Replit Data Scientist 面接対策

この面接で問われること

• 実験設計と因果推論 — A/Bテストのサンプルサイズ設計や、差分の差分法・傾向スコアマッチングなどクリーンな実験ができない場面での因果推論力が問われます。
• SQL/Pythonでの実務分析力 — dbtスタイルのETLや、pandas/scikit-learn/statsmodelsを使った大規模イベントデータの分析経験が中心テーマです。
• LLM/エージェントによる分析自動化 — 退職面談やサポート/レビューなど非構造化データの分析をLLMで自動化する経験、人間レビューを前提としたAIエージェント設計が3ポジション共通で問われます。
• 予測モデリング — チャーン/リテンションモデリングや離職リスクの予測、オファーの競争力分析など、目的に応じた予測モデルの構築力です。
• クロスファンクショナルな影響力 — マーケティング・プロダクト・セールス・経営層など複数ステークホルダーとの連携や、機密データの慎重な取り扱いが求められます。
• 分析結果の批判的検証 — 交絡を含む指標を見極める力や、AI支援分析の品質をどう確認するかも評価対象です。

よくある質問の方向性

想定される形式

3ポジションとも求人票に面接形式の記載はありません。質問の中身から推測すると、過去に手がけた実験やモデリング事例を掘り下げるケーススタディ形式のディスカッションが中心になりそうですが、これは質問傾向からの推測であり、実際のラウンド構成は選考案内などで確認するのが確実です。