Brain teaser, tree-method, and machine learning specifics
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.
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Perform exploratory data analysis on given data set, identify by outliers, handle outliers and plot them
Writing loops in Python or other languages
How would you build a model, you can decide on the data, if many additional data or only historical time series.
A search algorithm question, and a parsing and organizing question.
How to implement linear regression on python (from scratch)?
find min, max, and an average of sound note
Three coding challenges followed by video recording to explain your codes. Then competency question.
You will be asked a wide range of ML-related questions (ML theory, PyTorch, CNNs, etc.). You will also be asked to code towards the end of the 1 hour session (Leetcode medium). Most of these questions have well-defined answers (e.g., how do you disable gradient computation in PyTorch) while others are more open-ended (e.g., how would you use unlabeled data to boost the performance of your supervised tasks). My major complaints are with these open-ended questions. The interviewer had specific answers in mind and would not understand/accept alternative approaches. The depth of the interviewer's ML knowledge is also questionable as the interviewer did not understand how pretrained networks can be used as feature extractors. The interviewer also asked about variational auto-encoder without knowing the underlying probabilistic formulation. Overall, a negative experience.
Resume questions and coding round was on textual entailment.
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