Kecerdasan buatan (AI) adalah bidang yang berkembang pesat, dan sebagai hasilnya, pasar kerja bagi para profesional AI pun semakin luas. Wawancara kerja AI bisa jadi sangat menantang karena sifat teknis dari bidang tersebut. Namun, keahlian teknis bukan satu-satunya faktor yang dipertimbangkan pewawancara. Kandidat non-teknis yang dapat menunjukkan pemahaman konsep AI dan keinginan untuk belajar juga dihargai.
Kandidat teknis harus siap menjawab pertanyaan yang menguji pengetahuan mereka tentang algoritma, alat, dan kerangka kerja pembelajaran mesin. Mereka mungkin diminta untuk memberikan penjelasan rinci tentang proyek mereka sebelumnya dan solusi teknis yang mereka gunakan untuk mengatasi tantangan. Selain itu, mereka harus siap menjawab pertanyaan tentang prapemrosesan data, evaluasi model, dan pengalaman mereka dengan alat dan kerangka kerja terkait AI.
Kandidat non-teknis harus fokus pada pemahaman mereka tentang potensi transformatif AI dan keinginan mereka untuk mempelajari lebih lanjut bidang ini. Mereka harus mampu menjelaskan pentingnya prapemrosesan dan pembersihan data serta memberikan pemahaman tentang cara kerja algoritme pembelajaran mesin. Selain itu, mereka harus siap mendiskusikan kemampuan mereka untuk berkolaborasi dan berkomunikasi dengan anggota tim serta metode mereka untuk selalu mengikuti perkembangan terkini dalam AI.
Berikut sembilan pertanyaan wawancara umum untuk pekerjaan AI. Meskipun ini adalah pertanyaan wawancara umum untuk pekerjaan AI, penting untuk diingat bahwa setiap pekerjaan dan perusahaan itu unik. Jawaban terbaik atas pertanyaan-pertanyaan ini akan bergantung pada konteks spesifik dari peran tersebut dan organisasi tempat Anda melamar.
Gunakan pertanyaan-pertanyaan ini sebagai titik awal untuk persiapan wawancara Anda, namun jangan takut untuk menyesuaikan jawaban Anda agar sesuai dengan persyaratan pekerjaan spesifik dan budaya perusahaan tempat Anda mewawancarai. Ingatlah bahwa tujuan wawancara adalah untuk menunjukkan keterampilan dan pengalaman Anda, serta kemampuan Anda untuk berpikir kritis dan kreatif, jadi bersiaplah untuk memberikan tanggapan yang bijaksana dan bernuansa terhadap setiap pertanyaan.
1. Apa yang memotivasi Anda untuk berkarir di bidang AI?
Pertanyaan ini bertujuan untuk memahami motivasi dan minat pencari kerja dalam mengejar karir di bidang AI. Ini adalah kesempatan untuk menunjukkan minat seseorang dan bagaimana hal itu selaras dengan pekerjaan yang mereka lamar. Jawaban kandidat harus menyoroti pengalaman atau pelatihan apa pun yang mungkin mereka miliki yang memicu minat mereka terhadap AI, serta keterampilan atau minat khusus apa pun yang mereka miliki di bidang tersebut.
Resep untuk mendapatkan pekerjaan di bidang ilmu data dalam 6 bulan- Pelajari Python & SQL - Mempelajari statistik & aljabar linier - Menerapkan algoritme utama ML menggunakan data Kaggle di buku catatan- Menggunakan data dunia nyata, membuat model pembelajaran mesin- Berlatih pertanyaan wawancaraDapatkan pekerjaan :)
— Bindu Reddy (@bindureddy) 3 Maret 2021
Kandidat teknis dapat menyoroti minat mereka pada dasar matematika dan statistik pembelajaran mesin, sementara kandidat non-teknis dapat fokus pada potensi transformatif AI dan keinginan mereka untuk mempelajari lebih lanjut bidang tersebut.
2. Pengalaman apa yang Anda miliki dengan alat dan kerangka kerja terkait AI?
Pertanyaan ini ditujukan untuk menilai pengetahuan teknis dan pengalaman kandidat dengan alat dan kerangka kerja terkait AI. Jawaban mereka harus menyoroti pengalaman apa pun yang mereka miliki saat bekerja dengan alat dan kerangka kerja tertentu, seperti TensorFlow, PyTorch, atau scikit-learn.
