외국계,외자계 일본 취업 준비_ A사 면접 준비_시간은 충분하다!

외국계,외자계 일본 취업 준비_ A사 면접 준비_시간은 충분하다!

 

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■OLP면접

다음 주 화요일에 있을 때 면접을 대비하여 면접 스크립트를 오늘에서야 80% 정도 완성했다.

나머지는, 실제로 대본으로 연습을 하면서 수정을 해야나가야할 것 같은데 왜 이렇게 시간이 걸렸느냐 하면 이번주에 일정이 많아서 그랬다.

 

부서 전체의 회식, 클라이언트와 회식, 대학교 강연 등으로 일 끝나고 준비할 시간이 거의 없었다. 이미 시간이 지나간 것, 후회할 필요도 없다. 나머지 시간을 열심히 준비하는 수밖에... 그리고 이렇게 사회인이 돼서 면접을 준비할 때 어떻게 하면 재미있게 어떻게 하면 효율적으로 준비하는지다. 적어도 3번 이상은 대본을 보고 연습을 하고 싶은데, 학생 때는 10번 정도였다면 그 횟수도 자연스럽게 줄어드는 것 같다. 시간이 부족하기 때문이다. 

 

다시 본론으로 들어가서, 아마 A사, 이제 그냥 이야기 하려고하는데 아마존 취업에 관심이 있으신 분들이라면 OLP에 맞춰서 스토리를 만들어야한다고 하는데 이 스크립트를 어떤 식으로 만들었는지 다음에 공유하려고 한다. STAR 프레임 워크로 아마존의 리더쉽 원칙의 내용에 맞게 각 내용을 구성하는데, 여기서 꼬리 질문까지 정리하면서 스크립트 작성에 많은 시간을 사용했다. 성과를 숫자로 강조하지 않은 부분이 많아서, 아니 애초에 내 경험에 대해서 숫자로 어필할 수 있는 부분이 적어서 억지로 숫자로 결론을 낸다면 그 숫자에 대한 질문이 들어왔을 때 당황해서 답변을 못할 수 있어서 어떤 식으로 정리를 할지 고민 중이다.

 

또한 내가 지원하는 레벨에 따라서, 강조되는 OLP가 다르기 때문에 만든 대본은 전부 바로 답변할 수 있게 준비하되 조금 더 선택과 집중해야할 부분을 나눠야겠다. 예를 들어 Level 4,5는, Customer Obsession,Learn and Be Curious,Bias for Action 등이 중요하다고 아래의 유튜브에서 정보를 얻었다.

https://www.youtube.com/watch?v=aOmeNfAqj8A

이외에도, 지원동기나 전직이유에 대해서는 깊게 물어보지 않는다고 해서 일단 만들어보기는 했지만 그냥 간편하게 답변용으로 3~4문장 만들어봤다.

 

 

■SQL 라이브 코딩테스트

아래의 사이트에서 아마존만 선택해서 무료 문제는 다 풀어봤다. 솔직히 그렇게 어렵지는 않았는데, 한달에 32달러인데 돈을 내고 유료 문제도 풀어볼지 아니면 리트코드에 무료 문제를 더 풀어볼지는 조금 고민 중이다. 어차피 준비할 시간은 내일과 모래밖에 없으니...

https://platform.stratascratch.com/coding?code_type=1&page=1&companies=56

 

그리고 결국 라이브 코딩이기 때문에, 단순히 문제 풀고 끝나는 것이 아니라 내 논리를 설명할 필요가 생길 수 있다. 이를 위해서 도움이 되는 프레임 워크가 아래 있어서 가져와봤다. 데이터를 먼저 이해하고, 어떤 식으로 접근할지 정리를 하고, 쿼리를 만들어나간다. 자세한 내용은 아래 글 참고(https://www.stratascratch.com/blog/amazon-sql-interview-questions/)

 

Framework to Solve this Amazon SQL Interview Question

Let's make the process of solving our interview question easier. We'll follow an easy framework that can be applied to any data science interview problem. This framework has only three easy steps but it creates a logical pipeline for approaching any data science problems concerning writing code for manipulating data. The three steps are following:

1. Understand your data:
   1. First, you have to list your assumptions about the data columns so that you know which columns you need to use
   2. If you still don’t feel confident you understand your data enough, view the first couple of rows of your data (single or multiple tables). Or if in an interview, ask your interviewer for some example values to understand the actual data, not just the columns. It’ll help you identify edge cases and limit your solution to the bounds of your assumption.
2. Formulate your approach:
   1. Write down the logical steps you are supposed to program/code.
   2. Now, identify the main functions you are going to use/implement to perform the logic.
   3. Interviewers will be watching you; they will intervene when needed, make sure you ask them to clarify any ambiguity, they can also specify if you'll use ready-made functions, or you should write code from scratch.
3. Code Execution:
   1. Build up your code but don't oversimplify or overcomplicate.
   2. I like to build it in steps based on the steps I’ve outlined with the interviewer. That means that the code is probably won't be efficient. That’s fine. Here you will be talking about optimization at the end with the interviewer.
   3. The most important point here is not to overcomplicate your code with multiple logical statements and rules in your each code block. A block of code can be defined as a CTE
      or a subquery because it’s self-contained and separate from the rest of the code.
   4. You need to speak up! Talk as you’re laying down code. Remember that your interviewer will be evaluating your problem-solving skills.

 

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