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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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Cannot disclose due to NDA.
Introduce yourself. Talk about your last internship. Discuss your graduation project. A question about using the one hot encoder with the decision tree algorithm.
The HR call was very short and I did not get asked behavioural questions. The HRs are very nice and reply to emails very quickly. Then the technical interviews. It seems that they have a pool of questions that are shared with all engineers. So the first interviewer asked me backend questions even though I applied for MLE. The interviewer was nice about it when I told them that I have not learned certain topics in school. I was asked about the Machine Learning projects on my resume. They wanted to see how well you know the specific concepts and ML algorithms you used in these projects. For the coding challenge, I got a pretty easy question in the first round, about designing a cache. The question asked in the second round was quite difficult and required dynamic programming. Also, even though the interview started in Mandarin, the interviewer switched to English when I told them that I did not know technical terms in Chinese. We had no problem in terms of communication.
Theory on Transformers and the difference/similarities with RNN. System design to identify NSFW social media posts. Coding - take home code base to familiarise yourself with the problem, expected to redo everything from scratch during 45min (key concepts are asyncio, unit test, embeddings) Enjoyable exercise, but no time to think, you are expected to be a team member that uses this daily so can write and test code quickly.
What commercial uses of data science have you seen and their impact? Examples of work you have done within data.
Tell me a project you do with the usage of convolutional neural network.
How would you find the number of red cars in London?
what could you frustrate at work? Describe the time you had an argument with your boss. A project you're proud of...
What is a hash table?
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