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 141 вопрос
- Есть ли у вас команда аналитиковMiddleGravityField
- Какая структура данных реализует список в Python и почему операции добавления и удаления могут быть O(1)MiddleСбер
- Как обучаться на большом батче при ограниченной памяти?MiddleAvito
- Нужна ли нормализация признаков для моделей BERT и деревьев решенийMiddleGravityField
- Может ли хэш для разных ключей совпадать?MiddleСбер
- Какой режим работы в командеMiddleСбер
- Можно ли подавать текст в BERT без предобработкиMiddleПлатформаОФД
- Был ли опыт работы с MongoDB или аналогичными документно-ориентированными базами данныхMiddleAvito
- Какие три матрицы используются в multihead attention?MiddleМагнит
- Вам подходит фиксированный график работы с 9 до 18 по московскому времени?MiddleSoftInterMob
- Ответь на такие вопросы вслухMock-интервью с ИИ: вопросы голосом и разбор каждого ответа.Попробовать
- В чем разница коммита и ветки в системах контроля версийMiddleAston
- Как в SQL считать уникальные пары значений при повторяющихся user_id и device_id?Middleнетология
- С какой даты вы готовы начать сотрудничество в случае положительного решенияMiddleSoftInterMob
- Можно ли найти параметры линейной регрессии аналитически, а не градиентным спускомMiddleСбер
- Есть ли вопросы по резюмеMiddleOzon
- Как понять, когда остановить отбор признаков?MiddleСбер
- Расскажи про опыт работы в команде и роль в нейMiddleSensemitter
- На каком языке программирования вы предпочитаете писать код?MiddleSoftInterMob
- С каким инструментом больше всего нравилось работатьMiddleОстровок
- Какое минимальное и максимальное количество строк можно получить при левом джойне двух таблиц с 10 и 50 строкамиMiddleДомклик
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.