デロイトの面接での経験: キャンパス内での配置促進プロダクト エンジニアリング アナリストの役割)

はじめに

私は最近、2024 年に開催されるプロダクト エンジニアリング アナリストの役割を対象としたデロイトのオンキャンパス プレースメント ドライブに参加しました。提供されたパッケージは 7.6 LPA、基本給は 6 LPA でした。約 600 ～ 700 人の学生がそのポジションに応募し、プロセス全体は 4 回の激しいラウンドで構成されました。ここでは、準備、面接ラウンド、重要なポイントに関する私の経験を段階的に説明します。

注力すべき中核分野:

• DSA の概念
• SQL と NoSQL
• プロジェクトの明確さ
• 行動スキル

面接ラウンドの内訳

ラウンド 1: オンライン評価

• 形式: MCQ と 2 つのコーディングの質問
• 難易度: 簡単
• トピック: 論理的推論、適性、DSA (基本的な配列と文字列の問題) コーディングの問題は簡単でした。私は配列操作に関する 1 つの問題と、基本的な文字列処理に関する別の問題に直面しました。結果の結果、当初の 600 ～ 700 名の学生の中から最終候補者に選ばれたのは 60 名のみでした。

ラウンド 2: グループ ディスカッション

• トピック: 「AI が人間に取って代わる」
• 所要時間: 30 分
• グループサイズ: 参加者 10 名

このラウンドでは、私たちのコミュニケーション、チームワーク、リーダーシップのスキルがテストされました。私はチームメイトの意見にも耳を傾けながら、ディスカッションに有意義に貢献するように努めました。 15分間のグループディスカッションの後、38名の候補者が次のラウンドに進みました。

*ラウンド 3: 技術面接
*
このラウンドでは、私の履歴書と私がリストしたスキルの技術的な側面に重点が置かれました。
重要な質問:

• 履歴書のウォークスルー: 履歴書に記載されている主要プロジェクトについて説明するよう求められました。
• プロジェクトのディスカッション: フルスタックの MERN プロジェクトについて、特に学生データの管理方法と全体的な申請フローについて説明しました。
• API の説明: 面接官は私に、API を定義し、それをプロジェクトにどのように統合するかを尋ねました。
• コーディングの問題: シーケンス内の次の数字: 5、10、35、75、195 を特定するように求められました。これには、論理的推論とパターン認識が必要でした。
• データベース クエリ: 複数のテーブルからデータをフェッチするために SQL で結合クエリを作成するように求められました。
• OOP コンセプト: Java での継承とその実際のアプリケーションについて説明するよう依頼されました。

ラウンド 4: 行動面接

最終ラウンドは
を目指しました 私のソフトスキルを評価し、私の性格を理解します。
重要な質問:

• 自己紹介: 私自身について簡単に自己紹介をする必要がありました。
• 学業成績: 面接官は、私の中級スコアとB.Techスコアになぜ差があるのか​​と尋ねました。
• スキルに関するディスカッション: 次のような質問で問題解決スキルをテストされました。 — 文字列内の最初の繰り返し文字を検索します。 — 2 回以上出現する文字に焦点を当てて、文字列内の文字の頻度を返す関数を作成します。
• プロジェクトの影響: 私のプロジェクトが現実世界に与える影響について説明するよう求められました。
• 独自の資質: 面接官は私に、私を際立たせる 3 つの資質を挙げるように求めました。
• 自信レベル: 面接に入るときに、選ばれることに自信があるかどうか尋ねられました。
• 将来の目標: 5 年後の自分の姿を説明する必要がありました。
• 長所と短所: 面接官は私の長所と改善する必要がある領域について尋ねました。 最後に、面接官は私にいくつかのアドバイスをくれました。AI が生成した履歴書の使用を避け、履歴書を本物で簡潔にすることに重点を置いてください。

*最終評決 : 選択済み *

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