JobPathВопросы на собеседовании дата-сайентиста и ML-инженера
1 165 вопросов с реальных собеседований, чаще всего — в компаниях Сбер, Иннотех и Avito.
Все вопросы
- В чем разница реляционных и нереляционных баз данныхMiddle×4Rubbles, Aston
- Есть ли организационные или технические вопросы?Middle×4SoftInterMob, Яндекс
- В чем разница между Series и DataFrame в pandasSenior×4Газпромбанк, 1221 Systems
- Какая сложность алгоритмов сортировкиSenior×4VK, Яндекс
- Какие бывают виды регуляризации и как они работают?Senior×4филиппинский банк Salmon, Ниармедик Ваш Доктор Рядом
- В чем идея случайного леса и почему он работаетSenior×4SoftInterMob, Сбер
- Перечислите метрики качества модели бинарной классификации и их отличияSenior×4Иннотех, Ниармедик Ваш Доктор Рядом
- Какие способы регуляризации нейронных сетей ты знаешь?Middle×4SoftInterMob, Avito
- Как оптимально выбрать признак и порог для разбиения в решающих деревьяхSenior×4Яндекс, Сбер
- Что такое дроп-аут и как он реализуется?Junior×4Магнит, Hybrid
- Ответь на такие вопросы вслухMock-интервью с ИИ: вопросы голосом и разбор каждого ответа.Попробовать
- Как проводится A/B тестированиеSenior×41221 Systems, Aston
- Зачем нужен первичный ключ?Senior×4Самокат, Иннотех
- В чем разница между партицированием и шардированиемSenior×4Островок, igaming
- Как работает word2vecSenior×4Газпромбанк, Совкомбанк
- Какие задачи предстоят перед командойSenior×4GravityField, Сбер
- В чем разница между WHERE и HAVING в SQL и зачем использовать HAVING после GROUP BY?Senior×4Ozon, Иннотех
- Какие методы машинного обучения используются для классификации комментариевSenior×4GravityField, ЦифровыеПривычки
- Как учитывать временной промежуток между покупками для релевантности товаровSenior×41221 Systems, Avito
- Что такое переобучение и как с ним боротьсяJunior×4Ниармедик Ваш Доктор Рядом, Сбер
- Что такое residual блок?Junior×4Магнит, Avito
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.