L'intelligence artificielle (IA) est un domaine en croissance rapide et, par conséquent, le marché du travail pour les professionnels de l'IA est en expansion. Les entretiens d'embauche en IA peuvent être particulièrement difficiles en raison de la nature technique du domaine. Cependant, l’expertise technique n’est pas le seul facteur pris en compte par les enquêteurs. Les candidats non techniques qui peuvent démontrer une compréhension des concepts de l'IA et une soif d'apprendre sont également appréciés.

Les candidats techniques doivent être prêts à répondre à des questions qui testent leurs connaissances des algorithmes, outils et cadres d'apprentissage automatique. Il peut leur être demandé de fournir des explications détaillées sur leurs projets antérieurs et les solutions techniques qu'ils ont utilisées pour surmonter les défis. De plus, ils doivent être prêts à répondre à des questions sur le prétraitement des données, l'évaluation des modèles et leur expérience avec les outils et cadres liés à l'IA.

Les candidats non techniques doivent se concentrer sur leur compréhension du potentiel de transformation de l’IA et sur leur désir d’en savoir plus sur le domaine. Ils devraient être capables d’expliquer l’importance du prétraitement et du nettoyage des données et de comprendre le fonctionnement des algorithmes d’apprentissage automatique. De plus, ils doivent être prêts à discuter de leur capacité à collaborer et à communiquer avec les membres de l’équipe et de leurs méthodes pour se tenir au courant des derniers développements en matière d’IA.

Voici neuf questions d'entretien courantes pour les emplois en IA. Bien qu'il s'agisse de questions d'entretien courantes pour les emplois en IA, il est important de garder à l'esprit que chaque emploi et chaque entreprise est unique. Les meilleures réponses à ces questions dépendront du contexte spécifique du poste et de l’organisation pour laquelle vous postulez.

Utilisez ces questions comme point de départ pour la préparation de votre entretien, mais n'ayez pas peur d'adapter vos réponses aux exigences spécifiques du poste et à la culture de l'entreprise avec laquelle vous passez un entretien. N'oubliez pas que le but de l'entretien est de démontrer vos compétences et votre expérience, ainsi que votre capacité à penser de manière critique et créative, alors soyez prêt à fournir des réponses réfléchies et nuancées à chaque question.

1. Qu'est-ce qui vous a motivé à poursuivre une carrière dans l'IA ?

Cette question vise à comprendre la motivation et l’intérêt d’un demandeur d’emploi à poursuivre une carrière dans l’IA. C’est l’occasion de montrer sa passion et comment elle correspond à l’emploi pour lequel on postule. La réponse d’un candidat doit mettre en évidence toute expérience ou formation qu’il a pu avoir qui a suscité son intérêt pour l’IA, ainsi que toute compétence ou intérêt spécifique qu’il a dans le domaine.

Recette pour obtenir un emploi dans la science des données en 6 mois - Apprendre Python et SQL - Actualiser les statistiques et l'algèbre linéaire - Implémenter des algorithmes clés de ML en utilisant les données Kaggle dans des cahiers - Utiliser des données du monde réel, créer des modèles d'apprentissage automatique - Pratiquer les questions d'entretien Obtenir un emploi :)

– Bindu Reddy (@bindureddy) 3 mars 2021

Les candidats techniques peuvent souligner leur intérêt pour les fondements mathématiques et statistiques de l'apprentissage automatique, tandis que les candidats non techniques peuvent se concentrer sur le potentiel transformateur de l'IA et leur désir d'en savoir plus sur le domaine.

2. Quelle expérience avez-vous avec les outils et frameworks liés à l'IA ?

Cette question vise à évaluer les connaissances techniques et l’expérience d’un candidat avec les outils et cadres liés à l’IA. Leur réponse doit mettre en évidence toute expérience de travail avec des outils et des frameworks spécifiques, tels que TensorFlow, PyTorch ou scikit-learn.

