Basic ML concept like l1 l2 norm/loss. concept like recall precision etc.
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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Mostly machine learning questions related to NLP
Do you have experience with Pytorch?
Describe the data collection, modeling, metrics, and evaluation process you would use for X.
Discussing research experience and usage of ML in the problems the company works on. Deeper discussion into ML for therapeutic design/engineering, and about dealing with complex data from biological assays.
Explain the Focal Loss is
¿Qué modelos de Machine Learning has aplicado con un enfoque de visión computarizada?
First Round: 1-1.30 hr long with all DL/ML-based questions. (I answered all of them) Second Round: Linear Algebra. (I performed good here also) Third Round: Live coding (Asked to code linear regression from scratch) (also completed) Fourth Round: Data Structures, Logical reasoning, and Scenario-based ML questions. (apart from a logical based question I answered all ) Fifth round: Computer vision round. All related to image-based questions and object detection algorithm. This round went very well as I was able to answer most of the questions.
Machine Learning Algorithms, Outlier Detection, Missing value imputation, etc.
Given a limited storage how would you store the CCTV Camera footage more efficiently.
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