Machine learning concepts: Unsupervised v/s supervised, overfitting, underfitting, performance metrics, choice of algorithm for any application
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
Frage 1: Welches sind die wichtigsten Algorithmen, Programmierbegriffe und Theorien, die man als Machine Learning Engineer verstanden haben muss?
Frage 2: Wie würden Sie jemandem, der es nicht kennt, das Konzept des maschinellen Lernens erklären?
Frage 3: Wie bleiben Sie über aktuelle News und Trends im Bereich des maschinellen Lernens auf dem Laufenden?
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What is the significance of p-value?
Tell me about yourself, and why this job
tell us a little bit about yourself
Derive the mean of Binomial and Geometric distribution.
What's the most recent ML model that you designed & deployed?
How does your past work apply to the position?
Extremely technical obscure questions related to what they in particular have recently read. Eg questions on “efficient” ways to reduce the dimensionality of a very large weight matrix. Answer isn’t even LORA rank decomposition it’s randomly removing rows and columns. Why can this work? Some obscure mathematics field I’d not heard of even with a masters in physics and PhD in ML. Very frustrating imo, but in fairness it does reflect what they were looking for.
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