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 116 вопросов
- Какие методы борьбы с переобучением существуют и как они работаютSenior×49Газпромбанк, Яндекс
- Расскажите про опыт и проектыSenior×251221 Systems, нетология
- Расскажите о себе и опытеMiddle×25Домклик, Яндекс
- На что обращать внимание при оптимизации SQL запросаSenior×16Островок, ЛеруаМерлен
- Был ли у вас опыт работы с NLP задачамиMiddle×9Газпромбанк, Иннотех
- Почему вы решили сменить место работыMiddle×9Газпромбанк, SoftInterMob
- Как организовать контейнеризацию и развёртывание моделейSenior×9Иннотех, Ниармедик Ваш Доктор Рядом
- Какое минимальное и максимальное количество строк вернет запрос SELECT * FROM A LEFT JOIN BMiddle×6Домклик, Иннотех
- Какова роль функции активации в нейросетиSenior×6Домклик, Иннотех
- Работали ли вы с Apache Spark?Senior×6Лаборатория Касперского, Иннотех
- Ответь на такие вопросы вслухMock-интервью с ИИ: вопросы голосом и разбор каждого ответа.Попробовать
- Какие у вас сильные стороныSenior×4igaming, Иннотех
- Перечислите метрики качества модели бинарной классификации и их отличияSenior×4Иннотех, Ниармедик Ваш Доктор Рядом
- Зачем нужен первичный ключ?Senior×4Самокат, Иннотех
- В чем разница между WHERE и HAVING в SQL и зачем использовать HAVING после GROUP BY?Senior×4Ozon, Иннотех
- Как вывести уникальные значения по столбцу в SQLMiddle×4Самокат, Иннотех
- В чем преимущества логистической регрессии и градиентного бустинга и в каких задачах их использовать?Senior×4Иннотех, Сбер
- Приходилось ли работать с базами данныхSenior×4Иннотех, Сбер
- Какие метрики используются для регрессииSenior×4филиппинский банк Salmon, Иннотех
- Какие преимущества и удобства у PyTorchSenior×4Hybrid, Иннотех
- Что такое нейронные сетиJunior×4SoftInterMob, 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.