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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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Describe the algorithm mentioned above
what data type cant be used as key in a dictionary?
They never decided to ask me any question.
What were some of the Deep Learning architectures you have developed and why?
It was a long test with very less time for answering the questions. Answers should be right on top your head. One of the Speed Coding question was to find the minimum amount of power that Gandalf should carry so that when he fights with many minions and reaches the boss, he should at least have power = 1.
take home data science homework is free form, you are given a pipeline with a bunch of classifiers that'll predict whether a user is retained or not based on swiping activity, you're told to add whatever you want to the pipeline to showcase your skills the tools are the traditional sklearn/numpy/matplotlib etc and the algos involved are regression/xbgoost/other voting algos
Had an HR round and then a technical round where we talked about projects and then a case study. The issue is that the case study is a tough problem that they are dealing with; that is, something they have a whole team dedicated to and have been thinking about for months to years. Yet you are supposed to solve it in just a few minutes! So it really is not a fair assessment but that's how all tech interviews are today. One thing was the interviewer kept interrupting and didn't let me finish so I just figured he was trying to drive me toward to a set of exploratory questions on the case study. I did answer every question but got turned down.
discussion of semantic segmentation, describe Mask RCNNs/YOLO algorithms, cross entropy, graph/DFS type problems, design an optimizer for any cost function f
Test technique à faire chez soi
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