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      Entretien pour Senior Data Scientist

      10 mars 2023
      Candidat à l'entretien anonyme
      Aucune offre

      Autres retours d’entretien d’embauche pour un poste comme Senior Data Scientist chez Lowe's Home Improvement

      Entretien pour Senior Data Scientist

      12 janv. 2025
      Candidat à l'entretien anonyme
      Charlotte, NC
      Aucune offre
      Expérience positive
      Entretien difficile

      Candidature

      J'ai postulé en ligne. Le processus a pris 2 semaines. J'ai passé un entretien chez Lowe's Home Improvement en mars 2023

      Entretien

      3 round of interview. 1st round - Python/ML question (Need to solve DSA question) 2nd round - ML/DL/Data science question (Knowledge based interview) 3rd round - Onsite team Python Leetcode questions

      Questions d'entretien [1]

      Question 1

      What is xgboost? what are hyperparameters that we use in xgboost.
      Répondre à cette question
      Expérience négative
      Entretien difficile

      Candidature

      J'ai postulé en ligne. Le processus a pris 2 mois. J'ai passé un entretien chez Lowe's Home Improvement (Charlotte, NC) en mars 2024

      Entretien

      Lengthy. Interviews with six different people. Went on for over a month from the date of the first interview. About two months from the date I submitted my application. Live coding assessments and lots of take-home work that was uncompensated. The take homework was directly related to a lot of things that are being piloted in stores right now. Situational interview questions that didn't feel like an honest assessment of skills an potential: but an attempt to scrape ideas from interviews in ingoing company projects. Disruptive, exhausting, and didn’t end in getting an offer.

      Questions d'entretien [3]

      Question 1

      Explain how to handle missing data
      Répondre à cette question

      Question 2

      What’s an interesting metric from a project of your choice? Why?
      Répondre à cette question

      Question 3

      Give me a data science project and describe it end to end. What was the situation, what models and model assumptions, how did you tune the model? (Others that i cant remember)
      Répondre à cette question