Mình để ý có một chuyện khá thú vị là rất nhiều bạn học Data Analyst dành rất nhiều thời gian để học kỹ năng, làm project, build portfolio, nhưng tới lúc chuẩn bị interview thì lại khá cảm tính. Kiểu như công ty gọi thì đi phỏng vấn thôi, gặp gì trả lời nấy, technical test tới đâu xử lý tới đó.
Ngày xưa mình cũng vậy.
Mình từng nghĩ interview đơn giản là chuyện “kiểm tra kiến thức”. Nghĩ là chỉ cần học đủ nhiều SQL, Power BI, Python… thì kiểu gì cũng pass. Nhưng sau này đi làm, rồi nhìn rất nhiều bạn apply, mình mới thấy interview thực ra là một kỹ năng riêng. Và nhiều khi người pass không hẳn là người giỏi kỹ thuật nhất.
Có những bạn technical rất ổn nhưng cứ interview là fail. Ngược lại, có những bạn kiến thức chưa quá vượt trội nhưng lại tạo cảm giác rất “được việc”. Người phỏng vấn nói chuyện xong cảm thấy: “Ừ, bạn này có thể làm việc cùng được.”
Mình nghĩ đó mới là thứ khó!
Và thật ra quá trình chuẩn bị interview nên được bắt đầu từ rất sớm, ngay từ lúc đọc JD rồi.
Nhiều bạn apply kiểu khá nhanh, mở JD ra thấy có SQL, Power BI, dashboard là apply luôn. Nhưng nếu chịu khó đọc kỹ hơn một chút, thật ra JD cho mình rất nhiều thông tin về việc công ty đang cần người như thế nào.
Ví dụ có những JD đọc vào là biết họ cần người thiên về business rất mạnh. Họ nhắc nhiều tới stakeholder, insight, cross-functional, decision making. Những role như vậy thường không chỉ cần biết làm dashboard, mà còn phải giao tiếp tốt, hiểu business và có khả năng trao đổi với nhiều phòng ban.
Ngược lại, có những JD nhìn là thấy technical hơn hẳn. Họ nói nhiều về SQL optimization, ETL, data warehouse, querying large datasets… Thì rõ ràng cách chuẩn bị interview cũng phải khác.
Nhiều bạn fail interview không phải vì yếu, mà vì chuẩn bị sai trọng tâm.
Có bạn dành rất nhiều thời gian để luyện SQL khó, nhưng lúc interview người ta lại hỏi rất sâu về business thinking. Cũng có bạn chuẩn bị storytelling rất kỹ nhưng tới technical round lại bị ngợp vì chưa luyện bài đủ nhiều.
Mình nghĩ trước mỗi buổi interview nên tự ngồi trả lời vài câu hỏi rất cơ bản:
– Công ty này thực sự đang cần gì?
– Role này giải quyết bài toán gì?
– Team này khả năng cao đang gặp vấn đề nào?
– Mình đang fit với điểm nào của họ?
Nghe đơn giản nhưng lại rất ít người làm.
Một chuyện nữa mà nhiều bạn mới apply thường chưa hình dung rõ là interview Data Analyst thường không chỉ có một kiểu. Mỗi vòng đang đánh giá một thứ khác nhau.
(1) Ví dụ vòng HR.
Hồi trước mình từng nghĩ đây là vòng dễ nhất. Chỉ là nói chuyện thôi mà. Nhưng thật ra HR đang nhìn rất nhiều thứ: cách giao tiếp, năng lượng, mindset, lý do theo ngành, mức độ nghiêm túc…
Có những bạn vừa ngồi xuống đã tạo cảm giác rất thiếu tự tin. Trả lời gì cũng ngập ngừng, kiểu như chính bản thân còn không tin vào mình. Có bạn thì trả lời quá “sách vở”, nghe rất giống học thuộc.
Mình từng nghe rất nhiều câu kiểu:
“Em là người ham học hỏi, có khả năng chịu áp lực…”
Không phải sai. Nhưng nghe xong rất khó nhớ.
Trong khi đôi khi chỉ cần nói thật hơn một chút lại dễ kết nối hơn nhiều.
Ví dụ:
“Trước đây em học marketing nhưng càng làm em càng thích phần phân tích dữ liệu hơn là chạy campaign nên em quyết định chuyển hướng.”
Câu trả lời có câu chuyện hơn, có cảm xúc hơn, và quan trọng là có màu sắc cá nhân.
(2) Rồi tới technical interview.
Đây chắc là phần khiến nhiều bạn áp lực nhất.
Nhưng điều thú vị là technical interview không phải lúc nào cũng giống một bài thi. Có interviewer thích hỏi SQL rất sâu. Có người thích case study. Có người lại không quá quan trọng chuyện query đúng ngay lập tức, mà muốn nhìn cách bạn suy nghĩ.
