1. Explain supervised and unsupervised ML 2. Scenario-based questions and which ML algorithm to use 3. Justify your answers
Machine Learning Engineer Interview Questions
Machine Learning Engineer Interview Questions
Unternehmen nehmen die Dienste von Machine Learning Engineers in Anspruch, um Systeme zu entwerfen und zu optimieren, mit denen sich ihre Software selbstständig verbessern kann, statt speziell programmiert werden zu müssen. Stellen Sie sich darauf ein, dass während des Vorstellungsgesprächs Ihr Wissen in den Bereichen Informatik und Data Science abgefragt wird. Dabei wird der Schwerpunkt im Zweifelsfall auf dem Erkennen von Mustern und Trends liegen. Erforderlich ist ein Bachelor-Abschluss in Informatik oder einem verwandten Fachgebiet.
Typische Bewerbungsfragen als Machine Learning Engineer (m/w/d) und wie Sie diese beantworten
Question 1
Frage 1: Welches sind die wichtigsten Algorithmen, Programmierbegriffe und Theorien, die man als Machine Learning Engineer verstanden haben muss?
How to answer
So beantworten Sie die Frage: Seien Sie darauf vorbereitet, über Dinge wie Type-I- und Type-II-Fehler, beaufsichtigtes und unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen, ROC-Kurven und andere wichtige Aspekte des maschinellen Lernens zu sprechen. Der Arbeitgeber möchte sich vergewissern, dass Sie über fundierte Kenntnisse der technischen Aspekte der zu besetzenden Stelle verfügen.
Question 2
Frage 2: Wie würden Sie jemandem, der es nicht kennt, das Konzept des maschinellen Lernens erklären?
How to answer
So beantworten Sie die Frage: Manchmal müssen Machine Learning Engineers mit anderen Personen zusammenarbeiten, die mit den technischen Aspekten der Tätigkeit nicht vertraut sind. Nutzen Sie diese Frage im Vorstellungsgespräch als Gelegenheit, Ihre guten Kenntnisse über die Stelle und Ihre Kommunikationskompetenzen unter Beweis zu stellen.
Question 3
Frage 3: Wie bleiben Sie über aktuelle News und Trends im Bereich des maschinellen Lernens auf dem Laufenden?
How to answer
So beantworten Sie die Frage: Sprechen Sie darüber, wie Sie bei aktuellsten News und Trends im Bereich des maschinellen Lernens auf dem neuesten Stand bleiben, und zeigen Sie Ihrem potenziellen Arbeitgeber so, dass Sie sich mit der Branche beschäftigen, als Forscher kompetent sind und eine hohe Motivation mitbringen.
8,205 machine learning engineer interview questions shared by candidates
Comment faire du fine tuning d'un LLM ?
Describe RAG , how it works
standard format with Leetcode type questions with test cases, a couple of design rounds. However expectation setting was very poor.
Reverse the string Several ML questions - what is bias and variance, what is the difference between classification and regression, What is the effect on the output feature maps of the convolution layer that follows a max pooling layer. Why do we want a maxpooling layer. When to use a confusion matrix. What is the difference between precision, recall and F1. what is focal loss, what is dice loss. ML System Design (Facial recognition system) - think about clustering, dimensionality reduction, database storage, approximate nearest neighbor search, reducing database lookup time with horizontal scaling. Also think about feature/concept drift detection and rectification. Talk briefly about knowledge distillation, model quantization and pruning. Data engineering question - how would you remove duplicate images? Hash the images using a fingerprinting algorithm using DFT. Similar to how shazam's audio fingerprinting works. Now you have reduced the problem to removing duplicate fingerprints. If you type "image hashing" in google, a lot of academic papers with noise robust algorithms will pop up.
Please introduce your project in your resume.
Q:How would you design a machine learning system for automatically straighten the rotated photos in a dataset?
About your CV/ resume, work
Two eggs and a 100 story building puzzle.
1. Find if a string has balanced paranthesis 2. Basic ML questions (ML algos, evaluation etc)
Viewing 1601 - 1610 interview questions