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 49 вопросов

  1. Что делать, если в списках совпадают точки по таймштампу?SeniorЯндекс
  2. Как сравнивать координаты с плавающей точкой с учетом особенностей float в разных языкахSeniorЯндекс
  3. Как обрабатывать пустой список на входе?SeniorЯндекс
  4. К чему относится переобучение: к смещению или к разбросуSeniorЯндекс
  5. Как описать архитектуру модели случайного леса с добавленной линейной моделью для экстраполяцииSeniorЯндекс
  6. Почему при обучении на выборке с положительными целевыми переменными могут появляться отрицательные предсказания у моделей kNN, линейных моделей, нейросетей, деревьев и градиентного бустинга?SeniorЯндекс
  7. Какая сложность алгоритмов зависит от n или k и от чего она зависитSeniorЯндекс
  8. Можно ли считать новую модель с F1-score 0.81 лучше модели с 0.8 и сразу запускать в продакшенSeniorЯндекс
  9. Что происходит с хвостами списков после основного цикла и как их обработать?SeniorЯндекс
  10. Какие причины могут привести к разным значениям средней дневной посещаемости веб-сервиса у разных аналитиковSeniorЯндекс
  11. Ответь на такие вопросы вслухMock-интервью с ИИ: вопросы голосом и разбор каждого ответа.
    Попробовать
  12. Чему равна максимальная вероятность вытащить белый шар из случайно выбранной корзины?SeniorЯндекс
  13. Как эффективно проверить наличие зеркальной пары точки с противоположным иксомSeniorЯндекс
  14. Почему F1-score считается гармоническим средним precision и recall, а не арифметическимSeniorЯндекс
  15. Как учесть случаи с нулями в произведении элементов списка?SeniorЯндекс
  16. Можно ли найти решение быстрее, чем O(n^2)?SeniorЯндекс
  17. Каковы знания по теории вероятностей?SeniorЯндекс
  18. Как реализовать проверку ключей с отрицательными и совпадающими значениями для зеркальных точекSeniorЯндекс
  19. В чем проблема решения с вложенным циклом за O(n^2)?SeniorЯндекс
  20. Могут ли на интервью по ML задавать задачи по структурам данных, например, деревья и связанные спискиSeniorЯндекс
  21. Как выразить количество шаров во второй корзине через количество шаров в первой?SeniorЯндекс

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