nothing really unexpected. it was a pretty reasonable eng interview.
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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How much experience you have? What is your experience in?
General ML and NLP General RAG questions
En la prueba técnica del cliente te piden desarrollar un API que consuma un modelo de ML. Es obligatorio entregar: - Continuous Integration y Continuous Deliver - Testing - Endpoints en FastAPI - Despliegue en Google Cloud Entregan muy poco código hecho y un CSV. Además, piden implementar todo el ciclo de vida de un modelo de ML en 5 días
If you have billion records and you can access them only one at a time, how do you get 100 records randomly ?
A coding problem
Conocer acerca de mi career path, personalidad y métodos de resolución de problemas.
Coding question: given a list of student IDs and courses they are enrolled in, find the courses each pair of students are enrolled in.
Random Walk Distances On Graphs Given a graph and any pair of vertices i and j, it is possible to take a random walk starting from i and eventually arrive at j, if i is connected to j. Specifically, starting at i, each time we choose an edge to traverse randomly according to some probability distribution P, and repeat until we arrive at j for the first time. The number of edges traversed is a random variable with some expected value, which is the expected random walk distance from i to j. By this definition, the expected random walk distance from a vertex to itself is always 0. Furthermore, multiple traversals of an edge are also counted in the random walk distance. Your task is to write a program to estimate the expected random walk distance between all pairs of vertices in a given graph.
Both techical screening and algorithms interview were Leetcode-style questions. I never saw exactly same problems on Leetcode, but very similar (Medium level)
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