Machine learning Interview

Стрессовое интервью: 8 фишек рекрутёров А вам устраивали стрессовое собеседование? Возможно, да, но вы могли об этом не догадываться. Представляем вашему вниманию фишки, которые используют рекрутёры, чтобы проверить кандидата на прочность. ▪ Читать @machinelearning_interview

👉Часто ML интервью на уровень позиции middle и выше требуют не только опыта промышленной разработки и твёрдых знаний core ML, но и в дополнение, предполагают довольно высокий уровень софт скиллов. Именно они оставляют то самое послевкусие последнего этапа собеседования, когда компания решает, делать ли вам оффер и когда вы решаете, точно ли вы хотите работать в этой компании. 👨‍💼По своему опыту проведения и прохождения ML интервью автор канала делится лайфхаками для собеседований ML system design на примере решения реальной задачи ранжирования. 👊Подписывайся, чтобы не пропустить дальнейший разбор кейса и дополнительные лайфхаки для собеседований https://t.me/rl_enthusiasts/32

Data Science: что нужно знать для собеседования? Data Science — является одной из самых популярных и высокооплачиваемых профессий в сфере IT. Компании полагаются на Data Science специалистов для анализа и интерпретации данных или принятия обоснованных решений, способствующих росту бизнеса. С ростом спроса на квалифицированных специалистов конкуренция за вакансии сильно возросла и очень важно быть хорошо подготовленным. В этой статье — подборка материалов к собеседованию на Data Science Junior: https://habr.com/ru/post/724064/ #datascience

🎲 Вы бросаете два шестигранных кубика. Какова вероятность, что сумма выпавших значений будет равна 4? А 8? Выбросить 4 можно тремя комбинациями: (1+3, 2+2, 3+1). Поскольку всего комбинаций 36, P(4) = 3/36 = 1/12. Выбросить 8 можно пятью комбинациями: (2+6, 3+5, 4+4, 5+3, 6+2). P(8) = 5/36. @machinelearning_interview

31 марта МТС собирает крупнейшую в России IT-конференцию TRUE TECH DAY. Почему сейчас? Потому что давно пора показать, что скрывают «под капотом» топовые продукты продвинутых технологичных компаний. Каждый участник конференции протестит на себе true-технологии и испытает новые впечатления, меняющие мир пользователей. Что будет: → 7 треков: AI, Main Track, Big Data, Architecture, Cybersecurity, Leading Change, Product Manager. → 50+ мировых спикеров с топовыми темами без воды и лирики → 10 часов нетворкинга и обмена опытом в Москве, Дубае, Тбилиси и Астане → много интерактивных и цифровых зон → а после — грандиозная вечеринка со звездным лайн-апом Все спикеры и темы уже на сайте. Регистрируйся на True Tech Day по ссылке. Участие бесплатно

📌 Что такое RCA (root cause analysis)? Как отличить причину от корреляции? Приведите примеры. Анализ причин (root cause analysis, RCA) – метод решения задач, используемый для выявления причин некоторого явления. Корреляция измеряет уровень зависимости между двумя переменными, от -1 до 1. Причинно-следственная связь – это когда первое событие вызывает второе. Причинно-следственные связи учитывают только прямые зависимости, тогда как корреляция – и косвенные зависимости. Пример Повышение уровня преступности в Канаде совпадает с повышением продаж мороженого, то есть корреляция между ними положительна. Но это не значит, что одно является следствием другого. Просто и то, и другое происходит, когда становится теплее. Провести анализ причинно-следственных связей можно с помощью проверки гипотез или A/B тестирования. @machinelearning_interview

🖥 Вопросы для подготовки к собеседованию по искусственному интеллекту Как только вы договоритесь о собеседовании с потенциальным работодателем, у вас появится возможность изучить эту конкретную организацию и использование в ней искусственного интеллекта. Это поможет вам подготовиться к конкретным вопросам собеседования по искусственному интеллекту, относящимся к данному работодателю. До тех пор вы можете подготовиться к общим вопросам собеседования по искусственному интеллекту, зная, как показать свои широкие знания и применении искусственного интеллекта. Приведенная ниже статья из вопросов и ответов поможет в этом. https://www.simplilearn.com/artificial-intelligence-ai-interview-questions-and-answers-article @machinelearning_interview

