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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.
8,202 machine learning engineer interview questions shared by candidates
what data type cant be used as key in a dictionary?
They never decided to ask me any question.
tell me something about you
What were some of the Deep Learning architectures you have developed and why?
discussion of semantic segmentation, describe Mask RCNNs/YOLO algorithms, cross entropy, graph/DFS type problems, design an optimizer for any cost function f
Had an HR round and then a technical round where we talked about projects and then a case study. The issue is that the case study is a tough problem that they are dealing with; that is, something they have a whole team dedicated to and have been thinking about for months to years. Yet you are supposed to solve it in just a few minutes! So it really is not a fair assessment but that's how all tech interviews are today. One thing was the interviewer kept interrupting and didn't let me finish so I just figured he was trying to drive me toward to a set of exploratory questions on the case study. I did answer every question but got turned down.
It was a long test with very less time for answering the questions. Answers should be right on top your head. One of the Speed Coding question was to find the minimum amount of power that Gandalf should carry so that when he fights with many minions and reaches the boss, he should at least have power = 1.
take home data science homework is free form, you are given a pipeline with a bunch of classifiers that'll predict whether a user is retained or not based on swiping activity, you're told to add whatever you want to the pipeline to showcase your skills the tools are the traditional sklearn/numpy/matplotlib etc and the algos involved are regression/xbgoost/other voting algos
Test technique à faire chez soi
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