loft procura? Aqui vai um pequeno resumo:
- Coloquem os clientes no centro de nossas decisões;
- Que gostem de tirar projetos do papel para serem executados;
- Que gostem e saibam trabalhar em equipe;
- Consigam se adaptar com facilidade a novos cenários;
- Saibam ouvir diferentes pontos de vista para uma melhor tomada de decisão.
Somando a isso temos também o fato de que a liderança do Chapter tem uma visão mais holística dos nossos desafios e das nossas necessidades de pessoas. Dessa forma, apesar de parecerem um pouco com a primeira entrevista, temos aqui conversas mais direcionadas.
Vamos conversar sobre temas que não foram abordados nas etapas anteriores e aprofundar mais em outros que já foram abordados também. O objetivo é sair da conversa com todas as informações que precisamos para tomar a decisão de fazer ou não uma oferta e em qual desafio inserir a pessoa candidata de forma a maximizar o atingimento dos seus objetivos de carreira e os objetivos de negócio da Loft.
Momento das dicas:
Esta vai ser a última etapa do processo e neste ponto tanto nós quanto você precisamos reduzir a incerteza acerca da decisão de seguir ou não com um futuro na Loft.
O pior já passou mas não relaxe
Até esse ponto você já passou por diversas pessoas da equipe e suas skills já foram testadas. Ou seja, já foi considerado que você tem as habilidades necessárias para realizar o trabalho. Mas essas etapas continuam sendo eliminatórias
Caso não tenha ficado claro sobre o que foi bom e o que não foi sobre o seu Case, pergunte
Ir para essas etapas já sabendo do que mandou bem e o que mandou mal, pode ajudar a se preparar, o que nos leva para a próxima dica.
Revise o processo e se prepare
Revise o processo: quais partes mais brilharam o seu olho, quais partes ainda restam dúvida. Também, outros aspectos possivelmente podem te incomodar na Loft. Depois do processo, você ficou com mais vontade de fazer parte da Loft? Além disso, faça uma análise crítica: o processo mostrou para você algum ponto forte ou ponto de desenvolvimento novo? Como você se vê na Loft agora, depois de tudo o que você aprendeu durante o processo?
Seja você mesma!
Valorizamos a diversidade. Dessa forma, não se sinta na obrigação de se encaixar em estereótipos de cientistas de dados que ouvimos falar no mercado. Temos interesse genuíno na sua história e nas suas experiências. No passado, tivemos uma pessoa candidata que trouxe a seguinte fala, com um tom envergonhado: “só tenho a oferecer uma perspectiva nova sobre os temas que vocês já dominam”. Na maioria das vezes, isso é exatamente o que queremos.
Faça perguntas
Algumas pessoas se sentem intimidadas pela experiência de passar por uma entrevista com pessoas da liderança. Gostaríamos de ressaltar que a entrevista antes de tudo é uma conversa que serve ao propósito de ajudar tanto a Loft quanto a pessoa candidata a tomar uma decisão. Então não deixe de trazer perguntas se elas existirem! Vamos fazer nosso melhor para responder todas elas da melhor forma possível.
Queremos muito te conhecer!
Sabemos que a participação em um processo seletivo pode ser um momento delicado na vida das pessoas. Esperamos que este artigo aumente a sua confiança no nosso time e te motive a participar do nosso processo e quem sabe, fazer parte do Chapter de ciência de dados da Loft.
Também aceitamos sugestões! Leu alguma coisa aqui que não te agradou, ou viu algo que gostou muito? Fala pra gente! Estamos sempre em construção, tentando melhorar nossas entregas e processos. E adoramos receber feedbacks!
Agradecemos desde já!
Data & Decision Science Loft
Bonus Time:
Deixamos aqui para o final para fazer sugestões mais genéricas sobre o recrutamento em geral.
Sempre que não for dado algum feedback de reforço após o processo, peça
Isso é importante para o seu desenvolvimento e na pior das hipóteses não vai receber resposta nenhuma… o que já tinha acontecido.
Faça processos seletivos até se sentir confortável
Participar dessa etapa mais de uma vez ajuda você a melhorar suas habilidades relacionadas a isso. Vai ajudar a diminuir a ansiedade em um futuro processo, vai aprender o quanto é bom falar e o quanto é bom deixar de falar e etc…
Não jogue contra você mesmo
Todo mundo tem planos para o futuro. Se está aplicando para uma vaga que não é remota e falar que está pensando em se mudar para fora do país daqui a 6 meses. Isso não vai te ajudar a conseguir a vaga. Mudar de emprego é uma mudança de vida, pode vir a afetar os seus planos futuros.
Vale ressaltar que não é uma dica para você mentir ou omitir um fato, é só para você não contar com o ovo da galinha enquanto o ovo ainda está na galinha. O cenário seria totalmente diferente se você tivesse certeza que sairia do país em um pequeno período de tempo.
