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.

8,202 machine learning engineer interview questions shared by candidates

An initial round (background/ profile based), a simple classification problem as homework, a technical interview (mostly based on how the solution was framed for the homework), an interview with a non-technical person, and a final round with their co-founder. 1. Why does multicollinearity happen in regression? 2. Working of boosted trees 3. Types of regularization 4. Overfitting and underfitting
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Machine Learning Engineer

Interviewed at Quantiphi

3.8
Jun 21, 2019

An initial round (background/ profile based), a simple classification problem as homework, a technical interview (mostly based on how the solution was framed for the homework), an interview with a non-technical person, and a final round with their co-founder. 1. Why does multicollinearity happen in regression? 2. Working of boosted trees 3. Types of regularization 4. Overfitting and underfitting

- what is a support vector machine? - what's the difference between a Support Vector Machine (SVM) and a linear classifier? - why do I encode visual data and do not feed the SVM with raw information? - what are the convolutional neural networks and how do they work? - how would I treat a picture of a person that wear zalando clothes? - how could I deal with a multiclass classification problem with 1,000,000 different classes? - how could I possibly help zalando to improve their services?
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Machine Learning Specialist

Interviewed at Zalando

3.6
Oct 1, 2016

- what is a support vector machine? - what's the difference between a Support Vector Machine (SVM) and a linear classifier? - why do I encode visual data and do not feed the SVM with raw information? - what are the convolutional neural networks and how do they work? - how would I treat a picture of a person that wear zalando clothes? - how could I deal with a multiclass classification problem with 1,000,000 different classes? - how could I possibly help zalando to improve their services?

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