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
- Как минимальное количество объектов в листе дерева влияет на переобучениеSeniorHybrid
- Какие подходы можно использовать для улучшения качества модели после достижения базового результатаSenior1221 Systems
- Как BERT представляет выходные данныеSeniorПлатформаОФД
- Как обойти проблему обработки больших файлов в Pandas, которые не помещаются в памятьSeniorИннотех
- Как реализовать алгоритм подсчёта и сдвига нулей в массиве на PythonSeniorМагнит
- Как решать задачу суммирования revenue на большом объеме данныхSeniorЛеруаМерлен
- Зачем нужна регуляризация в моделяхSeniorСбер
- Как сделать процесс идентификации инвариантным к изменению характеристик браузераSeniorHybrid
- Какова итоговая асимптотическая сложность решения?SeniorЯндекс
- Есть ли базы данных или документация для новичковSeniorОстровок
- Ответь на такие вопросы вслухMock-интервью с ИИ: вопросы голосом и разбор каждого ответа.Попробовать
- Где и что нужно хранить для обеспечения устойчивости к сбоям в задаче автоотклонения звонковSeniorAvito
- Какие метрики и методы используются для оценки моделей и AB-тестированияSeniorGravityField
- Какие задачи и стримы есть в команде антифродSeniorАвтомакон
- Какие виды ошибок бывают в медицинских протоколах и как их типизироватьSeniorНиармедик Ваш Доктор Рядом
- Занимался ли сбором датасета в проектеSeniorOzon
- Как работает свёрточный слой?SeniorAvito
- Как оценить медианное время ответа сервиса при большом объеме логов, не помещающихся в памятьSeniorНиармедик Ваш Доктор Рядом
- Как реализовать запрос с максимальной датой курса для каждой транзакции с учетом выходных и праздниковSeniorOzon
- Были ли данные анонимизированыSeniorнетология
- Нужно ли скалировать признаки для линейной регрессии и других моделейSeniorПАО Газпром нефть
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.