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: |

Telegram hopes to raise $1bn with a convertible bond private placement

The super secure UAE-based Telegram messenger service, developed by Russian-born software icon Pavel Durov, is looking to raise $1bn through a bond placement to a limited number of investors from Russia, Europe, Asia and the Middle East, the Kommersant daily reported citing unnamed sources on February 18, 2021.The issue reportedly comprises exchange bonds that could be converted into equity in the messaging service that is currently 100% owned by Durov and his brother Nikolai.Kommersant reports that the price of the conversion would be at a 10% discount to a potential IPO should it happen within five years.The minimum bond placement is said to be set at $50mn, but could be lowered to $10mn. Five-year bonds could carry an annual coupon of 7-8%.

Among the actives, Ascendas REIT sank 0.64 percent, while CapitaLand Integrated Commercial Trust plummeted 1.42 percent, City Developments plunged 1.12 percent, Dairy Farm International tumbled 0.86 percent, DBS Group skidded 0.68 percent, Genting Singapore retreated 0.67 percent, Hongkong Land climbed 1.30 percent, Mapletree Commercial Trust lost 0.47 percent, Mapletree Logistics Trust tanked 0.95 percent, Oversea-Chinese Banking Corporation dropped 0.61 percent, SATS rose 0.24 percent, SembCorp Industries shed 0.54 percent, Singapore Airlines surrendered 0.79 percent, Singapore Exchange slid 0.30 percent, Singapore Press Holdings declined 1.03 percent, Singapore Technologies Engineering dipped 0.26 percent, SingTel advanced 0.81 percent, United Overseas Bank fell 0.39 percent, Wilmar International eased 0.24 percent, Yangzijiang Shipbuilding jumped 1.42 percent and Keppel Corp, Thai Beverage, CapitaLand and Comfort DelGro were unchanged.

Kantor AI from sg


Telegram Kantor.AI
FROM USA