Курс «Английский для разработчиков» Яндекс Практикума Для тех, кто хочет изменить свою профессиональную жизнь и работать в международной команде. Обучение построено не вокруг абстрактной теории, а вокруг рабочих ситуаций и полезных для карьеры навыков: ✋Стендапы. Подготовитесь обсуждать задачи, задавать вопросы и просить о помощи. 👨‍💻 Работа с заказчиками. Научитесь презентовать решения, говорить про баги и фичи. 📣 Митапы. Сможете понимать на слух доклады и выступать сами. 😎 Собеседования. Научитесь рассказывать про свой опыт, понимать вопросы и тактично переспрашивать. 👯 Неформальное общение с коллегами. Сможете рассказать о своих интересах, опыте, планах на будущее. 💻 Код-ревью. Сможете описать сделанное, дать обратную связь, тактично отстоять своё мнение. На курсах английского для карьеры весь март действует акция. При покупке вы бонусом получаете доступ к профессиональным разговорным клубам. Запишитесь на бесплатную консультацию. Кураторы определят ваш уровень языка и расскажут подробнее про обучение.

Ежегодное соревнование по анализу данных и искусственному интеллекту от ВТБ и ODS. AI Совсем скоро состоится ежегодное состязание для специалистов по машинному обучению — Data Fusion Contest 2023. Любителей IT-турниров ждёт насыщенная программа, состоящая из двух треков: организация и защита нейросетей, обученных на транзакционных данных. 🏆 Команды, которые представят лучшие решения, поборятся за призовой фонд в 2 000 000 рублей. 🤖 Участники получат фирменный мерч, поучаствуют в онлайн-митапах с воркшопами от крутых специалистов и прокочают свои навыки в области ИИ и Data Science.

Автор этого резюме утверждает, что оно понравилось гигантам вроде Microsoft, Google, Amazon. Добрые люди решили детально разобрать его и выделить ключевые моменты: Розовым — глаголы действия, с них начинается каждый bullet point; Желтым — hard skills по вашей специальности; Оранжевый — показатель понимания бизнеса и реального опыта в (игровой) индустрии; Зеленый — рабочие достижения, самая ценная часть резюме; Голубой — сертификаты «Кенгуру» impact и всякие личные награды и достижения; Фиолетовый — ссылки на портфолио. Теперь вы знаете, как грамотно составить резюме.

“Что делать, чтобы оставаться востребованным CV-инженером?” Команда школы DeepSchool: DL-инженеры, тимлиды, руководители ML-подразделений, рекрутеры — подготовила открытую онлайн-лекцию. На ней мы расскажем, как оставаться востребованным CV-инженером Мы выпустили 50+ студентов и провели более 100 интервью со специалистами из ML-индустрии. Этот опыт мы использовали, чтобы составить для вас актуальную картину. На открытой лекции мы обсудим: 🔹что требуют от CV-инженеров на рынке в 2023 году; 🔹какие навыки из разработки важно развивать DL-инженеру и почему; 🔹как встроить развитие этих навыков в работу уже сейчас. Вам будет полезно, если вы: 🔸 работаете или планируете работать в продуктовых командах (не research); 🔸 переживаете, что есть пробелы в знаниях, не уверены, что сможете легко сменить работу при надобности; 🔸 вам не хватает code review, вы не пишете тесты, не знакомы с CI/CD; 🔸 не знаете куда развиваться. Регистрируйтесь на открытую лекцию по ссылке 🗓 Встречаемся во вторник 21 марта в 18:00 Мск 🎁 При регистрации вы получите список библиотек, фреймворков и сервисов для CV-инженера, которые ускорят вашу работу Регистрируйтесь в боте и забирайте список себе До встречи на лекции!

The Ultimate Guide to Machine Learning Job Interviews 📚 book @machinelearning_interview

Команда цифрового интегратора Globus IT делится экспертизой и практическими кейсами: ❓ Где разрабатывать, тестировать и хранить сборки новых приложений, если уйдет Firebase и другие подобные сервисы?   ❓ Как разработать систему круглосуточного контроля доступа с функцией распознавания лиц без передачи информации Full HD на сторонний сервер?    ❓ Что значит быть разработчиком в России в условиях новой реальности?  Всем, кто интересуется и строит карьеру в IT, рекомендуем подписаться

Рекомендации Гарварда по составлению резюме и сопроводительных писем В международные компании часто нужно писать сопроводительные письма. Также существуют требования для составления хорошего резюме. В этом гайде собраны общие советы, которые показывают мотивацию кандидатов для работы, а также примеры писем и резюме: https://hwpi.harvard.edu/files/ocs/files/hes-resume-cover-letter-guide.pdf #советы

