JobPathВопросы на собеседовании дата-сайентиста и ML-инженера
1 165 вопросов с реальных собеседований, чаще всего — в компаниях Сбер, Иннотех и Avito.
Все вопросы
- Как охарактеризовать таргет в задаче кредитного скоринга с ежемесячными платежамиSeniorфилиппинский банк Salmon
- Какая точность модели антифрода?SeniorИннотех
- Как устроена классификация ситуаций в системе видеонаблюденияSeniorСбер
- Как дерево и линейная регрессия предсказывают для объекта с признаком вне обучающего диапазонаSeniorСбер
- Выбирают подмножество признаков в отдельных вершинах дерева или для всего дерева целиком?SeniorAvito
- Какие особенности построения датасета и валидации для моделей временных рядовSeniorOzon
- Как работает MapReduce и происходит распределение данных на воркеры и объединение результатовSeniorRubbles
- Как обрабатывать ситуацию, когда один товар продается разными продавцамиSeniorAvito
- Генерировали ли новые признаки из существующих?Seniorнетология
- Какие ограничения и гипотезы накладывает распределение продаж на построение моделиSeniorRubbles
- Ответь на такие вопросы вслухMock-интервью с ИИ: вопросы голосом и разбор каждого ответа.Попробовать
- В чем отличие линейной регрессии от других методов в работе с категориальными признакамиSeniorПАО Газпром нефть
- Какие сложности возникают при использовании Word2Vec и NLTK для русского языкаSeniorЦифровыеПривычки
- Что такое сбалансированное деревоJuniorИннотех
- Как обрабатывать поток данных для подсчёта медианы с ограниченной памятьюSeniorНиармедик Ваш Доктор Рядом
- Каковы знания по теории вероятностей?SeniorЯндекс
- Как делятся команды и их задачи в perception и принятии решенийSeniorСбер
- Какой был отклик от сотрудников на систему, были ли жалобы или предложенияMiddleИннотех
- Что предпочтительнее с точки зрения графа вычислений — динамический или статическийSeniorИннотех
- Как реализовать проверку ключей с отрицательными и совпадающими значениями для зеркальных точекSeniorЯндекс
- Использовали ли вы hyperparameter tuning в проектахSeniorИннотех
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.