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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The phone interview was generally non-technical. The 2nd takehome exercise task was to write a script that processes a CSV file of customer transactions, keeps a running mean and standard deviation of transactions by customer ID, observes large deviations of individual transaction amounts from the running mean and, when such deviations are observed, generates alerts. This was to be done by implementing just one method, for which they had written a header definition. The instructions stated certain requirements: scalability, readability and code structure, logging and testing, and how simple it is to run and evaluate the code. Observe that some of these involve a large element of subjectivity. There was no mention of persistence, or function naming conventions.
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Machine Learning Engineer

Interviewed at Featurespace

4.3
Mar 11, 2020

The phone interview was generally non-technical. The 2nd takehome exercise task was to write a script that processes a CSV file of customer transactions, keeps a running mean and standard deviation of transactions by customer ID, observes large deviations of individual transaction amounts from the running mean and, when such deviations are observed, generates alerts. This was to be done by implementing just one method, for which they had written a header definition. The instructions stated certain requirements: scalability, readability and code structure, logging and testing, and how simple it is to run and evaluate the code. Observe that some of these involve a large element of subjectivity. There was no mention of persistence, or function naming conventions.

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