Вопросы и ответы к интервью для Python Developer В этом репозитории собраны популярные вопросы по Python и смежным темам: Data Science, Machine Learning, Django, ООП, принципы программирования. Также в проекте есть вопросы по основам HTML, фронтенд и БД, которые позволят вам повторить важные моменты, на которых зачастую останавливаются интервьюеры: https://github.com/yakimka/python_interview_questions #python @machinelearning_interview

Какая IT-профессия вам подходит? Сегодня в IT — более 20 разных специальностей. Для тех, кто искренне хочет стать частью сферы и приложить руку к созданию технологий, каких еще не видел мир, мы разработали бесплатный тест. Пройдите его и узнайте, чем заниматься, исходя из ваших черт характера, предпочтений и умений. А потом попробуйте желанную специальность в деле на бесплатных уроках: напишите код, создайте дизайн или сайт, освойте азы аналитики и управления проектами. Пройти тест бесплатно

🔍 Что говорить на поведенческом интервью по науке о данных. Собеседования в сфере дата-сайенс могут проходить по-разному в зависимости от компании и той должности, которую вы планируете занять. Как правило, все начинается с поведенческого интервью с менеджером по найму или сотрудником отдела кадров, за которым следует техническое собеседование с руководителем группы. Затем проводятся тест на написание кода и еще одно техническое собеседование с членами будущей команды. В разных организациях этот процесс может варьироваться, но первым этапом при найме специалистов в сфере дата-сайенс остается поведенческое интервью. Поведенческое интервью  —  это собеседование при приеме на работу, во время которого кандидата просят рассказать о достижениях на прежнем месте и его поведении в конкретных ситуациях. Это помогает определить, справится ли он с той или иной должностью. Во время такой беседы рекрутер, как правило, преследует следующие цели. Узнать, к какому типу людей относится соискатель. Понять, соответствует ли он требованиям культуры компании, сможет ли принять ее основные ценности. Выяснить, сработается ли он с другими членами команды, будет ли разделять их видение и цели. Первым делом на поведенческом собеседовании по дата-сайенс задаются личные вопросы. Скорее всего, в начале беседы вас попросят представиться и рассказать больше о себе. Итак, у вас появляется прекрасная возможность заявить о себе как о перспективном кандидате. Поэтому важно заранее подготовить ответы на эти вопросы. До собеседования узнайте больше о компании и должности, которую собираетесь занять. Вам также понадобится набросать план ответов. В этой статье мы обсудим, как правильно структурировать самопрезентацию, чтобы максимально конструктивно построить беседу с интервьюером. 1. Расскажите о своем бэкграунде Для начала расскажите о своем профессиональном опыте и полученном образовании. Начните с опыта. Опишите свой карьерный путь до этого момента, расскажите, чему научились, и не забудьте упомянуть самые важные результаты своей деятельности. Также вы можете рассказать о полученном образовании, если оно имеет отношение к должности, на которую вы претендуете. Важно сосредоточиться только на опыте, который связан с той вакансией, на которую вы проходите собеседование. К сожалению, многие кандидаты останавливаются на этом шаге и не переходят к следующему, в результате чего теряют возможность заявить о готовности принять ценности, видение и миссию компании. Тем не менее это важный этап собеседования  —  так вы можете показать, что действительно готовы стать ценным сотрудником. Посмотрим, как это сделать. 2. Выразите готовность принять ценности компании Теперь настало время показать, что вы готовы стать частью команды. Расскажите о том, что цените в работе и рабочем окружении, и свяжите эту информацию с ценностями и миссией компании. Помимо этого, можно объяснить, почему вам нравится работать в сфере науки о данных, объединив это с подходом компании к данным и тем, что ее представители в них ценят. Допустим, вы собираетесь устроиться компанию, которая использует данные для принятия важных решений. В таком случае стоит сказать, что вам нравится работать с данными из-за их влияния на бизнес (важный момент, который следует подчеркнуть). Но для этого нужно предварительно узнать больше информации о компании и продумать ответ перед собеседованием. 3. Убедите работодателя, что подходите на эту вакансию На последнем этапе интервью нужно доказать, что вы достойны занять должность, на которую претендуете. Расскажите о своих профессиональных компетенциях, а также о том, как они помогут вам выполнять должностные обязанности и почему вы заинтересованы в том, чтобы занять именно эту вакансию. Это важный момент: вам нужно показать, что вы справитесь с будущими обязанностями, а не просто упомянуть свой опыт и ждать положительного ответа. Также стоит рассказать о том, каких результатов, по вашему мнению, вы сможете достичь на этой должности и чего вы от нее ожидаете. @data_analysis_ml