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 741 вопрос
- Как считаются метрики MAP и MRR в задачах ранжированияMiddle×4Газпромбанк, Совкомбанк
- Как работает TF-IDFSenior×4ЦифровыеПривычки, Сбер
- Как проходит взаимодействие с командой заказчика и внутренней командойMiddle×4Газпромбанк, Иннотех
- Почему веса модели могут становиться большими и зачем их уменьшать регуляризациейMiddle×4Газпромбанк, Ниармедик Ваш Доктор Рядом
- Какие основные подходы и архитектуры трансформеров существуютSenior×4Иннотех, Сбер
- Есть ли вопросы по условию задачиMiddle×4Яндекс, Avito
- Какой тип графа вычислений используется в PyTorch — динамический или статическийMiddle×4Hybrid, Иннотех
- Почему сейчас чаще используется PyTorch вместо TensorFlowSenior×4Hybrid, Иннотех
- В чем разница между кластерными и некластерными индексамиSenior×4Островок, igaming
- Как работает дерево решенийSenior×4ПлатформаОФД, GravityField
- Ответь на такие вопросы вслухMock-интервью с ИИ: вопросы голосом и разбор каждого ответа.Попробовать
- Что такое BatchNormJunior×4Магнит, АТОМ
- Что такое bias и varianceJunior×4Rubbles, Домклик
- Что такое декоратор в Python и для чего он используется?Junior×4Домклик, Сбер
- Есть ли третий вариант усреднения метрик при дисбалансе классов и как он считаетсяSenior×4Газпромбанк, Яндекс
- Какие существуют методы обработки текста в NLP от простых до современных нейросетейSenior×4Магнит, Сбер
- Как использовать коллаборативные методы для рекомендаций на основе эмбеддинговSenior×4Wildberries, Avito
- Что такое логистическая регрессияJunior×4Домклик, Сбер
- Как распределяются задачи в командеSenior×4нетология, Автомакон
- В чем разница DELETE и TRUNCATE в SQL?Senior×4Домклик, ЛеруаМерлен
- Какие виды JOIN существуют в SQL и чем отличаются left join, right join и inner joinSenior×4Островок, Иннотех
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.