Masinõppeinseneri intervjuu küsimused

BrainStationi masinõppeinseneri karjäärijuhend on mõeldud selleks, et aidata teil astuda esimesi samme tulusa masinõppe karjääri suunas. Lugege edasi levinud masinõppeinseneri intervjuu küsimust, mida tööintervjuul küsitakse.

Hakka masinõppeinseneriks

Rääkige õppenõustajaga, et saada lisateavet selle kohta, kuidas meie alglaagrid ja kursused aitavad teil saada masinõppeinseneriks.



Klõpsates nuppu Esita, nõustute meiega Tingimused .



Esita

Ei saanud esitada! Kas värskendada lehte ja proovida uuesti?

Aitäh!

Võtame varsti ühendust.



Masinõppeinseneri ametikoha intervjuude puhul on igal ettevõttel pisut erinev fookus. Mõned ettevõtted võivad küsida peamiselt tehnilisi küsimusi, samas kui teised võivad olla rohkem huvitatud sellest, kuidas teie nende meeskonda sobiksite. Tõenäoliselt kohtate mõlemat – nii küsimusi, mis panevad teie teadmisi ja oskusi proovile, kui ka küsimusi, mis hindavad teie potentsiaalset sobivust.

Tüüpiline masinõppe intervjuu protsess võib välja näha umbes selline:

    Telefoni ekraan:See esialgne sõeluuring, mida tavaliselt teevad inimressursid, on mõeldud selleks, et välja filtreerida kandidaadid, kes ei vasta põhikvalifikatsioonile ja -nõuetele.Koduülesanne:Ettevõte annab teile ülesande oma tehniliste oskuste proovile panemiseks. See võib hõlmata kõike alates konkreetse andmekogumi analüüsimisest kuni masinõppe algoritmi dekonstrueerimiseni.Kohapealne intervjuu:Pärast esialgset läbivaatust ja testimist kutsutakse kvalifitseeritud kandidaadid kohtuma värbamisjuhi või värbamismeeskonnaga. Kohapealse (või virtuaalse kohapealse) intervjuu ajal võidakse teil paluda teha tahvli kodeerimise väljakutse ja/või selgitada masinõppe kontseptsioone. Intervjueerijad küsivad ka olulisi küsimusi, mis panevad proovile teie pehmed oskused ja potentsiaalse sobivuse ettevõttega.

Parim viis masinõppevestluseks valmistumiseks on värskendada oma masinõppeteadmisi, vaadata üle oma varasemad projektid ja harjutada intervjuu küsimustele vastamist.



Et aidata teil valmistuda, oleme koostanud nimekirja küsimustest, mida võidakse masinõppeinseneri intervjuu ajal esitada.

Masinõppeinseneride intervjuuküsimuste loend: masinõppega seotud küsimused

Need küsimused panevad proovile teie teadmised ja asjatundlikkus kõigis andmeteaduse ja masinõppe valdkondades, nagu programmeerimine, matemaatika, statistika ja masinõppe põhiprintsiibid.

Mõned näited masinõppega seotud intervjuuküsimustest on järgmised:



Mis vahe on juhendatud õppimisel ja juhendamata õppimisel?

Suurim erinevus seisneb selles, et juhendamata õppimine ei nõua selgesõnaliselt märgistatud andmeid, samas kui juhendatud õppimine seda nõuab – enne klassifitseerimist peate andmed märgistama, et õpetada mudelit andmeid õigetesse rühmadesse liigitama.

