How to identify and deal with overfitting and underfitting
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.
8,208 machine learning engineer interview questions shared by candidates
ML evaluation metrics, algo complexity, system scalability.
What criteria would you use to put a preference on various ML project's.
Describe my past experience
1st round: Semi-technical interview with hiring manager. We went through one of my past projects on github related to object detection using neural networks. Asked me questions related to deeper vs broadre neural networks, vanishing gradients, their remedy, loss functions, training and validation curves, etc. Overall, nice interview for me. I was selected for final round. They sent me a coding task related to machine learning on which their was working, and gave me 10 days to work on it. Additionally they sent me a research paper from Valeo, and asked me to prepare a presentation for final interview. Final Round: There were 8 interviewers in total, including the authors from the research paper. Interview was structured into two parts: Coding challenge discussion for 1 hour, and research paper presentation and Q/A for 1 hour. Interview was super technical, with questions in presentation round about future ideas for the paper. Even though it was an involved discussed, I thought my interview went good enough.
How do you build a model?
What are the projects you have worked on? Explain any one
Don't remember the exact questions, but the DS/A question was around Leetcode easy level.
Imbalance training set problem GAN training
Tell me about yourself. Can you work without supervision?
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