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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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Questions were all about the different machine learning algorithm, like MLP, SVM, kNN, CNN, and ... The interviewer was interesting to know how I implemented the algorithms, what type of data set (numerical or text-based) data that I used, and the accuracy that I obtained. It was no routine software engineering question about the data structures, algorithms, or programming languages at all. It was a very straightforward interview, low stressful, and friendly interview, all based on my own resume.
Fix a piece of sh*t code that just request data and save it to MySql. Super easy and easy to fix so I don't know what is the point of the interview. Totally a sh*t experience.
What you did professionally that is related to machine learning/data science position?
Can you explain how a binary-tree works and what are some uses of a binary tree?
Given a number, how to find a closest number in a series of floating point data.
A sensor passes incoming data every 10 secs. We have to calculate daily average. What GCP component will one use to store data and how will scheme be designed
List connected cells in a binary matrix
If you had multiple job offers of comparable benefits and salary and work, what would be the aspect that of one company or another that would be your final deciding factor?
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