Искусственный интеллект (ИИ) — это быстрорастущая область, и, как следствие, рынок труда для специалистов по ИИ расширяется. Собеседования при приеме на работу ИИ могут быть особенно сложными из-за технической природы области. Однако технический опыт — не единственный фактор, на который обращают внимание интервьюеры. Также ценятся нетехнические кандидаты, которые могут продемонстрировать понимание концепций ИИ и желание учиться.
Технические кандидаты должны быть готовы ответить на вопросы, которые проверят их знание алгоритмов, инструментов и сред машинного обучения. Их могут попросить подробно рассказать об их прошлых проектах и технических решениях, которые они использовали для преодоления трудностей. Кроме того, они должны быть готовы ответить на вопросы о предварительной обработке данных, оценке моделей и своем опыте работы с инструментами и платформами, связанными с ИИ.
Связанный: 5 библиотек обработки естественного языка (NLP) для использования
Кандидаты, не являющиеся техническими специалистами, должны сосредоточиться на своем понимании преобразующего потенциала ИИ и своем стремлении узнать больше об этой области. Они должны быть в состоянии объяснить важность предварительной обработки и очистки данных и дать представление о том, как работают алгоритмы машинного обучения. Кроме того, они должны быть готовы обсудить свою способность сотрудничать и общаться с членами команды, а также свои методы оставаться в курсе последних событий в области ИИ.
Вот девять распространенных вопросов на собеседовании при приеме на работу в сфере ИИ. Хотя это распространенные вопросы на собеседовании для кандидатов на работу в сфере ИИ, важно помнить, что каждая работа и компания уникальны. Лучшие ответы на эти вопросы будут зависеть от конкретного контекста роли и организации, в которую вы претендуете.
Используйте эти вопросы в качестве отправной точки для подготовки к собеседованию, но не бойтесь адаптировать свои ответы к конкретным требованиям работы и культуре компании, в которой вы проводите собеседование. Помните, что цель собеседования — продемонстрировать ваши навыки и опыт, а также вашу способность критически и творчески мыслить, поэтому будьте готовы давать вдумчивые и детальные ответы на каждый вопрос.
1. Что побудило вас продолжить карьеру в области ИИ?
Этот вопрос направлен на понимание мотивации и заинтересованности соискателя в карьере в сфере ИИ. Это возможность продемонстрировать свою страсть и то, как она согласуется с работой, на которую они претендуют. Ответ кандидата должен подчеркивать любой опыт или обучение, которое у него могло быть, что вызвало его интерес к ИИ, а также любые конкретные навыки или интересы, которые у него есть в этой области.
Рецепт получения работы в области науки о данных за 6 месяцев
— Изучайте Python и SQL
— Освежить статистику и линейную алгебру
— Внедрение ключевых алгоритмов машинного обучения с использованием данных Kaggle в записных книжках.
— Используйте реальные данные, создавайте модели машинного обучения
— Практика вопросы интервьюНайти работу 🙂
— Бинду Редди (@bindreddy) 3 марта 2021 г.
Технические кандидаты могут подчеркнуть свой интерес к математическим и статистическим основам машинного обучения, в то время как нетехнические кандидаты могут сосредоточиться на преобразующем потенциале ИИ и своем желании узнать больше об этой области.
2. Какой у вас опыт работы с инструментами и платформами, связанными с ИИ?
Этот вопрос направлен на оценку технических знаний кандидата и его опыта работы с инструментами и платформами, связанными с ИИ. Их ответ должен подчеркивать любой опыт работы с конкретными инструментами и платформами, такими как TensorFlow, PyTorch или scikit-learn.
Хочешь пробиться в ML? Освойте эти основные библиотеки ML и DL Python.
Какие из них выбрать для вашего конкретного случая использования? Зависит ⬇️
Машинное обучение: NumPy/Scipy, Панды, SkLearn
DL: PyTorch, TensorFlow/Keras #MachineLearning #pythonprogramming #DeepLearning pic.twitter.com/VJS5F4lt7l— Пармида Бейги (@ParmidaBeigi) 19 апреля 2023 г.
Технические кандидаты могут предоставить конкретные примеры инструментов и сред, с которыми они работали, в то время как нетехнические кандидаты могут подчеркнуть свою готовность учиться и адаптироваться к новым технологиям.
3. Можете ли вы описать проект машинного обучения, над которым вы работали?
Этот вопрос предназначен для оценки опыта кандидата и его понимания проектов машинного обучения. Интервьюеру интересно узнать о проекте машинного обучения, над которым кандидат работал в прошлом. Ответ кандидата должен быть структурирован так, чтобы описывать проект от начала до конца, включая решаемую проблему, используемые данные, принятый подход, разработанные модели и достигнутые результаты.
Кандидат должен использовать в своем ответе технические термины и понятия, а также объяснять их таким образом, чтобы это было легко понять интервьюерам, не обладающим техническими знаниями. Интервьюер хочет оценить уровень понимания и опыта кандидата в проектах машинного обучения, поэтому кандидат должен быть готов предоставить подробности и ответить на дополнительные вопросы, если это необходимо.
Технические кандидаты могут предоставить подробное объяснение проекта, включая используемые алгоритмы и методы, в то время как нетехнические кандидаты могут сосредоточиться на целях и результатах проекта, а также на своей роли в проекте.
4. Как вы подходите к предварительной обработке и очистке данных?
Этот вопрос направлен на оценку подхода кандидата к предварительной обработке и очистке данных в проектах машинного обучения. Интервьюер хочет знать, как кандидат выявляет и решает проблемы с качеством, полнотой и согласованностью данных, прежде чем вводить данные в модели машинного обучения.
