it was about combining sorted lists
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 first one is related to merge sort, and second one a DP question
Explain LSTMs and why they are used? What are the advantages and disadvantages when you compare other architectures. And some follow up questions about it.
The coding interview was one of the most comfortable I had. It was with a very experienced person who made sure to be kind, understanding and open-minded. The ML interview however was by some rude woman possibly going through a mid life crisis, that she decides to take it out on you. From the start of the interview where she turned up late to putting down the candidate's accomplishments, she made sure to make the candidate uncomfortable. At the end when it was my turn to ask a question and I did, she decided to ask me a question back without answering it. That's how arrogant she was. The surprising part is, they took 2 weeks to find a person to conduct the ML interview, since they didn't have many ML experts inside. And they found an insufferable one.
LeetCode problems I've worked on include 227, 680, 1650, and a question about sampling a city based on its population.
Mention some ML algorithms you have worked with
How do you import a function?
What are the different data structures in Python?
They asked if I was to make a project on document extraction project. This was because i was interviewing for that particular team and project. They also asked an array-related probability-related question. It was like there were random numbers in an array and then each element had some weight associated with it. so i had to output an array calculating the probability based on the weights assigned to each element.
Talk about a project you worked on and how it will relate to the job.
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