  • Millised on masinõppe erinevad tüübid?
  • Mis on süvaõpe ja kuidas see erineb teiste masinõppe algoritmidega?
  • Mis vahe on masinõppel ja süvaõppel?
  • Selgitage segaduste maatriksit seoses masinõppe algoritmidega.
  • Mis vahe on tehisintellektil ja masinõppel?
  • Mis on kompromiss kallutatuse ja dispersiooni vahel?
  • Selgitage L1 ja L2 regulaarsuse erinevust.
  • Mis on teie lemmikalgoritm ja kas saate seda mulle vähem kui minutiga selgitada?
  • Mille poolest KNN erineb k-keskmiste klasterdamisest?
  • Mis on ristvalideerimine ja millised on selle kasutamise erinevad meetodid?
  • Selgitage, kuidas ROC-kõver töötab.
  • Mis vahe on tõenäosusel ja tõenäosusel?
  • Mis vahe on generatiivsel ja diskrimineerival mudelil?
  • Kuidas otsustuspuud kärbitakse?
  • Kuidas valida klassifikaatorit treeningkomplekti suuruse järgi?
  • Milliseid mõõtmete vähendamise meetodeid te teate ja kuidas neid omavahel võrrelda?
  • Määratlege täpsus ja meeldetuletus.
  • Mis on Fourier' teisendus?
  • Mis vahe on I ja II tüübi veal?
  • Millal tuleks regressiooni asemel kasutada klassifikatsiooni?
  • Kuidas hindaksite logistilise regressiooni mudelit?
  • Mis on Bayesi teoreem? Kuidas on see masinõppe kontekstis kasulik?
  • Kirjeldage räsitabelit.

Masinõppeinseneri intervjuude küsimuste loend: tehniliste oskuste küsimused

Ettevõte soovib veenduda, et teil on masinõppeinseneri ametikohal silma paistmiseks vajalikud kõvad oskused. Tehniliste küsimuste puhul pidage meeles, et intervjueerijaid huvitab tavaliselt teie mõttekäik rohkem kui lõpplahendus.

Tehnilise masinõppe intervjuu küsimused võivad hõlmata järgmist:

Mis vahe on I ja II tüüpi veal?

See on seda tüüpi põhiküsimus, mis võib kedagi intervjuul segada, kuna teie vastuse sõnastus võib olla veidi segane. I tüüpi viga on loomulikult valepositiivne – kui arvate, et midagi on juhtunud ja tegelikult pole juhtunud –, samas kui II tüübi viga on vale negatiivne või olukord, kus midagi juhtub ja see jääb vahele.

  • Kuidas käituksite tasakaalustamata andmekogumiga?
  • Kuidas käsitlete andmekogumis puuduvaid või rikutud andmeid?
  • Kas teil on kogemusi masinõppe jaoks mõeldud Sparki või suurandmete tööriistadega?
  • Valige algoritm. Kirjutage paralleelrakenduse pseudokood.
  • Milliseid andmete visualiseerimise teeke kasutate? Millised on teie mõtted parimate andmete visualiseerimise tööriistade kohta?
  • Kui on antud kaks sama pikkusega n stringi A ja B, leidke, kas on võimalik mõlemat stringi ühises punktis niimoodi lõigata, et A esimene osa ja B teine ​​osa moodustavad palindroomi.
  • Kuidas ehitaksite andmetorustiku?
  • Kuidas rakendaksite meie ettevõtte kasutajatele soovituste süsteemi?
  • Kas saate selgitada oma lähenemist automaatse märgistamise optimeerimisele?
  • Oletame, et teile antakse andmekogum, millel puuduvad väärtused, mis on jaotatud 1 standardhälbe ulatuses mediaanist. Kui suur protsent andmetest jääks muutumatuks ja miks?
  • Oletame, et avastasite, et teie mudelil on madal kallutatus ja suur dispersioon. Milline algoritm võiks teie arvates selle olukorraga toime tulla ja miks?
  • Teile antakse andmekogum. Andmekogum sisaldab palju muutujaid, millest mõned on väga korrelatsioonis ja te teate seda. Teie juht palus teil käivitada PCA.
  • Kas eemaldaksite kõigepealt korrelatsioonimuutujad? Miks?
  • Millised on närvivõrkude eelised ja puudused?
  • Kuidas mõistaksite, milliseid vigu algoritm teeb?
  • Selgitage otsustuspuude tegemise etappe.