Ingin membobol ML? Kuasai pustaka ML dan DL Python yang penting ini. Mana yang harus dipilih untuk kasus penggunaan spesifik Anda? Tergantung ⬇️ ML: NumPy/Scipy, Pandas, SkLearn DL: PyTorch, TensorFlow/Kerashttps://t.co/v0MvCEcrKj#MachineLearning#pythonprogramming#DeepLearningpic.twitter.com/VJS5F4lt7l
— Parmida Beigi (@ParmidaBeigi) 19 April 2023
Kandidat teknis dapat memberikan contoh spesifik tentang alat dan kerangka kerja yang pernah mereka gunakan, sementara kandidat non-teknis dapat menunjukkan kesediaan mereka untuk belajar dan beradaptasi dengan teknologi baru.
3. Bisakah Anda menjelaskan proyek pembelajaran mesin yang Anda kerjakan?
Pertanyaan ini dirancang untuk menilai pengalaman dan pemahaman kandidat tentang proyek pembelajaran mesin. Pewawancara tertarik untuk mendengar tentang proyek pembelajaran mesin yang pernah dikerjakan oleh kandidat. Tanggapan kandidat harus disusun untuk menggambarkan proyek dari awal sampai akhir, termasuk masalah yang sedang dipecahkan, data yang digunakan, pendekatan yang diambil, model yang dikembangkan dan hasil yang dicapai.
Kandidat harus menggunakan istilah dan konsep teknis dalam jawabannya, tetapi juga menjelaskannya dengan cara yang mudah dipahami oleh pewawancara non-teknis. Pewawancara ingin mengukur tingkat pemahaman dan pengalaman kandidat dengan proyek pembelajaran mesin, sehingga kandidat harus siap memberikan detail dan menjawab pertanyaan lanjutan jika diperlukan.
Kandidat teknis dapat memberikan penjelasan rinci mengenai proyek, termasuk algoritme dan teknik yang digunakan, sedangkan kandidat non-teknis dapat fokus pada tujuan dan hasil proyek serta peran mereka dalam proyek.
4. Bagaimana pendekatan Anda terhadap prapemrosesan dan pembersihan data?
Pertanyaan ini bertujuan untuk menilai pendekatan kandidat terhadap prapemrosesan dan pembersihan data dalam proyek pembelajaran mesin. Pewawancara ingin mengetahui bagaimana kandidat mengidentifikasi dan mengatasi masalah kualitas, kelengkapan, dan konsistensi data sebelum memasukkan data ke dalam model pembelajaran mesin.
Jawabannya harus menjelaskan langkah-langkah yang diambil untuk memastikan bahwa data diformat dengan benar, terstandarisasi dan bebas dari kesalahan atau nilai yang hilang. Kandidat juga harus menjelaskan teknik atau alat khusus apa pun yang digunakan untuk melakukan praproses dan membersihkan data, seperti metode penskalaan, normalisasi, atau imputasi. Penting untuk menekankan pentingnya prapemrosesan dan pembersihan data dalam mencapai hasil pembelajaran mesin yang akurat dan andal.
Hari ke-10: #100DaysOfCode: Teknik Pemrosesan Awal DataMengapa Pemrosesan Awal Data Diperlukan? Pemrosesan awal data merupakan tugas yang diperlukan untuk membersihkan data dan membuatnya cocok untuk model pembelajaran mesin yang juga meningkatkan akurasi dan efisiensi model pembelajaran mesin. pic.twitter.com/ilEci6PaVz
— Tarun Jain (@TRJ_0751) 3 Mei 2022
Kandidat teknis dapat memberikan penjelasan langkah demi langkah mengenai teknik prapemrosesan dan pembersihan data, sedangkan kandidat non-teknis dapat menjelaskan pemahamannya tentang pentingnya prapemrosesan dan pembersihan data.
5. Bagaimana Anda mengevaluasi performa model pembelajaran mesin?
Tujuan dari pertanyaan ini adalah untuk mengevaluasi pengetahuan Anda tentang teknik evaluasi model pembelajaran mesin. Pewawancara ingin mengetahui cara menilai performa model pembelajaran mesin. Dapat dijelaskan bahwa berbagai metrik evaluasi, seperti akurasi, presisi, perolehan, skor F1, dan AUC-ROC, antara lain, tersedia. Masing-masing metrik ini mempunyai arti tersendiri berdasarkan permasalahan yang dihadapi.
Dapat disebutkan bahwa untuk mengevaluasi kinerja model, data biasanya dibagi menjadi set pelatihan dan pengujian, dan set pengujian digunakan untuk evaluasi. Selain itu, validasi silang dapat digunakan untuk evaluasi model. Terakhir, kita harus mempertimbangkan konteks masalah dan persyaratan spesifik saat mengevaluasi performa model.
Kandidat teknis dapat memberikan penjelasan rinci tentang metrik dan teknik yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja suatu model, sedangkan kandidat non-teknis dapat fokus pada pemahaman mereka tentang pentingnya evaluasi model.
6. Bisakah Anda menjelaskan perbedaan antara pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran yang tidak diawasi?