Voulez-vous vous lancer dans le ML ? Maîtrisez ces bibliothèques Python ML et DL essentielles. Lesquelles choisir pour votre cas d'utilisation spécifique ? Cela dépend ⬇️ ML : NumPy/Scipy, Pandas, SkLearn DL : PyTorch, TensorFlow/Kerashttps://t.co/v0MvCEcrKj#MachineLearning#pythonprogramming#DeepLearningpic.twitter.com/VJS5F4lt7l

– Parmida Beigi (@ParmidaBeigi) 19 avril 2023

Les candidats techniques peuvent fournir des exemples spécifiques d'outils et de frameworks avec lesquels ils ont travaillé, tandis que les candidats non techniques peuvent souligner leur volonté d'apprendre et de s'adapter aux nouvelles technologies.

3. Pouvez-vous décrire un projet d'apprentissage automatique sur lequel vous avez travaillé ?

Cette question est conçue pour évaluer l’expérience et la compréhension du candidat des projets d’apprentissage automatique. L'intervieweur souhaite entendre parler d'un projet d'apprentissage automatique sur lequel le candidat a travaillé dans le passé. La réponse du candidat doit être structurée pour décrire le projet du début à la fin, incluant le problème à résoudre, les données utilisées, l’approche adoptée, les modèles développés et les résultats obtenus.

Le candidat doit utiliser des termes et concepts techniques dans sa réponse, mais également les expliquer d'une manière facile à comprendre pour les intervieweurs non techniques. L’intervieweur souhaite évaluer le niveau de compréhension et d’expérience du candidat en matière de projets d’apprentissage automatique. Le candidat doit donc être prêt à fournir des détails et à répondre aux questions de suivi si nécessaire.

Les candidats techniques peuvent fournir une explication détaillée du projet, y compris les algorithmes et les techniques utilisés, tandis que les candidats non techniques peuvent se concentrer sur les objectifs et les résultats du projet ainsi que sur leur rôle dans le projet.

4. Comment abordez-vous le prétraitement et le nettoyage des données ?

Cette question vise à évaluer l’approche du candidat en matière de prétraitement et de nettoyage des données dans les projets d’apprentissage automatique. L'intervieweur souhaite savoir comment le candidat identifie et résout les problèmes de qualité, d'exhaustivité et de cohérence des données avant d'introduire les données dans des modèles d'apprentissage automatique.

La réponse doit décrire les mesures prises pour garantir que les données sont correctement formatées, standardisées et exemptes d'erreurs ou de valeurs manquantes. Le candidat doit également expliquer les techniques ou outils spécifiques utilisés pour prétraiter et nettoyer les données, tels que les méthodes de mise à l'échelle, de normalisation ou d'imputation. Il est important de souligner l’importance du prétraitement et du nettoyage des données pour obtenir des résultats d’apprentissage automatique précis et fiables.

Jour 10 : #100DaysOfCode : Techniques de prétraitement des donnéesPourquoi le prétraitement des données est-il requis ? Le prétraitement des données est une tâche nécessaire pour nettoyer les données et les rendre adaptées à un modèle d'apprentissage automatique, ce qui augmente également la précision et l'efficacité d'un modèle d'apprentissage automatique. pic.twitter.com/ilEci6PaVz

– Tarun Jain (@TRJ_0751) 3 mai 2022

Les candidats techniques peuvent fournir une explication étape par étape de leurs techniques de prétraitement et de nettoyage des données, tandis que les candidats non techniques peuvent expliquer leur compréhension de l'importance du prétraitement et du nettoyage des données.

5. Comment évaluez-vous les performances d’un modèle d’apprentissage automatique ?

Le but de cette question est d'évaluer vos connaissances des techniques d'évaluation de modèles d'apprentissage automatique. L'intervieweur souhaite savoir comment évaluer les performances d'un modèle d'apprentissage automatique. On peut expliquer que diverses mesures d'évaluation, telles que l'exactitude, la précision, le rappel, le score F1 et l'AUC-ROC, entre autres, sont disponibles. Chacune de ces mesures a sa propre signification en fonction du problème à résoudre.

On peut mentionner que pour évaluer les performances du modèle, les données sont généralement divisées en ensembles de formation et de test, et l'ensemble de test est utilisé pour l'évaluation. De plus, la validation croisée peut être utilisée pour l’évaluation du modèle. Enfin, il convient de prendre en compte le contexte du problème et les exigences spécifiques lors de l’évaluation des performances du modèle.