В ответе должны быть описаны шаги, предпринятые для обеспечения того, чтобы данные были правильно отформатированы, стандартизированы и не содержали ошибок или пропущенных значений. Кандидат также должен объяснить любые конкретные методы или инструменты, используемые для предварительной обработки и очистки данных, такие как методы масштабирования, нормализации или вменения. Важно подчеркнуть важность предварительной обработки и очистки данных для достижения точных и надежных результатов машинного обучения.
Day10: #100DaysOfCode: методы предварительной обработки данных
Зачем нужна предварительная обработка данных?
Предварительная обработка данных необходима для очистки данных и подготовки их к модели машинного обучения, что также повышает точность и эффективность модели машинного обучения. pic.twitter.com/ilEci6PaVz— Тарун Джайн (@TRJ_0751) 3 мая 2022 г.
Технические кандидаты могут предоставить пошаговое объяснение своих методов предварительной обработки и очистки данных, в то время как нетехнические кандидаты могут объяснить свое понимание важности предварительной обработки и очистки данных.
5. Как вы оцениваете производительность модели машинного обучения?
Цель этого вопроса — оценить ваши знания методов оценки моделей машинного обучения. Интервьюер хочет знать, как оценить производительность модели машинного обучения. Можно объяснить, что доступны различные метрики оценки, такие как точность, прецизионность, полнота, оценка F1 и AUC-ROC, среди прочих. Каждая из этих метрик имеет свое значение в зависимости от решаемой проблемы.
Можно отметить, что для оценки производительности модели данные обычно разбиваются на наборы для обучения и тестирования, а набор для тестирования используется для оценки. Кроме того, для оценки модели можно использовать перекрестную проверку. Наконец, при оценке производительности модели следует учитывать контекст проблемы и конкретные требования.
Технические кандидаты могут предоставить подробное объяснение метрик и методов, используемых для оценки производительности модели, в то время как нетехнические кандидаты могут сосредоточиться на своем понимании важности оценки модели.
Связанный: 5 языков программирования для разработки ИИ
6. Можете ли вы объяснить разницу между контролируемым и неконтролируемым обучением?
Интервьюер стремится оценить, насколько хорошо вы понимаете основные идеи машинного обучения с помощью этого вопроса. Интервьюер хочет, чтобы вы объяснили разницу между контролируемым и неконтролируемым обучением.
Вы можете объяснить, что обучение с учителем обычно используется для таких задач, как классификация и регрессия, а обучение без учителя используется для таких задач, как кластеризация и обнаружение аномалий. Важно отметить, что существуют и другие типы обучения, такие как полуконтролируемое обучение и обучение с подкреплением, которые сочетают в себе элементы как контролируемого, так и неконтролируемого обучения.
Технические кандидаты могут дать техническое объяснение различий между двумя типами обучения, в то время как нетехнические кандидаты могут дать упрощенное объяснение концепций.
7. Как вы следите за последними разработками в области ИИ?
Этот вопрос направлен на то, чтобы понять ваш подход к тому, чтобы быть в курсе последних событий в области ИИ. Как технические, так и нетехнические кандидаты могут объяснить, что они регулярно читают исследовательские работы, посещают конференции и следят за лидерами отрасли и исследователями в социальных сетях.
Кроме того, вы можете упомянуть, что участвуете в онлайн-сообществах и форумах, связанных с ИИ, где они могут учиться у других и обсуждать последние разработки в этой области. В целом важно показать, что вы искренне интересуетесь этой областью и активно следите за последними тенденциями и достижениями.
8. Можете ли вы описать время, когда вы столкнулись со сложной технической проблемой и как вы ее преодолели?
Этот вопрос направлен на понимание навыков решения проблем соискателя. Интервьюер хочет, чтобы кандидат описал время, когда он столкнулся со сложной технической проблемой и как он ее решил. Кандидат должен предоставить подробное описание проблемы, подход, который он использовал для ее решения, и результат.
Важно выделить шаги, предпринятые для решения проблемы, а также любые технические навыки или знания, использованные в процессе. Кандидат также может упомянуть любые ресурсы или коллег, к которым он обратился за помощью. Цель этого вопроса — оценить способность кандидата критически мыслить, устранять неполадки и настойчиво преодолевать сложные технические проблемы.
Технические кандидаты могут предоставить подробное объяснение проблемы и технических решений, используемых для ее преодоления, в то время как нетехнические кандидаты могут сосредоточиться на своих навыках решения проблем и способности учиться и адаптироваться к новым задачам.
9. Как вы подходите к сотрудничеству и общению с членами команды в проекте ИИ?
Этот вопрос направлен на оценку способности кандидата работать совместно с членами команды в проекте ИИ. Интервьюер хочет знать, как кандидат подходит к сотрудничеству и общению в таком проекте. Кандидат может объяснить, что он уделяет первостепенное внимание эффективному общению и сотрудничеству, регулярно связываясь с членами команды, планируя встречи для обсуждения прогресса и поддерживая четкую документацию целей проекта, сроков и обязанностей.
Кандидат может упомянуть, что он также стремится поддерживать позитивную и уважительную динамику в команде, активно выслушивая и оценивая точки зрения членов своей команды и предоставляя конструктивную обратную связь, когда это необходимо. Наконец, кандидат может объяснить, что он понимает важность создания и соблюдения общего кодекса поведения или лучших практик сотрудничества и коммуникации для обеспечения успеха проекта.
Как технические, так и нетехнические кандидаты могут объяснить свои методы общения и сотрудничества с членами команды, такие как предоставление регулярных обновлений, поиск отзывов и предложений, а также открытость для новых идей и точек зрения.
Источник: Сointеlеgrаph
