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 855 вопросов
- Какие методы регуляризации существуют для нелинейных моделейSenior×4ПАО Газпром нефть, Avito
- В чем разница линейной и логистической регрессииSenior×4SoftInterMob, филиппинский банк Salmon
- Почему сейчас чаще используется PyTorch вместо TensorFlowSenior×4Hybrid, Иннотех
- В чем разница между кластерными и некластерными индексамиSenior×4Островок, igaming
- Каково было соотношение классов в данных?Senior×4Газпромбанк, нетология
- Как работает дерево решенийSenior×4ПлатформаОФД, GravityField
- В чем разница между L1 и L2 регуляризациейSenior×4ПАО Газпром нефть, 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
- Ответь на такие вопросы вслухMock-интервью с ИИ: вопросы голосом и разбор каждого ответа.Попробовать
- Как реализовать слияние двух списков через цикл while с разной длиной списков?Senior×4ПлатформаОФД, Яндекс
- 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
- Какие параметры в случайном лесу можно изменить и как влияют глубина и количество деревьев?Senior×2Яндекс
- Какими хард скиллами должен обладать системный аналитик?SeniorАвтомакон
- Как работает алгоритм LightFMSeniorДомклик
- Как реализовать линейную регрессию с обучением и инференсом без использования готовых библиотекSeniorAvito
- Какая вычислительная сложность у self-attention и почемуSeniorSoftInterMob
- Какие сервисы облачных платформ использовалиSeniorAston
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.