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 методы регуляризации существуют для нелинейных моделейSenior×4ПАО Газпром нефть, Avito
- В чем разница линейной и логистической регрессииSenior×4SoftInterMob, филиппинский банк Salmon
- Что такое бустингJunior×4Газпромбанк, Сбер
- В чем разница между L1 и L2 регуляризациейSenior×4ПАО Газпром нефть, Сбер
- Как реализовать слияние двух списков через цикл while с разной длиной списков?Senior×4ПлатформаОФД, Яндекс
- Какие параметры в случайном лесу можно изменить и как влияют глубина и количество деревьев?Senior×2Яндекс
- Как работает алгоритм LightFMSeniorДомклик
- Что такое параметрические и непараметрические статистические тесты?Juniorфилиппинский банк Salmon
- Как реализовать линейную регрессию с обучением и инференсом без использования готовых библиотекSeniorAvito
- Какая вычислительная сложность у self-attention и почемуSeniorSoftInterMob
- Ответь на такие вопросы вслухMock-интервью с ИИ: вопросы голосом и разбор каждого ответа.Попробовать
- Как осуществляется поиск по документамSeniorАТОМ
- Какова формула градиента для MSE по весамMiddleAvito
- Как устроено решение задачи поиска пары чисел с заданной суммойSeniorНиармедик Ваш Доктор Рядом
- Что будет, если удалить дерево из бустингаSeniorДомклик
- Использовали ли полный текстовой поискSeniorАТОМ
- Какая асимптотическая сложность поиска в списке с вложенным цикломMiddleПАО Газпром нефть
- Как найти максимальное число в массиве, которое встречается только один разSeniorAvito
- Как смешивание признаков влияет на качество моделиSeniorHybrid
- В чем разница между логлоссом и кросс-энтропиейSeniorHybrid
- Что такое алгоритм DBSCAN и density-based clusteringJuniorфилиппинский банк Salmon
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.