JobPathВопросы 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
- Какие еще методы борьбы с переобучением кроме дропаута существуютSeniorHybrid
- Как избежать обучения модели эвристике создания негативных примеров вместо генерализацииSeniorHybrid
- Как объявить и поддерживать максимум при сдвиге окнаSeniorVK
- Как изменить решение для подсчёта сумм и комбинаций игральных кубиков, если количество кубиков параметр?SeniorOzon
- Как наличие нескольких нулей в списке влияет на решение?MiddleЯндекс
- Можно ли использовать поведенческие данные с сайта для улучшения классификации товаров?SeniorПлатформаОФД
- Какая функция потерь используется в бустинге для классификации и регрессии?SeniorСбер
- Почему дроп-аут отключают на инференсеSeniorHybrid
- Как охарактеризовать таргет в задаче кредитного скоринга с ежемесячными платежамиSeniorфилиппинский банк Salmon
- Как дерево и линейная регрессия предсказывают для объекта с признаком вне обучающего диапазонаSeniorСбер
- Ответь на такие вопросы вслухMock-интервью с ИИ: вопросы голосом и разбор каждого ответа.Попробовать
- Какие особенности построения датасета и валидации для моделей временных рядовSeniorOzon
- Как обрабатывать поток данных для подсчёта медианы с ограниченной памятьюSeniorНиармедик Ваш Доктор Рядом
- Как реализовать проверку ключей с отрицательными и совпадающими значениями для зеркальных точекSeniorЯндекс
- Какие классические подходы существуют для заполнения пропусков в матрице взаимодействий в рекомендательных системахSenior1221 Systems
- Как вычислить вероятность заболевания при положительном тесте с учетом чувствительности и специфичностиSeniorфилиппинский банк Salmon
- В чем проблема решения с вложенным циклом за O(n^2)?SeniorЯндекс
- Какие современные методы для временных рядов эффективныSeniorфилиппинский банк Salmon
- Какую семантику должны отражать бэдинги для идентификацииSeniorHybrid
- Как обновлять риск-модель при появлении новых данных и гипотезSeniorфилиппинский банк Salmon
- Можно ли использовать линейную регрессию в условиях смещения выборкиSeniorСбер
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.