Les candidats techniques peuvent fournir une explication détaillée des mesures et des techniques utilisées pour évaluer les performances d'un modèle, tandis que les candidats non techniques peuvent se concentrer sur leur compréhension de l'importance de l'évaluation du modèle.

6. Pouvez-vous expliquer la différence entre l’apprentissage supervisé et non supervisé ?

L'intervieweur vise à évaluer dans quelle mesure vous comprenez les idées fondamentales de l'apprentissage automatique à travers cette question. L'intervieweur souhaite que vous expliquiez la différence entre l'apprentissage supervisé et non supervisé.

Vous pouvez expliquer que l'apprentissage supervisé est couramment utilisé pour des tâches telles que la classification et la régression, tandis que l'apprentissage non supervisé est utilisé pour des tâches telles que le clustering et la détection d'anomalies. Il est important de noter qu’il existe également d’autres types d’apprentissage, comme l’apprentissage semi-supervisé et l’apprentissage par renforcement, qui combinent des éléments d’apprentissage supervisé et non supervisé.

Les candidats techniques peuvent fournir une explication technique des différences entre les deux types d'apprentissage, tandis que les candidats non techniques peuvent fournir une explication simplifiée des concepts.

7. Comment suivez-vous les derniers développements en matière d'IA ?

Cette question vise à comprendre votre approche pour rester au courant des derniers développements dans le domaine de l'IA. Les candidats techniques et non techniques peuvent expliquer qu'ils lisent régulièrement des articles de recherche, assistent à des conférences et suivent les leaders de l'industrie et les chercheurs sur les réseaux sociaux.

De plus, vous pouvez mentionner que vous participez à des communautés et à des forums en ligne liés à l'IA, où ils peuvent apprendre des autres et discuter des derniers développements dans le domaine. Dans l’ensemble, il est important de montrer que vous avez un réel intérêt pour le domaine et que vous êtes proactif pour vous tenir au courant des dernières tendances et avancées.

8. Pouvez-vous décrire un moment où vous avez été confronté à un défi technique difficile et comment vous l'avez surmonté ?

Cette question vise à comprendre les compétences en résolution de problèmes du demandeur d'emploi. L'intervieweur souhaite que le candidat décrive un moment où il a été confronté à un problème technique difficile et comment il l'a résolu. Le candidat doit fournir une description détaillée du problème, de l’approche adoptée pour le résoudre et du résultat.

Il est important de souligner les mesures prises pour résoudre le problème ainsi que les compétences ou connaissances techniques utilisées dans le processus. Le candidat peut également mentionner les ressources ou les collègues auxquels il a demandé de l'aide. Le but de cette question est d’évaluer la capacité du candidat à réfléchir de manière critique, à résoudre des problèmes et à persévérer face à des défis techniques difficiles.

Les candidats techniques peuvent fournir une explication détaillée du défi et des solutions techniques utilisées pour le surmonter, tandis que les candidats non techniques peuvent se concentrer sur leurs compétences en résolution de problèmes et leur capacité à apprendre et à s'adapter à de nouveaux défis.

9. Comment abordez-vous la collaboration et la communication avec les membres de l'équipe dans un projet d'IA ?

Cette question vise à évaluer la capacité du candidat à travailler en collaboration avec les membres de l’équipe dans un projet d’IA. L'intervieweur souhaite savoir comment le candidat aborde la collaboration et la communication dans un tel projet. Le candidat peut expliquer qu'il donne la priorité à une communication et une collaboration efficaces en prenant régulièrement contact avec les membres de l'équipe, en planifiant des réunions pour discuter des progrès et en conservant une documentation claire des objectifs, des délais et des responsabilités du projet.

Le candidat peut mentionner qu'il s'efforce également de maintenir une dynamique d'équipe positive et respectueuse en écoutant activement et en valorisant les points de vue des membres de son équipe et en fournissant des commentaires constructifs lorsque nécessaire. Enfin, le candidat peut expliquer qu'il comprend l'importance d'établir et d'adhérer à un code de conduite partagé ou à des bonnes pratiques de collaboration et de communication pour assurer le succès du projet.

Les candidats techniques et non techniques peuvent expliquer leurs méthodes de communication et de collaboration avec les membres de l'équipe, comme fournir des mises à jour régulières, rechercher des commentaires et des commentaires et être ouverts à de nouvelles idées et perspectives.