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      Entrevista para Senior Data Scientist

      30 de abr. de 2020
      Candidato(a) sigiloso(a) à entrevista
      Nenhuma oferta
      Experiência positiva
      Entrevista difícil

      Candidatura

      Candidatei-me online. Fiz uma entrevista na empresa Canadian Tire.

      Entrevista

      Very thorough interview process. Good experience overall. A series of questions with the VP of Analytics. The interview started out with a series of general quesitons about management style. It then moved on to personality-type questions.

      Perguntas de entrevista [1]

      Pergunta 1

      How have you dealt with stressful situations on the job in the past?
      1 resposta

      Outras avaliações de entrevista de vagas de Senior Data Scientist da empresa Canadian Tire

      Entrevista para Senior Data Scientist

      4 de jun. de 2026
      Funcionário(a) sigiloso(a)
      Toronto, ON
      Oferta aceita
      Experiência positiva
      Entrevista com nível médio de dificuldade

      Candidatura

      Candidatei-me pessoalmente. Fui entrevistado pela Canadian Tire (Toronto, ON) em jun. de 2026

      Entrevista

      First, they ask whether you are comfortable working in the office five days a week, as the position requires regular on-site attendance. After that, candidates complete a 50-minute written assessment focused on Machine Learning, Mathematics, and Statistics. The assessment evaluates your understanding of core concepts, problem-solving abilities, and analytical thinking rather than coding skills. It may include questions on probability, hypothesis testing, regression, model evaluation, machine learning algorithms, and other data science fundamentals.

      Perguntas de entrevista [1]

      Pergunta 1

      Statistics Probability and conditional probability Hypothesis testing p-values and confidence intervals Bias and variance Sampling methods A/B testing Regression interpretation Machine Learning Supervised vs. unsupervised learning Linear and logistic regression Decision trees and random forests Gradient boosting (e.g., XGBoost) Cross-validation Overfitting and regularization Evaluation metrics: Accuracy Precision Recall F1-score ROC-AUC Math Basic calculus concepts (derivatives and optimization) Matrix algebra Linear algebra fundamentals Expected value and variance Bayes' theorem Optimization concepts used in machine learning
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      Qatargas
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