Questions d'entretiens chez Machine Learning Engineer

Le guide de carrière d'ingénieur en apprentissage machine de BrainStation est destiné à vous aider à faire les premiers pas vers une carrière lucrative dans l'apprentissage machine. Lisez la suite pour une question d'entretien d'ingénieur en apprentissage automatique posée lors d'un entretien d'embauche.

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En ce qui concerne les entretiens pour un poste d'ingénieur en apprentissage machine, chaque entreprise aura un objectif légèrement différent. Certaines entreprises peuvent poser des questions principalement techniques, tandis que d'autres peuvent être plus intéressées par la façon dont vous vous intégreriez dans leur équipe. Très probablement, vous rencontrerez un peu des deux - des questions qui testent vos connaissances et vos compétences, ainsi que des questions qui évaluent votre adéquation potentielle.

Un processus typique d'entretien d'apprentissage automatique peut ressembler à ceci :

    Écran de téléphone:Cette sélection initiale, généralement effectuée par les ressources humaines, vise à filtrer les candidats qui ne répondent pas aux qualifications et exigences de base.Tâche à emporter :L'entreprise vous donnera une mission pour tester vos compétences techniques. Cela peut impliquer n'importe quoi, de l'analyse d'un ensemble de données spécifique à la déconstruction d'un algorithme d'apprentissage automatique.Entretien sur place :Après la sélection et le test initiaux, les candidats qualifiés seront invités à rencontrer le responsable du recrutement ou l'équipe de recrutement. Au cours de l'entretien sur site (ou virtuel sur site), il peut vous être demandé de relever un défi de codage sur tableau blanc et/ou d'expliquer des concepts d'apprentissage automatique. Les enquêteurs poseront également des questions importantes qui testent vos compétences générales et votre adéquation potentielle avec l'entreprise.

La meilleure façon de se préparer pour votre entretien d'apprentissage automatique est de parfaire vos connaissances en matière d'apprentissage automatique, de revoir vos projets antérieurs et de vous entraîner à répondre aux questions de l'entretien.

Pour vous aider à vous préparer, nous avons compilé une liste de questions qui pourraient vous être posées lors de votre entretien avec Machine Learning Engineer.

Liste des questions d'entrevue d'un ingénieur en apprentissage automatique : questions liées à l'apprentissage automatique

Ces questions testeront vos connaissances et votre expertise dans tous les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, tels que la programmation, les mathématiques, les statistiques et les principes de base de l'apprentissage automatique.

Voici quelques exemples de questions d'entretien liées à l'apprentissage automatique :

Quelle est la différence entre l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé ?

La plus grande différence est que l'apprentissage non supervisé ne nécessite pas de données explicitement étiquetées, contrairement à l'apprentissage supervisé - avant de pouvoir effectuer une classification, vous devez étiqueter les données pour entraîner le modèle à classer les données dans les groupes appropriés.

  • Quels sont les différents types d'apprentissage automatique ?
  • Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur et en quoi diffère-t-il des autres algorithmes d'apprentissage automatique ?
  • Quelles sont les différences entre le machine learning et le deep learning ?
  • Expliquez la matrice de confusion en ce qui concerne les algorithmes d'apprentissage automatique.
  • Quelle est la différence entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ?
  • Quel est le compromis entre biais et variance ?
  • Expliquez la différence entre la régularisation L1 et L2.
  • Quel est votre algorithme préféré, et pouvez-vous me l'expliquer en moins d'une minute ?
  • En quoi KNN est-il différent du clustering k-means ?
  • Qu'est-ce que la validation croisée et quelles sont les différentes méthodes d'utilisation ?
  • Expliquer le fonctionnement d'une courbe ROC.
  • Quelle est la différence entre probabilité et vraisemblance ?
  • Quelle est la différence entre un modèle génératif et discriminatif ?
  • Comment un arbre de décision est-il élagué ?
  • Comment choisir un classificateur en fonction de la taille d'un ensemble d'entraînement ?
  • Quelles méthodes de réduction de la dimensionnalité connaissez-vous et comment se comparent-elles les unes aux autres ?
  • Définir la précision et le rappel.
  • Qu'est-ce qu'une transformée de Fourier ?
  • Quelle est la différence entre les erreurs de type I et de type II ?
  • Quand devriez-vous utiliser la classification plutôt que la régression ?
  • Comment évalueriez-vous un modèle de régression logistique ?
  • Qu'est-ce que le théorème de Bayes ? En quoi est-ce utile dans un contexte d'apprentissage automatique ?
  • Décrire une table de hachage.

Liste des questions d'entretiens avec un ingénieur en apprentissage automatique : questions sur les compétences techniques

L'entreprise voudra s'assurer que vous possédez les compétences nécessaires pour exceller dans le poste d'ingénieur en apprentissage automatique. Pour les questions techniques, rappelez-vous que les enquêteurs sont généralement plus intéressés par votre processus de réflexion que par la solution finale.

Les questions d'entretien sur l'apprentissage automatique technique peuvent inclure :

Quelle est la différence entre une erreur de type I et II ?

