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
- Использовали ли вы ETL процессы для обработки больших данныхMiddleИннотех
- Какая структура данных реализует список в Python и почему операции добавления и удаления могут быть O(1)MiddleСбер
- Была ли ситуация с выявлением неоправданно дорогого провайдера данныхMiddleЛаборатория Касперского
- Как обучаться на большом батче при ограниченной памяти?MiddleAvito
- Нужна ли нормализация признаков для моделей BERT и деревьев решенийMiddleGravityField
- Может ли хэш для разных ключей совпадать?MiddleСбер
- Какой режим работы в командеMiddleСбер
- На каком этапе выбираются случайные признаки в случайном лесу: на каждом разбиении или для всего дереваMiddleСбер
- Можно ли подавать текст в BERT без предобработкиMiddleПлатформаОФД
- Был ли опыт работы с MongoDB или аналогичными документно-ориентированными базами данныхMiddleAvito
- Ответь на такие вопросы вслухMock-интервью с ИИ: вопросы голосом и разбор каждого ответа.Попробовать
- Какие три матрицы используются в multihead attention?MiddleМагнит
- Вам подходит фиксированный график работы с 9 до 18 по московскому времени?MiddleSoftInterMob
- Как определить направление изменения x при градиентном спускеMiddleЯндекс
- Будет ли работать код при пустой строке?MiddleСбер
- Как работать с долгами по кредитным картам?Middleнетология
- Какие задачи были интересные или сложные в вашем опыте?MiddleСбер
- В чем разница коммита и ветки в системах контроля версийMiddleAston
- Как в SQL считать уникальные пары значений при повторяющихся user_id и device_id?Middleнетология
- Как определить производную функции потерь для логлос и MSE?MiddleСбер
- С какой даты вы готовы начать сотрудничество в случае положительного решенияMiddleSoftInterMob
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.