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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- what is a support vector machine? - what's the difference between a Support Vector Machine (SVM) and a linear classifier? - why do I encode visual data and do not feed the SVM with raw information? - what are the convolutional neural networks and how do they work? - how would I treat a picture of a person that wear zalando clothes? - how could I deal with a multiclass classification problem with 1,000,000 different classes? - how could I possibly help zalando to improve their services?
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Machine Learning Specialist

Interviewed at Zalando

3.6
Oct 1, 2016

- what is a support vector machine? - what's the difference between a Support Vector Machine (SVM) and a linear classifier? - why do I encode visual data and do not feed the SVM with raw information? - what are the convolutional neural networks and how do they work? - how would I treat a picture of a person that wear zalando clothes? - how could I deal with a multiclass classification problem with 1,000,000 different classes? - how could I possibly help zalando to improve their services?

An initial round (background/ profile based), a simple classification problem as homework, a technical interview (mostly based on how the solution was framed for the homework), an interview with a non-technical person, and a final round with their co-founder. 1. Why does multicollinearity happen in regression? 2. Working of boosted trees 3. Types of regularization 4. Overfitting and underfitting
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Machine Learning Engineer

Interviewed at Quantiphi

3.8
Jun 21, 2019

An initial round (background/ profile based), a simple classification problem as homework, a technical interview (mostly based on how the solution was framed for the homework), an interview with a non-technical person, and a final round with their co-founder. 1. Why does multicollinearity happen in regression? 2. Working of boosted trees 3. Types of regularization 4. Overfitting and underfitting

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