LeetCode questions are at the easy/medium level. System design is a regular task about designing ML algorithms
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
Two leetcode questions (check description)
The interview questions were some behavioral ones, then some fundamental questions about machine learning concepts and definition of different algorithms, how to select one method over another one considering the data. The next phase was coding interview with two questions, some tricky questions also asked.
Text methods (latent, etc), he asked if I knew anything about these.
Describe an example where you had multiple alternatives to choose from for tools/approaches for a project. How did you go forward?
gradient descent
Given a dataset, develop a machine learning model for classification using Jupyter notebook
Hyperparameters for Logistic regression Why Random forests reduce overfitting
What experience do you have in developing machine learning methods
1. Introduce yourself 2. Why Arm? 3. Python question, look at a piece of code, tell us what is wrong about it 4. Python question, where you actually have to code something 5. Tensorflow question, look at a piece of code, tell us what is wrong about it 6. Do you have anything you would like to add, final thoughts, questions
Viewing 7951 - 7960 interview questions