Como faria para implementar um modelo para validação de empréstimo.
Machine Learning Engineer Interview Questions
Machine Learning Engineer Interview Questions
Bedrijven vertrouwen op machine learning engineers voor het ontwerpen en verbeteren van systemen waarmee hun software zichzelf kan verbeteren, in plaats van dat deze specifiek wordt geprogrammeerd. Tijdens een sollicitatiegesprek kunt u flink worden getest op uw kennis van computerwetenschappen en gegevenswetenschappen, met de nadruk op het herkennen van patronen en trends. Een bachelor in computerwetenschappen of een gerelateerd vakgebied is vereist.
Meest gestelde sollicitatievragen voor een machine learning engineer (M/V/X) en hoe te antwoorden
Question 1
Vraag 1: Wat zijn de belangrijkste algoritmen, programmeertermen en theorieën die u moet begrijpen als machine learning engineer?
How to answer
Zo antwoordt u: Bereid u voor op het praten over zaken als Type I- en Type II-fouten, supervised en unsupervised machine learning, ROC-curves en andere belangrijke onderdelen van machine learning. Werkgevers willen weten of u veel kennis hebt van de technische aspecten van de functie.
Question 2
Vraag 2: Hoe zou u machine learning uitleggen aan iemand die het niet begrijpt?
How to answer
Zo antwoordt u: Soms moeten machine learning engineers werken met mensen die niet bekend zijn met de technische aspecten van de functie. Gebruik deze sollicitatievraag als een kans om uw grote kennis van de functie en uw communicatieve vaardigheden te laten zien.
Question 3
Vraag 3: Hoe blijft u op de hoogte van het laatste nieuws en trends in machine learning?
How to answer
Zo antwoordt u: Door te vertellen over hoe u op de hoogte blijft van het laatste nieuws en trends in machine learning laat u een werkgever zien dat u betrokken bent bij de branche, een vaardig onderzoeker bent en over zelfmotivatie beschikt.
8,208 machine learning engineer interview questions shared by candidates
Standard Data Structure algorithm questions
what is the recenly project you have finished, which machine learning methods and approach you are using to achieve the goal
Situation where you had a disagreement with a colleague/boss? Situation where you had to take a risk where the end result was success/failure?
Describe a time when you stood up for an idea/opinion you believed in?
Predicting prices.
Behavioral questions were heavily oriented towards the Amazon leadership qualities. > Name a time you were innovative > Name a time you delivered a simple solution to a complex problem. Follow up questions included how to quantify the level of success in projects brought up. Machine learning fundamentals: > How to deal with a troublesome dataset (interpretation open ended so think data cleaning, etc.) > How to deal with misrepresentative training data (imbalanced dataset, overfitting, explain how L1/L2 regularization work at an optimization level) > How to deal with a large dataset where only a few examples are labeled (semi-supervised learning) Coding question was: https://leetcode.com/problems/find-original-array-from-doubled-array/
HackerRank assessment included a variation of Leetcode's Shortest Path to Get Food problem
program k-nearest neighbour from draft
A few questions on algorithmic complexity
Viewing 7901 - 7910 interview questions