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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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Don't remember exactly but it was a coding exercise involving grouping and finding intersections between items containing text fields. Wasn't too hard but I got stuck under the interview pressure.
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Behavioral questions were heavily oriented towards the Amazon leadership qualities. > Name a time you were innovative > Name a time you delivered a simple solution to a complex problem. Follow up questions included how to quantify the level of success in projects brought up. Machine learning fundamentals: > How to deal with a troublesome dataset (interpretation open ended so think data cleaning, etc.) > How to deal with misrepresentative training data (imbalanced dataset, overfitting, explain how L1/L2 regularization work at an optimization level) > How to deal with a large dataset where only a few examples are labeled (semi-supervised learning) Coding question was: https://leetcode.com/problems/find-original-array-from-doubled-array/
HackerRank assessment included a variation of Leetcode's Shortest Path to Get Food problem
program k-nearest neighbour from draft
Describe an example where you had multiple alternatives to choose from for tools/approaches for a project. How did you go forward?
Predicting prices.
Google for examples of their silly questions.
optimization techniques (SMO, sgd, newton), momentum, saddle point good for sgd? , svm c change, conv or fcn layer has more memory ?
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