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 514 вопросов
- Как перевести отзывы пользователей в метрику качества сервисаSeniorWildberries
- Какие ускорения инференса достигаютсяSeniorАТОМ
- Как связать базу вопросов и ответов с внешним сайтом для решения задачиSeniorWildberries
- Что должно содержаться в обучающем датасете для обучения с кросс-энтропиейSeniorГазпромбанк
- Как очистить таблицу от дублирующихся данных в SQLSeniorИннотех
- Как отследить ошибки в модели?SeniorСбер
- Как работает баннерное размещениеSeniorHybrid
- Какие задачи могут ждать в ближайшие полгодаSeniorЛаборатория Касперского
- За счет чего происходит улучшение качества при дистилляции модели самой себя?SeniorМагнит
- Можно ли добавить проверку сортировки входных списков для защиты от некорректных данных?SeniorПлатформаОФД
- Ответь на такие вопросы вслухMock-интервью с ИИ: вопросы голосом и разбор каждого ответа.Попробовать
- Как организовывать пайплайны и деплой моделей в продакшнSeniorGravityField
- Как работают решающие деревьяSeniorСбер
- Что брать за токен: одно слово, приложение или весь чекSeniorПлатформаОФД
- Нужно ли делать сэмплинг приближенный к реальности или с равным балансом классов при обучении YOLO на детекцию редких объектовSeniorМагнит
- Какие причины могут привести к разным значениям средней дневной посещаемости веб-сервиса у разных аналитиковSeniorЯндекс
- Как применять соотношение лайков и дизлайков для ранжирования ответовSeniorWildberries
- Что помогает U-Net сохранять информацию на низкоуровневых признаках?SeniorМагнит
- Как отобрать 10 тысяч признаков для модели?SeniorСбер
- Можно ли передавать номер телефона в теле POST-запроса для получения данных пользователя?SeniorАвтомакон
- Будут ли данные стандартизироваться и приводиться к единому виду перед загрузкой в хранилищеSeniorigaming
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.