Mình từng thấy có bạn viết SQL chưa hẳn hoàn hảo nhưng vẫn được đánh giá cao vì approach rất rõ ràng. Bạn ấy không lao vào code ngay mà bắt đầu bằng việc hỏi lại requirement, define metric rồi mới nói hướng xử lý.
Nó sẽ rất khác với kiểu vừa đọc đề xong là cắm đầu viết query.
Thật ra đi làm cũng vậy thôi. Ngoài công ty không ai đưa cho mình bài toán hoàn hảo cả. Phần lớn thời gian là phải tự hiểu problem trước rồi mới bắt đầu phân tích.
Nên theo mình, lúc luyện technical interview, ngoài chuyện học syntax thì nên tập giải thích suy nghĩ của mình nữa. Vì nhiều interviewer quan sát rất kỹ cách bạn tiếp cận vấn đề.
Một dạng nữa mà mình thấy nhiều bạn khá sợ là business case hoặc analytics case.
Kiểu như:
– Doanh thu giảm thì em phân tích gì?
– Nếu retention giảm thì em sẽ check những metric nào?
– Làm sao đánh giá campaign hiệu quả hay không?
Mấy câu này khó ở chỗ không có đáp án tuyệt đối đúng.
Và thật ra interviewer cũng không chờ bạn đưa ra “đáp án thiên tài” gì đâu. Họ chỉ muốn xem:
– bạn có biết đặt câu hỏi không
– có biết chia nhỏ vấn đề không
– logic có rõ ràng không
Mình thấy nhiều bạn fail vì trả lời quá nhảy cóc, nghĩ gì nói đó nên người nghe rất khó follow. Chỉ cần nói có structure hơn một chút là đã khác rất nhiều rồi.
Ví dụ:
“Đầu tiên em sẽ kiểm tra xem doanh thu giảm do volume hay do giá trị đơn hàng giảm. Sau đó em sẽ segment theo sản phẩm, khu vực hoặc customer segment để tìm pattern bất thường…”
Chỉ cần flow rõ ràng vậy thôi là interviewer đã dễ theo dõi hơn rất nhiều.
Còn chuyện làm sao để tăng tỷ lệ pass interview thì mình nghĩ có một điều cực kỳ quan trọng nhưng nhiều người lười làm, đó là chuẩn bị riêng cho từng công ty.
Phần lớn các bạn apply theo kiểu hàng loạt, công ty nào cũng dùng cùng một CV, cùng một cách giới thiệu, cùng một kiểu trả lời.
Trong khi chỉ cần bỏ thêm một chút thời gian để đọc kỹ JD, tìm hiểu business, hiểu sản phẩm công ty, xem họ đang ở giai đoạn nào … thì chất lượng interview sẽ khác hẳn luôn.
Interviewer cảm nhận được ngay ai là người thực sự quan tâm tới role này.
Và thật ra, để nổi bật hơn ứng viên khác, nhiều khi không cần phải “giỏi vượt trội” đâu.
Vì đa số ứng viên bây giờ khá giống nhau: cùng vài project phổ biến, cùng cách học, cùng portfolio, cùng cách trả lời…
Người nổi bật thường là người: chuẩn bị kỹ hơn, hiểu project của mình sâu hơn, giao tiếp rõ hơn, có góc nhìn business hơn một chút…
Có những bạn technical chưa chắc top đầu nhưng lại tạo cảm giác rất đáng tin. Kiểu như nếu cho vào team thì sẽ học được, làm việc được và phối hợp được.
Mà cuối cùng thì công ty tuyển người để làm việc cùng lâu dài chứ đâu phải tuyển người giải đề thi.
Nên mình nghĩ nếu có một mindset quan trọng khi đi interview Data Analyst thì đó là:
Đừng xem interview chỉ là buổi kiểm tra kiến thức.
Nó là lúc công ty đang cố nhìn xem:
“Liệu mình có muốn làm việc với người này mỗi ngày không?”
Hy vọng chia sẻ này có thể giúp ích cho các bạn đang trên hành trình apply job Data Analyst nói riêng cũng như các job khác nói chung.
Cheers!
—————————-
Nếu bạn quan tâm đến khóa coaching giúp bạn trở thành Data Analyst trong vòng 6-8 tháng thì tham khảo ngay lộ trình này: http://link.unigap.io/lo-trinh-hoc-data-analyst Hoàn tiền nếu không có offer.
Nếu bạn muốn học Phân tích dữ liệu để phục vụ công việc thì tham khảo lộ trình Khóa Power BI Mastery: http://link.unigap.io/powerbi-mastery
Thành thạo Power BI sau 2 tháng, học ~ 2 giờ mỗi ngày, 18 buổi training, có 4 projects để luyện tập, áp dụng tư duy Design Thinking vào phân tích dữ liệu.
