JobPathВопросы на собеседовании дата-сайентиста и ML-инженера
1 165 вопросов с реальных собеседований, чаще всего — в компаниях Сбер, Иннотех и Avito.
Все вопросы
- Что такое нормальное распределениеJunior×4ПАО Газпром нефть, Лаборатория Касперского
- Как реализовать слияние двух отсортированных массивов в один отсортированныйSenior×4ПлатформаОФД, Avito
- Какие способы работы с категориальными признаками существуютSenior×41221 Systems, Автомакон
- Расскажите про опыт с задачами компьютерного зренияMiddle×4АТОМ, ЦифровыеПривычки
- Что возвращают агрегатные и неагрегатные функции в SQL запросеMiddle×4Магнит, Иннотех
- Чем отличаются методы iloc и loc в pandasSenior×4Домклик, Сбер
- Что такое GIL в Python, зачем он нужен и как работаетJunior×4Домклик, Avito
- Как работать с NULL в SQLMiddle×4Самокат, Иннотех
- Какие методы регуляризации применимы к нейросетямSenior×4ПАО Газпром нефть, Иннотех
- Как считаются метрики MAP и MRR в задачах ранжированияMiddle×4Газпромбанк, Совкомбанк
- Ответь на такие вопросы вслухMock-интервью с ИИ: вопросы голосом и разбор каждого ответа.Попробовать
- Как работает TF-IDFSenior×4ЦифровыеПривычки, Сбер
- Как проходит взаимодействие с командой заказчика и внутренней командойMiddle×4Газпромбанк, Иннотех
- Почему веса модели могут становиться большими и зачем их уменьшать регуляризациейMiddle×4Газпромбанк, Ниармедик Ваш Доктор Рядом
- Какие метрики использовались для оценки модели и какова была количественная оценкаSenior×4нетология, АТОМ
- Что произойдет, если удалить первое или последнее дерево в бустингеSenior×4Сбер, Совкомбанк
- Какие основные подходы и архитектуры трансформеров существуютSenior×4Иннотех, Сбер
- Был ли у вас опыт работы с LLM (Large Language Models)Senior×4Иннотех, ЦифровыеПривычки
- Какие методы регуляризации существуют для нелинейных моделейSenior×4ПАО Газпром нефть, Avito
- Есть ли вопросы по условию задачиMiddle×4Яндекс, Avito
- Какой тип графа вычислений используется в PyTorch — динамический или статическийMiddle×4Hybrid, Иннотех
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.