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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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Difference between random forest and XGboost. Interpretation of the missing values. Overfitting vs Underfitting. Describe one project in which I participated recently.
Give an example of using hyperparameter tuning to train ML models in production.
I am not sure whether I can go into the details. But it was general coding question for the first round. And for the second round questions were relevant to the role I applied for.
What is your biggest weakness?
Asked me about GANs and machine learning in general
1. Optimization Equation for SVM 2. Implementation of Random Forest on demo dataset
introducing your self , your education , experience and projects you worked in
Q(R1): What is your past experience, and how would you fit the role we are hiring for? Q(R2): What is the difference between bagging and boosting? What algorithms do you know from each class, and on what types of problems have you applied them in the past? Q(R3): Given this data, how would you build the dataset and the ML training pipeline?
What is the difference between SVM and Logistic Regression?
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