Mengenal Format Interview Data Science di Perusahaan Besar

Melamar pekerjaan sebagai Data Scientist di perusahaan besar seperti Google, Meta, atau Amazon bukanlah perjalanan yang singkat. Proses seleksi biasanya terdiri dari beberapa tahap berlapis yang dirancang untuk menguji kemampuan teknis, analisis, serta kecocokan kepribadian kandidat dengan budaya perusahaan. Hal ini dilakukan karena peran seorang Data Scientist tidak hanya sekadar mengolah data, tetapi juga harus mampu menghubungkannya dengan kebutuhan bisnis yang kompleks.

Maka dari itu, memahami format wawancara yang umumnya berlaku menjadi langkah penting sebelum benar-benar terjun menghadapi recruiter. Dengan mengetahui gambaran tahap demi tahap, kandidat bisa mempersiapkan diri secara lebih fokus dan strategis. Tidak hanya keterampilan teknis yang diasah, melainkan juga kemampuan komunikasi, problem solving, hingga kepercayaan diri dalam presentasi proyek. Secara umum, berikut adalah format interview data science yang biasa dilakukan di perusahaan besar. Yuk, simak penjelasannya sahabat DQLab biar kamu makin tahu gambarannya!

1. Resume Screening dan Sourcing Kandidat

Tahap pertama dimulai dari pencarian kandidat melalui platform profesional seperti LinkedIn atau forum komunitas data science. Perusahaan besar sering kali memanfaatkan sistem Applicant Tracking System (ATS) untuk menyaring ratusan bahkan ribuan resume. ATS akan mencari kata kunci tertentu seperti “machine learning”, “predictive modeling”, atau “SQL proficiency” untuk memastikan kandidat memenuhi kriteria awal.

Selain itu, rekam jejak pendidikan dan pengalaman kerja juga menjadi bahan pertimbangan. Kandidat yang aktif mengikuti kompetisi data science, publikasi penelitian, atau memiliki kontribusi open-source biasanya mendapat nilai tambah. Inilah alasan mengapa penting menyusun resume yang tidak hanya padat informasi, tetapi juga menggunakan istilah yang sesuai dengan kebutuhan industri.

Baca Juga: Bagaimana Teknologi Ubah Peluang Kerja di Masa Depan: Tren Hingga Strategi

2. Online Assessment dan Tes Teknis

Setelah lolos penyaringan awal, kandidat biasanya menghadapi tes teknis berbasis online. Tes ini bisa berupa coding challenge di platform seperti HackerRank atau Codility yang menilai kemampuan pemrograman, SQL, maupun algoritma dasar. Beberapa perusahaan juga memberikan take-home assignment berupa analisis dataset untuk dipresentasikan pada tahap berikutnya.

Tujuan dari tes ini adalah melihat sejauh mana kandidat mampu mengaplikasikan keterampilan teknis dalam konteks nyata. Misalnya, diminta membersihkan data, membuat model prediksi, atau menafsirkan hasil analisis secara singkat. Pada tahap ini, kecepatan berpikir dan ketelitian dalam menulis kode menjadi faktor yang sangat menentukan.

3. Telepon atau Video Screening

Tahap berikutnya adalah wawancara singkat melalui telepon atau video call. Biasanya dilakukan oleh recruiter atau hiring manager untuk memastikan latar belakang kandidat sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Pertanyaan yang diajukan sering kali seputar pengalaman kerja, motivasi melamar, dan beberapa konsep dasar data science.

Walaupun terlihat sederhana, tahap ini tidak bisa dianggap remeh. Kandidat diharapkan mampu menjawab dengan jelas, terstruktur, dan percaya diri. Kemampuan komunikasi yang baik menjadi poin utama karena perusahaan ingin memastikan calon Data Scientist tidak hanya pintar secara teknis, tetapi juga bisa menyampaikan ide secara efektif.

Baca Juga: Mulai Karir Data Analyst Tanpa Pengalaman? Ini Caranya!

4. Loop Interview (Onsite atau Virtual Onsite)

Tahap paling menantang dalam wawancara Data Science di perusahaan besar adalah loop interview. Proses ini terdiri dari beberapa sesi yang berlangsung dalam sehari penuh atau beberapa hari. Setiap sesi memiliki fokus berbeda, mulai dari tes coding, problem-solving berbasis machine learning, hingga pertanyaan tentang domain bisnis tertentu.

Selain aspek teknis, ada juga wawancara behavioral yang menilai soft skill kandidat. Contohnya, bagaimana menghadapi konflik dalam tim, cara menyelesaikan proyek dengan deadline ketat, atau bagaimana menjelaskan hasil model kepada stakeholder non-teknis. Perusahaan besar percaya bahwa kombinasi keterampilan teknis dan interpersonal inilah yang akan menentukan keberhasilan seorang Data Scientist.

