НовоеAI-конструктор резюме: правишь прямо на листе A4, а нейросеть подсказывает, что усилитьКонструктор резюме на листе A4Попробовать
JobPath
Начать бесплатно

Вопросы на собеседовании дата-сайентиста и ML-инженера

1 165 вопросов с реальных собеседований, чаще всего — в компаниях Сбер, Иннотех и Avito.

Все вопросы

Нашлось 244 вопроса

  1. Что такое градиентный бустингJunior×30филиппинский банк Salmon, Avito
  2. Почему в промышленной среде чаще используют градиентный бустинг, а не случайный лес?Senior×16Яндекс, Лаборатория Касперского
  3. В чем разница градиентного бустинга и случайного лесаSenior×16Домклик, филиппинский банк Salmon
  4. Что такое ROC-криваяJunior×9SoftInterMob, Яндекс
  5. Какая метрика важнее: precision или recall в зависимости от задачи?Senior×9Газпромбанк, Яндекс
  6. Какие способы кодирования категориальных признаков существуютSenior×9ПАО Газпром нефть, Ozon
  7. Как решается проблема холодного старта в рекомендательных системахSenior×41221 Systems, GravityField
  8. Какая сложность алгоритмов сортировкиSenior×4VK, Яндекс
  9. В чем идея случайного леса и почему он работаетSenior×4SoftInterMob, Сбер
  10. Перечислите метрики качества модели бинарной классификации и их отличияSenior×4Иннотех, Ниармедик Ваш Доктор Рядом
  11. Ответь на такие вопросы вслухMock-интервью с ИИ: вопросы голосом и разбор каждого ответа.
    Попробовать
  12. Какие способы регуляризации нейронных сетей ты знаешь?Middle×4SoftInterMob, Avito
  13. Что такое дроп-аут и как он реализуется?Junior×4Магнит, Hybrid
  14. Как учитывать временной промежуток между покупками для релевантности товаровSenior×41221 Systems, Avito
  15. В чем преимущества логистической регрессии и градиентного бустинга и в каких задачах их использовать?Senior×4Иннотех, Сбер
  16. Как масштабирование признаков влияет на обучение моделиSenior×4ПлатформаОФД, Сбер
  17. Какие методы можно использовать для улучшения моделиSenior×4Hybrid, Ниармедик Ваш Доктор Рядом
  18. Какие алгоритмы используются для построения коллаборативной фильтрацииSenior×4Домклик, 1221 Systems
  19. Какие методы борьбы с переобучением есть в нейронных сетяхSenior×4SoftInterMob, Яндекс
  20. Как реализовать слияние двух отсортированных массивов в один отсортированныйSenior×4ПлатформаОФД, Avito
  21. Что произойдет, если удалить первое или последнее дерево в бустингеSenior×4Сбер, Совкомбанк

Как проходит собеседование

Собеседование на дата-сайентиста или ML-инженера обычно включает скрининг, секцию по математике и машинному обучению, задачу на код и разбор кейса из практики. Иногда отдельно проверяют SQL. Рекрутер обычно уточняет, с какими данными и задачами ты работал, а на встрече с командой просят рассказать о модели, которая дошла до продакшна, и о том, что пошло не так.

По теории спрашивают основы статистики и вероятностей, переобучение и способы с ним бороться, метрики качества и выбор метрики под задачу, устройство линейных моделей, деревьев и бустинга. Для ML-инженеров добавляются нейросети, работа с данными в продакшне, обучение и выкатка моделей, мониторинг их качества. Почти всегда просят разобрать кейс: как ты поставишь задачу, какие признаки соберёшь и как поймёшь, что модель работает. Отдельно проверяют Python и библиотеки для работы с данными.

Чтобы готовиться прицельно, отфильтруй вопросы по своему уровню и начни с тех, что спрашивали чаще всего: счётчик стоит у каждого вопроса. Ответь на несколько из них вслух в mock-интервью, так видно, где ответ разваливается, ещё до настоящего созвона.

Другие направления

Прорепетируй собеседование дата-сайентиста и ML-инженера

Голосовой ИИ-интервьюер задаст вопросы твоего стека, переспросит и разберёт каждый ответ.

Тренироваться бесплатно

Связаться с поддержкой

Выбери, где удобнее написать