Masinõppeinseneri intervjuuküsimuste loend: isiklikud küsimused

Lisaks teie masinõppe kogemusele otsivad tööandjad kandidaate, kellel on kirg, entusiast ja õige isiksus. Isiklikud küsimused aitavad intervjueerijatel teie, teie tööstiili ja teie huvide kohta rohkem teada saada.

Näited:

Millised on viimased masinõppe dokumendid, mida olete lugenud?

Teisisõnu, kuidas püsida kursis ML viimaste uudiste ja trendidega? Vastus on igaühe jaoks erinev, kuid kui soovite oma intervjuuks valmistuda, lugedes mõnda hiljutist ML-uuringut, on Papers With Code vaid üks paljudest masinõppeinseneride veebiressurssidest, mis tõstab esile ka asjakohaseid hiljutisi ML-uuringuid. rakendamiseks vajaliku koodina.

  • Kuidas hoiate end kursis masinõppe arengutega?
  • Kuidas teie arvates kvantarvutus masinõpet mõjutab?
  • Kas masinõpe on teadus või kunst?
  • Millest sa kirglik oled?
  • Kuidas talute stressi ja pinget?
  • Mis teeb sind ainulaadseks?
  • Mis sind motiveerib?
  • Räägi mulle endast.
  • Kuidas te kirjeldaksite ennast?
  • Kuidas hindate edu?
  • Mis on sinu suurim nõrkus?
  • Mis on su parim tugevus?
  • Kirjeldage oma tööeetikat.
  • Miks sa tahad siin töötada?

Masinõppeinseneri intervjuuküsimuste loend: juhtimine ja suhtlemine

Masinõppena võib teilt oodata projektide juhtimist ja suhtlemist tehniliste ja mittetehniliste meeskonnaliikmete ja klientidega. Oodake küsimusi, mis panevad proovile olulised juhtimis- ja suhtlemisoskused.

Juhtimis- ja suhtlusintervjuu küsimuste näited on järgmised:

Kuidas suhtlete nii tehnilise kui ka mittetehnilise publikuga?

Masinõppeinsenerid ei tööta ainult andmeteadlaste ja muude sügavalt tehniliste rollidega ning oma tegevuse olulisuse edasiandmine on paljudele ML-ekspertidele nii ülioluline kui ka väljakutse. Peate näitama oma intervjueerijale, et oskate nii kirjalikult kui ka suuliselt suhelda, ning mõistma, kuidas keerulisi mõisteid lihtsustada. Midagi meeles pidada on see, et värbamisjuht võib isegi kuuluda sellesse mittetehnilisse vaatajaskonda.

  • Rääkige mulle ajast, mil pidite teisi veenma, et nad võtaksid konkreetses küsimuses oma seisukoha. Mis oli tulemus?
  • Kuidas tagada, et projektid ja ülesanded püsiksid ajakavas?
  • Kuidas te oma meeskonnas erimeelsusi lahendate?
  • Räägi mulle ajast, mil tööl läks midagi valesti ja sa võtsid kontrolli enda kätte.
  • Kuidas suhtute inimestesse, kes teiega ei nõustu?
  • Kuidas lihtsustaksite keerulist probleemi, et seda kliendile või kolleegile selgitada?
  • Kuidas veendaksite kedagi tööl asju teie viisil nägema?
  • Kuidas seletaksite keerukat ideed/probleemi kliendile, kes on juba pettunud?
  • Mida teeksite, kui tööl peaks suhtlemine katkema?
  • Rääkige oma edukast esitlusest ja sellest, miks see teie arvates hästi õnnestus.
  • Rääkige ajast, mil panite tähele, millele teadsite, et teie kolleegid on vastu.
  • Kas olulisem on olla hea kuulaja või hea suhtleja?

Masinõppeinseneri intervjuuküsimuste loend: käitumine

Käitumisküsimusele edukaks vastamiseks alustage olukorra kirjeldamisest, seejärel selgitage oma kohustusi, kirjeldage samme ja lõpuks jagage oma tegevuse tulemusi.