5. Presentasi Proyek atau Portofolio

Beberapa perusahaan besar menambahkan tahap presentasi proyek sebagai bagian dari seleksi. Kandidat diminta menjelaskan salah satu proyek data science yang pernah dikerjakan, mulai dari masalah bisnis, metode analisis, hingga dampak yang dihasilkan. Tujuan utamanya adalah menguji kemampuan storytelling serta keterampilan menyederhanakan konsep teknis menjadi bahasa yang mudah dipahami.

Presentasi ini juga menjadi kesempatan emas untuk menunjukkan keunikan diri. Kandidat yang mampu menekankan hasil konkret, seperti peningkatan efisiensi atau penghematan biaya perusahaan dari proyeknya, akan lebih menonjol di mata interviewer. Di sinilah seni menghubungkan data dengan manfaat bisnis benar-benar diuji.

6. Final Decision dan Penawaran Kerja

Jika semua tahap berjalan lancar, hasil wawancara akan dibahas dalam rapat evaluasi tim hiring. Keputusan biasanya dibuat secara kolektif untuk memastikan objektivitas. Perusahaan besar juga cenderung melibatkan lebih dari satu orang interviewer untuk mengurangi bias dalam penilaian.

Kandidat yang berhasil akan menerima penawaran resmi yang mencakup gaji, benefit, serta tanggung jawab pekerjaan. Proses ini sering kali masih diikuti dengan negosiasi antara kandidat dan perusahaan. Transparansi serta kesiapan data tentang standar gaji industri dapat membantu kandidat mendapatkan penawaran terbaik.

Format wawancara Data Science di perusahaan besar memang panjang dan penuh tantangan, mulai dari penyaringan resume hingga presentasi proyek. Namun, setiap tahap dirancang bukan hanya untuk menilai keterampilan teknis, melainkan juga kecocokan budaya, komunikasi, dan kemampuan memecahkan masalah secara nyata. Dengan memahami format ini, kandidat dapat lebih siap menghadapi proses seleksi yang ketat.

Pada akhirnya, keberhasilan dalam wawancara tidak hanya ditentukan oleh pengetahuan teknis semata. Sikap percaya diri, kemampuan menyusun jawaban yang terstruktur, serta kesediaan untuk terus belajar juga menjadi faktor penting. Jika semua aspek ini dipersiapkan dengan matang, peluang untuk menembus perusahaan besar sebagai Data Scientist akan semakin terbuka lebar.

FAQ

1. Apa tahapan paling sulit dalam interview Data Science di perusahaan besar?

Tahap yang sering dianggap paling sulit adalah loop interview karena mencakup berbagai aspek, mulai dari tes coding, studi kasus machine learning, hingga wawancara behavioral. Kandidat harus siap menunjukkan kombinasi keterampilan teknis dan soft skill.

2. Apakah semua perusahaan besar mewajibkan presentasi proyek?

Tidak selalu. Beberapa perusahaan seperti Google atau Microsoft biasanya meminta kandidat mempresentasikan proyek data science untuk menguji storytelling dan pemahaman bisnis. Namun, di perusahaan lain, tahap ini bersifat opsional atau digantikan dengan case study langsung.

3. Bagaimana cara meningkatkan peluang lolos screening awal (ATS)?

Gunakan kata kunci relevan di resume, seperti machine learning, predictive analytics, SQL, atau A/B testing. Pastikan pengalaman proyek ditulis dengan jelas dan menonjolkan dampak nyata, misalnya “meningkatkan akurasi prediksi hingga 15%” atau “menghemat biaya operasional 20% melalui model optimasi.”

Ingin mendapatkan profesi sesuai minat? Nah, ini saat yang tepat meningkatkan skill untuk songsong karir impianmu di industri data bersama DQLab! Dimana, DQLab sebagai platform pembelajaran data science unggulan di Indonesia sudah menyediakan berbagai modul interaktif yang bisa dipelajari secara mandiri dengan waktu yang fleksibel. Mau belajar tapi nggak yakin dengan kualitas pembelajaran online?

Tenang! Semua modul yang disajikan dalam platform DQLab untuk persiapan sertifikasi sudah teruji dan berhasil mencetak ratusan talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data, karena kurikulumnya dirancang oleh para ahli sesuai dengan kebutuhan industri.

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode pembelajaran HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based yang dirancang ramah untuk pemula dengan para mentor pengajar profesional. Gimana menarik kan? Segera Sign Up yuk! Ikuti Bundle Pelatihan & Sertifikasi BNSP Data Scientist (Ilmuwan Data) untuk upgrade karirmu sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid