What's your favorite algorithm?
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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Code review on 50 lines of python code
Pagination with Pivoting: You will be given a list of items, and the aim is to implement pagination around a pivot element. It should be circular.
Second Interview Question: Given a 2D binary matrix, write a solution to make the image symmetric along the X and Y axes. The only operations allowed are full row and full column insertions without modifying the values in the original matrix. The goal is to find the minimum number of row and column insertions.
Questions will be based on the take-home technical assessment.
The programming test was written: three exercises.
Resume, Spring, ML, Data Science, Python and Behavioural
A couple interview Qs I can remember are: What is the bias-variance tradeoff? What's a GBM and an example of one? What is under fitting and over fitting?
Sparse metric Multiplication, cosine Similarity
Which would run faster, a RNN with LSTM or Attention (he meant Attention based Model such as Transformers but didn't clarify).
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