Using a dataset provided, train a machine learning model around forecasting
Machine Learning Engineer Interview Questions
Machine Learning Engineer Interview Questions
Les entreprises s’appuient sur les machine learning engineers pour les aider à concevoir et à améliorer les systèmes qui permettent à leurs logiciels de s’améliorer eux-mêmes, plutôt que d’être programmés. Au cours de l’entretien, préparez-vous à être longuement interrogé sur vos connaissances en informatique et en science des données et, en particulier, sur votre capacité à reconnaître des modèles et des tendances. Un diplôme en informatique ou dans un domaine équivalent sera exigé.
Questions d'entretien d'embauche fréquentes pour un machine learning engineer (H/F) et comment y répondre
Question 1
Question 1 : Quels sont les algorithmes, termes de programmation et théories les plus importants à maîtriser en tant que machine learning engineer ?
How to answer
Comment répondre : Préparez-vous à parler de sujets tels que les erreurs de type I et de type II, l’apprentissage automatique supervisé et non supervisé, les courbes ROC et d’autres éléments clés de l’apprentissage automatique. Les employeurs veulent s’assurer que vous avez une solide connaissance des aspects techniques du poste à pourvoir.
Question 2
Question 2 : Comment expliquer l’apprentissage automatique à quelqu’un qui ne comprend pas ce domaine ?
How to answer
Comment répondre : Parfois, les machine learning engineers doivent travailler avec des personnes qui ne sont pas familières avec les aspects techniques du travail. Saisissez l’occasion que vous offre cette question pour montrer votre solide connaissance du poste et vos capacités de communication.
Question 3
Question 3 : Comment se tenir informé des dernières nouveautés et tendances en matière d’apprentissage automatique ?
How to answer
Comment répondre : En expliquant comment vous vous tenez au courant des dernières nouveautés et tendances en matière d’apprentissage automatique, vous pouvez montrer à un employeur que vous êtes engagé dans le secteur, que vous êtes un chercheur compétent et que vous êtes motivé.
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Introduction, then ask leet code, then another round asks another leet code and also a network design question, which I still don't know, let alone the answer. Next round, ask leet code again and behavioural questions about which one interviewer was a really bad person.
Implement a normalising flow based on the Glow paper.
Write a social network that runs in memory. There should be four functions. makePost(userID, postID) follow(followerID, followedID) unfollow(followerID, followedID) showFeed(userID) The show feed function should show the posts made by the user, the posts made by the people the user followed and they should be in chronological order.
estimating probability distributions for certain properties of other distributions. like estimating distance between two variable of a sorted samples of uniform distribution.
L1 Round: The interview began with questions about my recent projects, followed by foundational machine learning topics like supervised vs. unsupervised learning, structured vs. unstructured data, data preprocessing, EDA, and data visualization techniques. I was asked about box plots, including Q1 vs. Q3 formulas and whiskers. They included 3–4 simple riddle questions and ended with an easy Python coding task to print a right-aligned triangle pattern: * ** *** L2 Round: This round focused on deeper discussions about recent projects, LLMs, and Generative AI use cases. One scenario-based question involved integrating AI into a healthcare website to flag incorrect prescriptions via UI warnings. Other questions covered APIs, securing localhost environments before deployment, writing and giving examples of test cases, and long-term career goals. Finally, they revisited salary expectations.
Explain various statistical concepts to a non technical person
how you solved a tough situation in your project when all got stuck?
What is latent space/bottleneck in autoencoders and what is its purpose?
What is the most important thing in machine learning?
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