JobPathВопросы на собеседовании дата-сайентиста и ML-инженера
1 165 вопросов с реальных собеседований, чаще всего — в компаниях Сбер, Иннотех и Avito.
Все вопросы
- Какие три матрицы используются в multihead attention?MiddleМагнит
- Вам подходит фиксированный график работы с 9 до 18 по московскому времени?MiddleSoftInterMob
- Как учесть дублированные точки при проверке симметрии?SeniorСбер
- Какие статистические тесты использовать для оценки значимости различий между группами и чем они отличаются?SeniorСбер
- Как балансировать нагрузку между репликами сервераSeniorИннотех
- Как распределяются бюджеты и планы по ростуSeniorСбер
- Как увеличить количество данных для обучения при малом количестве размеченных объектовSeniorМагнит
- Как определить направление изменения x при градиентном спускеMiddleЯндекс
- Как работает регуляризация в деревьях решенийSeniorПАО Газпром нефть
- Как считается медиана с помощью MapReduceSeniorRubbles
- Ответь на такие вопросы вслухMock-интервью с ИИ: вопросы голосом и разбор каждого ответа.Попробовать
- Доволен ли заказчик результатом модели чат-ботаSeniorГазпромбанк
- Что такое логическая модель данныхJuniorИннотех
- Как устроена архитектура U-NetSeniorСбер
- Какие свойства взаимоисключаемости классов в многоклассовой классификацииSeniorHybrid
- Будет ли работать код при пустой строке?MiddleСбер
- Как работать с долгами по кредитным картам?Middleнетология
- Какие задачи решал с помощью своих декораторов в PythonSeniorДомклик
- Какие методы файнтюнинга моделей известныSeniorАТОМ
- Почему ансамбль из нескольких деревьев лучше одного дереваSeniorСбер
- Какова асимптотика при нескольких проходах по списку?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.