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 199 вопросов
- Расскажите о себе и опытеMiddle×25Домклик, Яндекс
- Расскажите про опыт работы с базами данных и используемые СУБДMiddle×16Rubbles, Avito
- Был ли у вас опыт работы с NLP задачамиMiddle×9Газпромбанк, Иннотех
- Почему вы решили сменить место работыMiddle×9Газпромбанк, SoftInterMob
- Какое минимальное и максимальное количество строк вернет запрос SELECT * FROM A LEFT JOIN BMiddle×6Домклик, Иннотех
- В чем разница реляционных и нереляционных баз данныхMiddle×4Rubbles, Aston
- Есть ли организационные или технические вопросы?Middle×4SoftInterMob, Яндекс
- Какие способы регуляризации нейронных сетей ты знаешь?Middle×4SoftInterMob, Avito
- Как вывести уникальные значения по столбцу в SQLMiddle×4Самокат, Иннотех
- Какова временная сложность добавления и удаления элемента в словарь в Python?Middle×4Домклик, Сбер
- Ответь на такие вопросы вслухMock-интервью с ИИ: вопросы голосом и разбор каждого ответа.Попробовать
- Как происходит деплой моделиMiddle×4Sensemitter, Автомакон
- Какую задачу решает GPTMiddle×4ЦифровыеПривычки, Сбер
- Расскажите про опыт с задачами компьютерного зренияMiddle×4АТОМ, ЦифровыеПривычки
- Что возвращают агрегатные и неагрегатные функции в SQL запросеMiddle×4Магнит, Иннотех
- Как работать с NULL в SQLMiddle×4Самокат, Иннотех
- Как считаются метрики MAP и MRR в задачах ранжированияMiddle×4Газпромбанк, Совкомбанк
- 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
- Есть ли вопросы по условию задачиMiddle×4Яндекс, Avito
- Какой тип графа вычислений используется в PyTorch — динамический или статическийMiddle×4Hybrid, 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.