Umělá inteligence (AI) je rychle rostoucí obor a v důsledku toho se trh práce pro profesionály AI rozšiřuje. Pracovní pohovory AI mohou být obzvláště náročné kvůli technické povaze oboru. Technická odbornost však není jediným faktorem, který tazatelé berou v úvahu. Netechnickí kandidáti, kteří mohou prokázat porozumění konceptům umělé inteligence a touhu učit se, jsou také ceněni.

Technickí kandidáti by měli být připraveni odpovídat na otázky, které prověří jejich znalosti algoritmů, nástrojů a rámců strojového učení. Mohou být požádáni, aby poskytli podrobné vysvětlení svých minulých projektů a technických řešení, která použili k překonání problémů. Kromě toho by měli být připraveni odpovědět na otázky týkající se předběžného zpracování dat, vyhodnocování modelů a jejich zkušeností s nástroji a rámci souvisejícími s umělou inteligencí.

Netechnickí kandidáti by se měli zaměřit na pochopení transformačního potenciálu umělé inteligence a na touhu dozvědět se více o oboru. Měli by být schopni vysvětlit důležitost předzpracování a čištění dat a poskytnout porozumění tomu, jak fungují algoritmy strojového učení. Kromě toho by měli být připraveni diskutovat o své schopnosti spolupracovat a komunikovat se členy týmu a o svých metodách, jak zůstat v obraze s nejnovějším vývojem v oblasti umělé inteligence.

Zde je devět běžných otázek pro pohovory pro AI práce. I když se jedná o běžné otázky na pohovorech pro pracovní místa AI, je důležité mít na paměti, že každá práce a společnost je jedinečná. Nejlepší odpovědi na tyto otázky budou záviset na konkrétním kontextu role a organizace, do které se hlásíte.

Použijte tyto otázky jako výchozí bod pro přípravu na pohovor, ale nebojte se přizpůsobit své odpovědi tak, aby odpovídaly konkrétním požadavkům na práci a kultuře společnosti, se kterou pohovor vedete. Pamatujte, že cílem pohovoru je prokázat vaše dovednosti a zkušenosti, stejně jako vaši schopnost kriticky a kreativně myslet, takže buďte připraveni poskytnout promyšlené a jemné odpovědi na každou otázku.

1. Co vás motivovalo věnovat se kariéře v AI?

Tato otázka je zaměřena na pochopení motivace uchazeče o zaměstnání a jeho zájmu o kariéru v AI. Je to příležitost předvést svou vášeň a to, jak souvisí s prací, o kterou se uchází. Odpověď kandidáta by měla zdůraznit jakoukoli zkušenost nebo školení, které mohl mít a které podnítilo jeho zájem o AI, a také jakékoli specifické dovednosti nebo zájmy, které v této oblasti mají.

Recept na získání práce v datové vědě za 6 měsíců – Naučte se Python a SQL – Oprášte si statistiky a lineární algebru – Implementujte klíčové algoritmy ML pomocí dat Kaggle v noteboocích – Používejte reálná data, sestavujte modely strojového učení – Procvičujte si otázky k pohovoruZískejte práci :)

— Bindu Reddy (@bindureddy) 3. března 2021

Techničtí kandidáti mohou zdůraznit svůj zájem o matematické a statistické základy strojového učení, zatímco netechnickí kandidáti se mohou zaměřit na transformační potenciál AI a svou touhu dozvědět se více o oboru.

2. Jaké máte zkušenosti s nástroji a rámci souvisejícími s AI?

Tato otázka je zaměřena na posouzení technických znalostí a zkušeností kandidáta s nástroji a rámci souvisejícími s AI. Jejich odpověď by měla zdůraznit všechny zkušenosti, které měli s prací s konkrétními nástroji a frameworky, jako jsou TensorFlow, PyTorch nebo scikit-learn.