Pewawancara bertujuan untuk mengukur seberapa baik Anda memahami ide inti pembelajaran mesin melalui pertanyaan ini. Pewawancara ingin Anda menjelaskan perbedaan antara pembelajaran yang diawasi dan tanpa pengawasan.
Anda dapat menjelaskan bahwa pembelajaran yang diawasi biasanya digunakan untuk tugas-tugas seperti klasifikasi dan regresi, sedangkan pembelajaran tanpa pengawasan digunakan untuk tugas-tugas seperti pengelompokan dan deteksi anomali. Penting untuk dicatat bahwa ada juga jenis pembelajaran lain, seperti pembelajaran semi-supervisi dan pembelajaran penguatan, yang menggabungkan elemen pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi.
Kandidat teknis dapat memberikan penjelasan teknis mengenai perbedaan kedua jenis pembelajaran tersebut, sedangkan kandidat non teknis dapat memberikan penjelasan konsep secara sederhana.
7. Bagaimana Anda mengikuti perkembangan terkini dalam AI?
Pertanyaan ini bertujuan untuk memahami pendekatan Anda untuk selalu mengikuti perkembangan terkini di bidang AI. Kandidat teknis dan non-teknis dapat menjelaskan bahwa mereka secara rutin membaca makalah penelitian, menghadiri konferensi, dan mengikuti para pemimpin industri dan peneliti di media sosial.
Selain itu, Anda dapat menyebutkan bahwa Anda berpartisipasi dalam komunitas dan forum online terkait AI, tempat mereka dapat belajar dari orang lain dan mendiskusikan perkembangan terkini di bidang tersebut. Secara keseluruhan, penting untuk menunjukkan bahwa Anda memiliki minat yang tulus pada bidang tersebut dan proaktif dalam mengikuti tren dan kemajuan terkini.
8. Dapatkah Anda menjelaskan saat Anda menghadapi tantangan teknis yang sulit dan bagaimana Anda mengatasinya?
Pertanyaan ini ditujukan untuk memahami keterampilan pemecahan masalah pencari kerja. Pewawancara ingin kandidat menjelaskan saat mereka menghadapi masalah teknis yang menantang dan cara mereka mengatasinya. Kandidat harus memberikan gambaran rinci tentang masalahnya, pendekatan yang mereka ambil untuk menyelesaikannya, dan hasilnya.
Penting untuk menyoroti langkah-langkah yang diambil untuk menyelesaikan masalah dan keterampilan atau pengetahuan teknis apa pun yang digunakan dalam proses tersebut. Kandidat juga dapat menyebutkan sumber daya atau kolega mana pun yang mereka hubungi untuk mendapatkan bantuan. Tujuan dari pertanyaan ini adalah untuk mengevaluasi kemampuan kandidat dalam berpikir kritis, memecahkan masalah, dan bertahan melalui tantangan teknis yang sulit.
Kandidat teknis dapat memberikan penjelasan rinci mengenai tantangan dan solusi teknis yang digunakan untuk mengatasinya, sedangkan kandidat non-teknis dapat fokus pada keterampilan pemecahan masalah dan kemampuan belajar serta beradaptasi terhadap tantangan baru.
9. Bagaimana pendekatan Anda terhadap kolaborasi dan komunikasi dengan anggota tim dalam proyek AI?
Pertanyaan ini bertujuan untuk menilai kemampuan kandidat untuk bekerja secara kolaboratif dengan anggota tim dalam proyek AI. Pewawancara ingin mengetahui bagaimana kandidat mendekati kolaborasi dan komunikasi dalam proyek semacam itu. Kandidat dapat menjelaskan bahwa mereka memprioritaskan komunikasi dan kolaborasi yang efektif dengan memeriksa anggota tim secara rutin, menjadwalkan pertemuan untuk membahas kemajuan, dan memelihara dokumentasi yang jelas tentang tujuan, jadwal, dan tanggung jawab proyek.
Kandidat dapat menyebutkan bahwa mereka juga berusaha untuk menjaga dinamika tim yang positif dan saling menghormati dengan secara aktif mendengarkan dan menghargai perspektif anggota tim mereka dan memberikan umpan balik yang membangun bila diperlukan. Terakhir, kandidat dapat menjelaskan bahwa mereka memahami pentingnya menetapkan dan mematuhi kode etik bersama atau praktik terbaik untuk kolaborasi dan komunikasi guna memastikan keberhasilan proyek.
Kandidat teknis dan non-teknis dapat menjelaskan metode mereka dalam berkomunikasi dan berkolaborasi dengan anggota tim, seperti memberikan pembaruan rutin, mencari umpan balik dan masukan, dan terbuka terhadap ide dan perspektif baru.
