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: |

How Does Bitcoin Mining Work?

Bitcoin mining is the process of adding new transactions to the Bitcoin blockchain. It’s a tough job. People who choose to mine Bitcoin use a process called proof of work, deploying computers in a race to solve mathematical puzzles that verify transactions.To entice miners to keep racing to solve the puzzles and support the overall system, the Bitcoin code rewards miners with new Bitcoins. “This is how new coins are created” and new transactions are added to the blockchain, says Okoro.

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 sa


Telegram Kantor.AI
FROM USA