Käitumisintervjuu küsimuste näited on järgmised:

Milline on teie ML-i uurimistöö?

Erinevalt mõnest tehnikavaldkonna ametikohast nõuavad masinõppe töökohad mõnikord siiski ametlikku uurimiskogemust selles valdkonnas. Kui olete uurimistöödele kaasa aidanud, olge valmis neid koostama ja oma leide arutama.

Kui teil pole ametlikku uurimistöö kogemust, ei pruugi see olla tehingute katkestaja, kuid peaksite siiski valmistuma selgitama, miks olete oma energia muudele valdkondadele suunanud.

  • Tooge mulle näide, kuidas olete oma andmeanalüüsi käitumise muutmiseks kasutanud. Milline oli mõju ja mida teeksite tagantjärele teisiti?
  • Tooge näide probleemist, mille lahendasite (või proovisite lahendada) masinõppega.
  • Rääkige mulle ajast, mil pidite ülesande täitmiseks mõtlema väljaspool kasti. Kas sa olid edukas?
  • Kas saate kirjeldada aega, mil pidite välja töötama keeruka algoritmi?
  • Kas saate mulle rääkida mõnest suurest edust, mis teil oli masinõppeprojektiga?
  • Mis on kõige raskem otsus, mille olete viimasel ajal pidanud tegema ja kuidas selle otsuseni jõudsite?
  • Rääkige mulle ajast, mil olite suure pinge all. Mis toimus ja kuidas sa sellest üle said?
  • Rääkige mulle ajast, mil teil oli tööl konflikt.
  • Too näide, millal tegid tööl vea.
  • Kirjeldage aega, mil te ei nõustunud kliendiga. Kuidas sa sellega hakkama said?
  • Rääkige mulle ajast, mil seadsite endale eesmärgi. Kuidas te oma eesmärgi saavutamise tagasite?
  • Kirjeldage aega, mil nägite probleemi ja võtsite initsiatiivi selle parandamiseks, mitte ei oodanud, et keegi teine ​​seda teeks.

Tippettevõtete (Amazon, Google, Facebook, Microsoft) masinõppeinseneride intervjuuküsimuste loend

Kas soovite teada, mida tipptehnoloogiaettevõtted masinõppeinseneridest otsivad? Siin on mõned intervjuuküsimused Amazonilt, Google'ilt, Facebookilt ja Microsoftilt.

  • Millised on erinevused generatiivse ja diskrimineeriva mudeli vahel?
  • Kuidas kaaluksite kaaluskaalal üheksa marmorit kolm korda, et valida kõige raskem?
  • Mis vahe on MLE ja MAP järeldustel?
  • Miks kasutasite oma projektis seda konkreetset masinõppe algoritmi?
  • Mis on K-keskmise algoritm?
  • Kirjeldage aega, mil lasete lühiajalisest eesmärgist lahti pikaajalise eesmärgi nimel.
  • Mis vahe on logistilise regressiooni ja SVM-i kokkuvõtetel?
  • Selgitage ICA ja CCA. Kuidas saate PCA-st CCA eesmärgifunktsiooni?
  • Milline on seos polünoomse tuumaga PCA ja ühekihilise autokodeerija vahel? Mis siis, kui see on sügav automaatkooder?
  • Mis on masinõppes A/B testimine?
  • Mis on masinõppes aktiveerimisfunktsioon?
  • Kuidas koostaksite, koolitaksite ja juurutaksite süsteemi, mis tuvastaks, kas postitatav multimeedia ja/või reklaamisisu rikub tingimusi või sisaldab solvavat materjali?
  • Kuidas lahendada erimeelsusi meeskonnaliikmega?
  • Mis on erapoolikuse ja dispersiooni kompromiss? Kuidas seda võrrandi abil väljendatakse?
  • Kirjeldage turgutamise ideed. Tooge näide ühe meetodi kohta ning kirjeldage ühte eelist ja puudust.
  • Sõnastage SVM-i taust ja näidake optimeerimisprobleemi, mida see lahendab.

Kategori: Uudised