JobPathВопросы на собеседовании дата-сайентиста и ML-инженера
1 165 вопросов с реальных собеседований, чаще всего — в компаниях Сбер, Иннотех и Avito.
Все вопросы
- Почему Python называют однопоточнымSeniorАТОМ
- Что такое range в Python и как он используется в качестве аргумента?JuniorСбер
- Чем вы занимались: обучением модели или сбором данныхSeniorнетология
- Какие функции потерь и метрики лучше использовать при прогнозировании спроса на скоропортящийся товарSeniorRubbles
- Как вывести актуальный адрес и цену для каждого объявления в SQLMiddleAvito
- Можно ли применять t-тест к бинарным даннымMiddleЛаборатория Касперского
- Насколько хорошая будет точность при обезличивании данныхSeniorЦифровыеПривычки
- Как масштабируют активации при отключении дроп-аута на инференсеSeniorHybrid
- Может ли строка иметь нестандартную длину?SeniorСбер
- Что значит уровень 10 по шкале владения SQL и Python?SeniorЛеруаМерлен
- Ответь на такие вопросы вслухMock-интервью с ИИ: вопросы голосом и разбор каждого ответа.Попробовать
- Как организовать хранилище данных с учетом данных из нескольких источников: бэкенд базы, кликстрим, CRM и коммуникацииSeniorigaming
- Как учитывать кредитные карты в модели?Seniorнетология
- Знаешь ключевые реализации градиентных бустингов и их особенности?SeniorAvito
- Как в терминах bias и variance описать недообучение и переобучение?Middleфилиппинский банк Salmon
- Как происходило разбиение данных на train и test?Middleнетология
- Как были представлены данные: свишки или доступ к базе данныхMiddleнетология
- Как определить, что индекс используется в SQL-запросеSeniorЛеруаМерлен
- Как выбрать между multithreading, multiprocessing и asyncio для скачивания большого количества файлов в PythonSeniorAvito
- Как тестировать систему идентификации в реальном трафикеSeniorHybrid
- Есть ли вопросы по технической частиMiddleСбер
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.