Chcete proniknout do ML? Zvládněte tyto základní ML a DL Python knihovny. Které si vybrat pro svůj konkrétní případ použití? Závisí ⬇️ ML: NumPy/Scipy, Pandas, SkLearn DL: PyTorch, TensorFlow/Kerashttps://t.co/v0MvCEcrKj#MachineLearning#pythonprogramming#DeepLearningpic.twitter.com/VJS5F4lt7l

— Parmida Beigi (@ParmidaBeigi) 19. dubna 2023

Technickí kandidáti mohou poskytnout konkrétní příklady nástrojů a rámců, se kterými pracovali, zatímco netechnickí kandidáti mohou zdůraznit svou ochotu učit se a přizpůsobovat se novým technologiím.

3. Můžete popsat projekt strojového učení, na kterém jste pracovali?

Tato otázka je navržena tak, aby zhodnotila kandidátovy zkušenosti a porozumění projektům strojového učení. Tazatel má zájem slyšet o projektu strojového učení, na kterém kandidát v minulosti pracoval. Odpověď kandidáta by měla být strukturována tak, aby popisovala projekt od začátku do konce, včetně problému, který byl řešen, použitých dat, zvoleného přístupu, vyvinutých modelů a dosažených výsledků.

Uchazeč by měl ve své odpovědi používat odborné termíny a koncepty, ale měl by je také vysvětlit způsobem, který je snadno srozumitelný pro netechnické tazatele. Tazatel chce změřit úroveň porozumění a zkušeností kandidáta s projekty strojového učení, takže kandidát by měl být připraven poskytnout podrobnosti a v případě potřeby odpovědět na doplňující otázky.

Techničtí kandidáti mohou poskytnout podrobné vysvětlení projektu, včetně použitých algoritmů a technik, zatímco netechnickí kandidáti se mohou zaměřit na cíle a výsledky projektu a svou roli v projektu.

4. Jak přistupujete k předzpracování a čištění dat?

Tato otázka má za cíl posoudit přístup kandidáta k předběžnému zpracování a čištění dat v projektech strojového učení. Tazatel chce vědět, jak kandidát identifikuje a řeší problémy s kvalitou dat, úplností a konzistentností, než zadá data do modelů strojového učení.

Odpověď by měla popisovat kroky podniknuté k zajištění toho, aby data byla správně naformátována, standardizována a bez chyb nebo chybějících hodnot. Uchazeč by měl také vysvětlit všechny specifické techniky nebo nástroje používané k předběžnému zpracování a čištění dat, jako jsou metody škálování, normalizace nebo imputace. Je důležité zdůraznit důležitost předzpracování a čištění dat pro dosažení přesných a spolehlivých výsledků strojového učení.

Den 10: #100DaysOfCode: Techniky předběžného zpracování dat Proč je vyžadováno předběžné zpracování dat? Předzpracování dat je požadované úkoly pro čištění dat a jejich přizpůsobení pro model strojového učení, což také zvyšuje přesnost a efektivitu modelu strojového učení. pic.twitter.com/ilEci6PaVz

— Tarun Jain (@TRJ_0751) 3. května 2022

Techničtí kandidáti mohou poskytnout podrobné vysvětlení svých technik předběžného zpracování a čištění dat, zatímco netechnickí kandidáti mohou vysvětlit, jak chápou důležitost předběžného zpracování a čištění dat.

5. Jak hodnotíte výkon modelu strojového učení?

Účelem této otázky je zhodnotit vaše znalosti technik hodnocení modelů strojového učení. Tazatel chce vědět, jak posoudit výkon modelu strojového učení. Lze vysvětlit, že jsou k dispozici různé metriky hodnocení, jako je mimo jiné přesnost, preciznost, zapamatování, F1-skóre a AUC-ROC. Každá z těchto metrik má svůj vlastní význam založený na daném problému.

Lze zmínit, že pro hodnocení výkonnosti modelu jsou data obvykle rozdělena do trénovacích a testovacích sad a testovací sada se používá pro hodnocení. Kromě toho lze pro vyhodnocení modelu použít křížovou validaci. Nakonec je třeba vzít v úvahu kontext problému a specifické požadavky při hodnocení výkonu modelu.

Technickí kandidáti mohou poskytnout podrobné vysvětlení metrik a technik používaných k hodnocení výkonnosti modelu, zatímco netechnickí kandidáti se mohou zaměřit na pochopení důležitosti hodnocení modelu.

