What's the difference between instance based learning and model based learning?
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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Why are you interested in Atrium?
The problem is general and designed according to the app in the company. Define and narrow down the scale of the problem. Then dive deep through the general process of the general system design problems.
There're three programming questions (with few details about pretended results) where I develop Python scripts importing the NumPy library. The remaining one is more theoretical implying a code explanation. All of them are related to the Computer Vision field.
Explain what PCA is to a developer.
- Please briefly introduce yourself and your background.
1) Can you explain the difference between the Random Forest and XGBoost algorithms? 2) What are L1 and L2 regularization techniques, and which one would you use for feature selection? 3) What are the different model deployment options available in Amazon SageMaker? 4) How would you monitor a deployed model on SageMaker to ensure its performance over time? 5) Can you tell me about a research paper that you found particularly inspiring or impactful? What made it stand out to you?
Core concepts about machine learning. Deep dive into previous ML-related projects and experiences
Most interviews were technical. First interview was high-level algorithmic question about designing an algo to find closest point in 2D map with limited informations, and to reason on the complexity of the algo I come up with.
Questions related to basic ML
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