Telegram Group & Telegram Channel
Вопросы на собеседованиях по ML

Вчера готовился к вебинарам про вопросы с собеседований по ML (в конце базового курсс ML у нас есть опциональный модуль с разбором вопросов в качестве повторения пройденных тем).

С учетом того, что сам лет 10 собеседовал по DS, вспомнил порядка сотни вопросов, которые задавал сам или задавали коллеги. Дальше просмотрел около 300 вопросов, которые спрашивают на собеседованиях сейчас.

Из интересных наблюдений:

🥋 вопросы Avito неплохо перекликаются с Яндексовыми по уровню понимания ML (это комплимент Avito)

🧑‍🏫 есть любители поспрашивать про математику на собеседованиях (запомнились ПСБ и Okko, возможно были и другие)

🪦 вопросы про SVM, который уже давно нигде во всей красе не используется, хоть и встречаются редко, но бывают (правда не в IT-компаниях)

👴🏻 вопросы про PCA еще пока держатся, встречаются чаще, чем SVM, иногда спрашивают даже про SVD

🔥 наиболее частые вопросы такие, какие я и предполагал: логрегрессия, линейная регрессия, регуляризация, градиентный бустинг, иногда случайный лес, метрики качества.

Некоторые вопросы перекликаются с теми, которые я давным-давно в Яндексе сам вводил в употребление и добавлял в Фемиду (внутренняя система, где хранятся вопросы и результаты собеседований), либо добавляли коллеги по мотивам моих собеседований. Например, ставший классическим вопрос про то, какие алгоритмы могут давать отрицательные прогнозы на новых данных, обучившись только на неотрицательных таргетах. Не утверждаю конечно, что совпадающие с моими вопросы позаимствовали именно у меня (знаю человека, который искренне верит, что его идею украли Apple и Amazon, смотрится крайне забавно), но тот факт, что всех собеседующих притягивает примерно к одним и тем же вопросам, по модулю небольшого количества выбросов, меня скорее радует.

Напишите в комментариях:
1) какие у вас есть наблюдения насчет собесов по ML?
2) какие вопросы на ваш взгляд задают чаще всего, и какие вопросы вам запомнились?


А если пост наберет 300 🔥огонёчков, я буду выкладывать примеры вопросов с собеседований и свои комментарии в канале (давайте выясним, интересно вам это или нет :)



tg-me.com/kantor_ai/421
Create:
Last Update:

Вопросы на собеседованиях по ML

Вчера готовился к вебинарам про вопросы с собеседований по ML (в конце базового курсс ML у нас есть опциональный модуль с разбором вопросов в качестве повторения пройденных тем).

С учетом того, что сам лет 10 собеседовал по DS, вспомнил порядка сотни вопросов, которые задавал сам или задавали коллеги. Дальше просмотрел около 300 вопросов, которые спрашивают на собеседованиях сейчас.

Из интересных наблюдений:

🥋 вопросы Avito неплохо перекликаются с Яндексовыми по уровню понимания ML (это комплимент Avito)

🧑‍🏫 есть любители поспрашивать про математику на собеседованиях (запомнились ПСБ и Okko, возможно были и другие)

🪦 вопросы про SVM, который уже давно нигде во всей красе не используется, хоть и встречаются редко, но бывают (правда не в IT-компаниях)

👴🏻 вопросы про PCA еще пока держатся, встречаются чаще, чем SVM, иногда спрашивают даже про SVD

🔥 наиболее частые вопросы такие, какие я и предполагал: логрегрессия, линейная регрессия, регуляризация, градиентный бустинг, иногда случайный лес, метрики качества.

Некоторые вопросы перекликаются с теми, которые я давным-давно в Яндексе сам вводил в употребление и добавлял в Фемиду (внутренняя система, где хранятся вопросы и результаты собеседований), либо добавляли коллеги по мотивам моих собеседований. Например, ставший классическим вопрос про то, какие алгоритмы могут давать отрицательные прогнозы на новых данных, обучившись только на неотрицательных таргетах. Не утверждаю конечно, что совпадающие с моими вопросы позаимствовали именно у меня (знаю человека, который искренне верит, что его идею украли Apple и Amazon, смотрится крайне забавно), но тот факт, что всех собеседующих притягивает примерно к одним и тем же вопросам, по модулю небольшого количества выбросов, меня скорее радует.

Напишите в комментариях:
1) какие у вас есть наблюдения насчет собесов по ML?
2) какие вопросы на ваш взгляд задают чаще всего, и какие вопросы вам запомнились?


А если пост наберет 300 🔥огонёчков, я буду выкладывать примеры вопросов с собеседований и свои комментарии в канале (давайте выясним, интересно вам это или нет :)

BY Kantor.AI


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/kantor_ai/421

View MORE
Open in Telegram


Kantor AI Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Find Channels On Telegram?

Telegram is an aspiring new messaging app that’s taking the world by storm. The app is free, fast, and claims to be one of the safest messengers around. It allows people to connect easily, without any boundaries.You can use channels on Telegram, which are similar to Facebook pages. If you’re wondering how to find channels on Telegram, you’re in the right place. Keep reading and you’ll find out how. Also, you’ll learn more about channels, creating channels yourself, and the difference between private and public Telegram channels.

The SSE was the first modern stock exchange to open in China, with trading commencing in 1990. It has now grown to become the largest stock exchange in Asia and the third-largest in the world by market capitalization, which stood at RMB 50.6 trillion (US$7.8 trillion) as of September 2021. Stocks (both A-shares and B-shares), bonds, funds, and derivatives are traded on the exchange. The SEE has two trading boards, the Main Board and the Science and Technology Innovation Board, the latter more commonly known as the STAR Market. The Main Board mainly hosts large, well-established Chinese companies and lists both A-shares and B-shares.

Kantor AI from kr


Telegram Kantor.AI
FROM USA