6. Můžete vysvětlit rozdíl mezi učením pod dohledem a bez dozoru?

Cílem tazatele je změřit, jak dobře rozumíte základním myšlenkám strojového učení prostřednictvím této otázky. Tazatel chce, abyste vysvětlili rozdíl mezi učením pod dohledem a bez dozoru.

Můžete vysvětlit, že učení pod dohledem se běžně používá pro úkoly, jako je klasifikace a regrese, zatímco učení bez dozoru se používá pro úkoly, jako je shlukování a detekce anomálií. Je důležité poznamenat, že existují i ​​další typy učení, jako je učení se částečně pod dohledem a posilovací učení, které kombinují prvky učení pod dohledem i učení bez dozoru.

Technickí kandidáti mohou poskytnout technické vysvětlení rozdílů mezi dvěma typy učení, zatímco netechnickí kandidáti mohou poskytnout zjednodušené vysvětlení pojmů.

7. Jak držíte krok s nejnovějším vývojem v oblasti umělé inteligence?

Tato otázka je zaměřena na pochopení vašeho přístupu k udržení aktuálního stavu s nejnovějším vývojem v oblasti AI. Jak techničtí, tak netechnickí kandidáti mohou vysvětlit, že pravidelně čtou výzkumné práce, účastní se konferencí a sledují lídry v oboru a výzkumníky na sociálních sítích.

Kromě toho můžete zmínit, že se účastníte online komunit a fór souvisejících s AI, kde se mohou učit od ostatních a diskutovat o nejnovějším vývoji v této oblasti. Celkově je důležité ukázat, že máte skutečný zájem o obor a že jste proaktivní v držení kroku s nejnovějšími trendy a pokroky.

8. Můžete popsat dobu, kdy jste čelili obtížné technické výzvě a jak jste ji překonali?

Tato otázka je zaměřena na pochopení dovedností uchazeče o zaměstnání řešit problémy. Tazatel chce, aby kandidát popsal dobu, kdy čelil náročnému technickému problému a jak jej řešil. Uchazeč by měl poskytnout podrobný popis problému, přístup, který k jeho řešení zvolil, a výsledek.

Je důležité zdůraznit kroky podniknuté k vyřešení problému a jakékoli technické dovednosti nebo znalosti použité v procesu. Uchazeč může také uvést jakékoli zdroje nebo kolegy, na které se obrátil s žádostí o pomoc. Účelem této otázky je zhodnotit schopnost kandidáta kriticky myslet, řešit problémy a vytrvat v náročných technických výzvách.

Technickí kandidáti mohou poskytnout podrobné vysvětlení problému a technických řešení použitých k jeho překonání, zatímco netechnickí kandidáti se mohou zaměřit na své dovednosti při řešení problémů a schopnost učit se novým výzvám a přizpůsobovat se jim.

9. Jak přistupujete ke spolupráci a komunikaci se členy týmu v projektu AI?

Tato otázka má za cíl posoudit schopnost kandidáta spolupracovat se členy týmu v projektu AI. Tazatel chce vědět, jak kandidát přistupuje ke spolupráci a komunikaci v takovém projektu. Kandidát může vysvětlit, že upřednostňuje efektivní komunikaci a spolupráci tím, že se pravidelně hlásí se členy týmu, plánuje schůzky k projednání pokroku a vede jasnou dokumentaci cílů projektu, harmonogramů a odpovědností.

Uchazeč může zmínit, že se také snaží udržet pozitivní a respektující týmovou dynamiku tím, že aktivně naslouchá a oceňuje perspektivy členů svého týmu a v případě potřeby poskytuje konstruktivní zpětnou vazbu. Nakonec může kandidát vysvětlit, že rozumí důležitosti vytvoření a dodržování sdíleného kodexu chování nebo osvědčených postupů pro spolupráci a komunikaci, aby byl zajištěn úspěch projektu.

Technickí i netechnickí kandidáti mohou vysvětlit své metody komunikace a spolupráce se členy týmu, jako je poskytování pravidelných aktualizací, vyhledávání zpětné vazby a vstupů a otevřenost novým nápadům a perspektivám.