¿Qué modelos de Machine Learning has aplicado con un enfoque de visión computarizada?
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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First Round: 1-1.30 hr long with all DL/ML-based questions. (I answered all of them) Second Round: Linear Algebra. (I performed good here also) Third Round: Live coding (Asked to code linear regression from scratch) (also completed) Fourth Round: Data Structures, Logical reasoning, and Scenario-based ML questions. (apart from a logical based question I answered all ) Fifth round: Computer vision round. All related to image-based questions and object detection algorithm. This round went very well as I was able to answer most of the questions.
Machine Learning Algorithms, Outlier Detection, Missing value imputation, etc.
Given a limited storage how would you store the CCTV Camera footage more efficiently.
They asked me ML question, we brainstorm for a design question and a 2 hours of coding.
Talk about how time series data can be useful
Given a three sided dice with the probabilities p(1)=0.2, p(2)=0.3, p(3)=0.5. What is the expected value?
How did you approach a project where you had little to no direction?
The take home was a detection problem and the report should include any model design decisions and performance. This was pretty open-ended. However, the future interviews did not reference this project.
Find the common parent of two numbers in binary tree.
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