what is the recenly project you have finished, which machine learning methods and approach you are using to achieve the goal
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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Situation where you had a disagreement with a colleague/boss? Situation where you had to take a risk where the end result was success/failure?
Describe a time when you stood up for an idea/opinion you believed in?
Predicting prices.
Behavioral questions were heavily oriented towards the Amazon leadership qualities. > Name a time you were innovative > Name a time you delivered a simple solution to a complex problem. Follow up questions included how to quantify the level of success in projects brought up. Machine learning fundamentals: > How to deal with a troublesome dataset (interpretation open ended so think data cleaning, etc.) > How to deal with misrepresentative training data (imbalanced dataset, overfitting, explain how L1/L2 regularization work at an optimization level) > How to deal with a large dataset where only a few examples are labeled (semi-supervised learning) Coding question was: https://leetcode.com/problems/find-original-array-from-doubled-array/
HackerRank assessment included a variation of Leetcode's Shortest Path to Get Food problem
program k-nearest neighbour from draft
A few questions on algorithmic complexity
Describe your typical workflow. Describe what models you commonly use.
Detail about your internship project
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