C'est le type de question de base qui pourrait faire trébucher quelqu'un lors d'un entretien, simplement parce que le libellé de votre réponse pourrait être un peu déroutant. Une erreur de type I est bien sûr un faux positif - lorsque vous pensez que quelque chose s'est produit et ce n'est vraiment pas le cas - tandis qu'un type II est un faux négatif, ou une situation où quelque chose se passe et il est manqué.

  • Comment géreriez-vous un ensemble de données déséquilibré ?
  • Comment gérez-vous les données manquantes ou corrompues dans un jeu de données ?
  • Avez-vous de l'expérience avec Spark ou des outils de big data pour l'apprentissage automatique ?
  • Choisissez un algorithme. Écrivez le pseudo-code pour une implémentation parallèle.
  • Quelles bibliothèques de visualisation de données utilisez-vous ? Que pensez-vous des meilleurs outils de visualisation de données ?
  • Étant donné deux cordes, A et B, de même longueur n, trouver s'il est possible de couper les deux cordes en un point commun tel que la première partie de A et la seconde partie de B forment un palindrome.
  • Comment créeriez-vous un pipeline de données ?
  • Comment mettriez-vous en place un système de recommandation pour les utilisateurs de notre entreprise ?
  • Pouvez-vous expliquer votre approche pour optimiser le marquage automatique ?
  • Supposons que l'on vous donne un ensemble de données dont les valeurs manquantes sont réparties sur 1 écart type par rapport à la médiane. Quel pourcentage de données resterait inchangé et pourquoi ?
  • Supposons que vous trouviez que votre modèle souffre d'un faible biais et d'une variance élevée. Selon vous, quel algorithme pourrait résoudre cette situation et pourquoi ?
  • Un ensemble de données vous est fourni. L'ensemble de données contient de nombreuses variables, dont certaines sont fortement corrélées et vous le savez. Votre responsable vous a demandé d'exécuter PCA.
  • Supprimez-vous d'abord les variables corrélées ? Pourquoi?
  • Quels sont les avantages et les inconvénients des réseaux de neurones ?
  • Comment feriez-vous pour comprendre les types d'erreurs commises par un algorithme ?
  • Expliquer les étapes impliquées dans la création d'arbres de décision.

Liste des questions d'entrevue d'un ingénieur en apprentissage automatique : questions personnelles

En plus de votre expérience en machine learning, les employeurs recherchent des candidats passionnés, enthousiastes et dotés de la bonne personnalité. Les questions personnelles aident les enquêteurs à en savoir plus sur vous, votre style de travail et vos intérêts.

Les exemples comprennent:

Quels sont les derniers articles sur l'apprentissage automatique que vous avez lus ?

En d'autres termes, comment restez-vous au courant des dernières nouvelles et tendances en matière de ML ? La réponse sera différente pour tout le monde, mais si vous cherchez à préparer votre entretien en lisant des recherches récentes sur le ML, Papers With Code n'est qu'une des nombreuses ressources en ligne pour les ingénieurs en apprentissage automatique qui met également en évidence les recherches récentes pertinentes en ML. comme le code nécessaire à la mise en œuvre.

  • Comment vous tenez-vous informé des développements de l'apprentissage automatique ?
  • Comment pensez-vous que l'informatique quantique affectera l'apprentissage automatique ?
  • L'apprentissage automatique est-il une science ou un art ?
  • Quelles sont vos passions?
  • Comment gérez-vous le stress et la pression ?
  • Qu'est-ce qui vous rend unique ?
  • Qu'est-ce qui vous motive?
  • Parle-moi de toi.
  • Comment vous décririez-vous?
  • comment évaluez-vous le succès?
  • quelle est votre plus grande faiblesse?
  • Quelle est votre plus grande force?
  • Décrivez votre éthique de travail.
  • Pourquoi voulez vous travailler ici?

Liste des questions d'entretien d'un ingénieur en apprentissage automatique : leadership et communication

En tant que Machine Learning, vous devrez peut-être diriger des projets et interagir avec les membres de l'équipe technique et non technique et les clients. Attendez-vous à des questions qui testent les compétences essentielles en leadership et en communication.

Voici des exemples de questions d'entrevue sur le leadership et la communication :

Comment communiquez-vous avec les publics techniques et non techniques ?

Les ingénieurs en apprentissage automatique ne travaillent pas seulement avec des scientifiques des données et d'autres rôles profondément techniques, et être capable de transmettre l'importance de ce que vous faites est à la fois crucial et un peu difficile pour de nombreux experts en ML. Vous devez montrer à votre interlocuteur que vous maîtrisez la communication écrite et verbale et que vous comprenez comment simplifier des concepts complexes. Il ne faut pas oublier qu'un responsable du recrutement peut même faire partie de ce public non technique.

