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 11 вопросов

  1. Что возвращают агрегатные и неагрегатные функции в SQL запросеMiddle×4Магнит, Иннотех
  2. Работал ли ты напрямую с PostgreSQLMiddleМагнит
  3. Как облегчить ResNet50 в задаче классификации?MiddleМагнит
  4. Какие три матрицы используются в multihead attention?MiddleМагнит
  5. YOLOv8 является одношаговым или двухшаговым детектором?MiddleМагнит
  6. Специализируешься ли на компьютерном зрении или готов работать с другими доменами, например, NLP?MiddleМагнит
  7. У кого больше рецептивное поле: две подряд свертки 3x3 или одна свертка 5x5?MiddleМагнит
  8. Почему при дистилляции важно искать похожие слои в учителе и студенте?MiddleМагнит
  9. Что забывают сделать с данными на CUDA, что может привести к переполнению памяти при обучении?MiddleМагнит
  10. Какие ошибки в тренировочном цикле могут ухудшить обучение и качество моделиMiddleМагнит
  11. Ответь на такие вопросы вслухMock-интервью с ИИ: вопросы голосом и разбор каждого ответа.
    Попробовать
  12. Почему в тренировочном даталоадере должен быть параметр shuffle при обучении более одной эпохиMiddleМагнит

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