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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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Implement the Minesweeper game in Python.
Viene inviato un pdf con 3 domande: - 1. (Python) manipolazione di stringhe molto elementare, non servivono regex ma solo slicing - 2. (Python) ulteriore manipolazione di stringhe sempre elementare che si risolveva con slicing e c'erano diverse possibilità di soluzione a diversi livelli di ottimizzazione - 3. (SQL) più complessa, veniva richiesta una query nested con un JOIN e l'utilizzo del MAX operator su date
What do you think the challenge you will be facing in the role?
Linked list, array related dsa stuff
Resume deep dive Machine Learning DevOps, Power BI, SQL
In the coding round, they gave you a scenario and let you pick a language to solve the problem. You choose your own IDE. The algorithm used is not hard but the scenario is a little mess and there are edge cases you need to find by yourself. In ML round, they just gave you a problem in 1-2 sentences, and you need to lead the conversation to solve the problem. It's open-ended and like the case study in DS interview, which does not require you to explain how to implement.
Why are you interested in the company?
Do you have years of experience in NLP? Interviewer didn’t know a word other than NLP
Experience en deep learning, background
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