  • Parlez-moi d'une situation où vous avez dû convaincre d'autres personnes de prendre position sur un sujet précis. Quel a été le résultat?
  • Comment vous assurez-vous que les projets et les tâches respectent le calendrier ?
  • Comment gérez-vous les désaccords au sein de votre équipe ?
  • Parlez-moi d'une fois où quelque chose s'est mal passé au travail et où vous avez pris le contrôle.
  • Comment traitez-vous les personnes qui ne sont pas d'accord avec vous ?
  • Comment feriez-vous pour simplifier une problématique complexe afin de l'expliquer à un client ou un collègue ?
  • Comment feriez-vous pour persuader quelqu'un de voir les choses à votre façon au travail ?
  • Comment feriez-vous pour expliquer une idée/un problème complexe à un client déjà frustré ?
  • Que feriez-vous s'il y avait une rupture de communication au travail ?
  • Parlez d'une présentation réussie que vous avez donnée et pourquoi vous pensez qu'elle a bien fonctionné.
  • Parlez d'un moment où vous avez fait valoir un point auquel vous saviez que vos collègues résisteraient.
  • Est-il plus important d'être un bon auditeur ou un bon communicant ?

Liste des questions d'entretien d'un ingénieur en apprentissage automatique : comportemental

Pour répondre avec succès à une question comportementale, commencez par décrire la situation, puis expliquez vos responsabilités, décrivez les étapes que vous avez suivies et, enfin, partagez les résultats de vos actions.

Voici des exemples de questions d'entrevue comportementale :

Quel est votre parcours de recherche en ML ?

Contrairement à certains postes dans la technologie, les emplois en apprentissage automatique nécessitent encore parfois une certaine expérience de recherche formelle dans le domaine. Si vous avez contribué à des articles de recherche, soyez prêt à les produire et à discuter de vos conclusions.

Si vous n'avez aucune expérience de recherche formelle, ce n'est peut-être pas un facteur décisif - mais vous devez quand même vous préparer à expliquer pourquoi vous avez concentré votre énergie dans d'autres domaines.

  • Donnez-moi un exemple de la façon dont vous avez utilisé votre analyse de données pour changer de comportement. Quel a été l'impact et que feriez-vous différemment rétrospectivement ?
  • Donnez un exemple de problème que vous avez résolu (ou essayé de résoudre) avec l'apprentissage automatique.
  • Parlez-moi d'une fois où vous avez dû sortir des sentiers battus pour accomplir une tâche. Avez-vous réussi?
  • Pouvez-vous décrire une situation où vous avez dû développer un algorithme complexe ?
  • Pouvez-vous me parler d'un succès majeur que vous avez eu avec un projet d'apprentissage automatique ?
  • Quelle est la décision la plus difficile que vous ayez eu à prendre récemment et comment en êtes-vous arrivé à cette décision ?
  • Parlez-moi d'une fois où vous avez subi beaucoup de pression. Que s'est-il passé et comment t'en es-tu sorti ?
  • Parlez-moi d'une fois où vous avez eu un conflit au travail.
  • Donnez un exemple où vous avez fait une erreur au travail.
  • Décrivez un moment où vous n'êtes pas d'accord avec un client. Comment as-tu géré ça?
  • Parlez-moi d'une fois où vous vous êtes fixé un objectif. Comment avez-vous fait pour vous assurer d'atteindre votre objectif ?
  • Décrivez un moment où vous avez vu un problème et avez pris l'initiative de le corriger plutôt que d'attendre que quelqu'un d'autre le fasse.

Liste des questions d'entretien d'ingénieur en apprentissage machine des meilleures entreprises (Amazon, Google, Facebook, Microsoft)

Vous vous demandez ce que les meilleures entreprises technologiques recherchent parmi les ingénieurs en apprentissage automatique ? Voici quelques questions d'entrevue d'Amazon, Google, Facebook et Microsoft.

  • Quelles sont les différences entre les modèles génératifs et discriminatifs ?
  • Comment pèseriez-vous neuf billes trois fois sur une balance pour sélectionner la plus lourde ?
  • Quelle est la différence entre l'inférence MLE et MAP ?
  • Pourquoi avez-vous utilisé cet algorithme d'apprentissage automatique particulier dans votre projet ?
  • Qu'est-ce que l'algorithme K-means ?
  • Décrivez un moment où vous avez abandonné un objectif à court terme pour un objectif à long terme.
  • Quelle est la différence entre les résumés d'une régression logistique et SVM ?
  • Expliquez ICA et CCA. Comment obtenez-vous une fonction objectif CCA à partir de PCA ?
  • Quelle est la relation entre l'ACP avec un noyau polynomial et un auto-encodeur monocouche ? Et s'il s'agissait d'un encodeur automatique profond ?
  • Qu'est-ce qu'un test A/B dans l'apprentissage automatique ?
  • Qu'est-ce que la fonction d'activation dans l'apprentissage automatique ?
  • Comment créeriez-vous, entraîneriez-vous et déploieriez-vous un système pour détecter si le contenu multimédia et/ou publicitaire publié enfreignait les conditions ou contenait des éléments offensants ?
  • Comment résolvez-vous un désaccord avec un membre de l'équipe ?
  • Quel est le compromis biais-variance ? Comment s'exprime-t-il à l'aide d'une équation ?
  • Décrivez l'idée derrière le boosting. Donnez un exemple d'une méthode et décrivez un avantage et un inconvénient.
  • Formulez le contexte d'une SVM et montrez le problème d'optimisation qu'elle vise à résoudre.

Kategori: Nouvelles