L’intelligenza artificiale (AI) è un campo in rapida crescita e, di conseguenza, il mercato del lavoro per i professionisti dell’IA è in espansione. I colloqui di lavoro con intelligenza artificiale possono essere particolarmente impegnativi a causa della natura tecnica del campo. Tuttavia, la competenza tecnica non è l’unico fattore considerato dagli intervistatori. Vengono valutati anche i candidati non tecnici che possono dimostrare una comprensione dei concetti di intelligenza artificiale e un desiderio di apprendere.

I candidati tecnici dovrebbero essere preparati a rispondere a domande che mettono alla prova la loro conoscenza di algoritmi, strumenti e framework di apprendimento automatico. Potrebbe essere loro chiesto di fornire spiegazioni dettagliate sui loro progetti passati e sulle soluzioni tecniche che hanno utilizzato per superare le sfide. Inoltre, dovrebbero essere preparati a rispondere a domande sulla preelaborazione dei dati, sulla valutazione dei modelli e sulla loro esperienza con strumenti e framework relativi all’intelligenza artificiale.

I candidati non tecnici dovrebbero concentrarsi sulla comprensione del potenziale di trasformazione dell’intelligenza artificiale e sul desiderio di saperne di più sul campo. Dovrebbero essere in grado di spiegare l'importanza della preelaborazione e della pulizia dei dati e fornire una comprensione di come funzionano gli algoritmi di apprendimento automatico. Inoltre, dovrebbero essere preparati a discutere la loro capacità di collaborare e comunicare con i membri del team e i loro metodi per rimanere aggiornati con gli ultimi sviluppi dell'intelligenza artificiale.

Ecco nove domande comuni nei colloqui per i lavori nel campo dell'intelligenza artificiale. Sebbene queste siano domande comuni nei colloqui per i lavori nel campo dell'intelligenza artificiale, è importante tenere presente che ogni lavoro e ogni azienda sono unici. Le migliori risposte a queste domande dipenderanno dal contesto specifico del ruolo e dall'organizzazione a cui ti stai candidando.

Utilizza queste domande come punto di partenza per la preparazione del colloquio, ma non aver paura di personalizzare le tue risposte per adattarle alle specifiche esigenze lavorative e alla cultura dell'azienda con cui stai intervistando. Ricorda che l'obiettivo del colloquio è dimostrare le tue capacità ed esperienze, nonché la tua capacità di pensare in modo critico e creativo, quindi preparati a fornire risposte ponderate e sfumate a ogni domanda.

1. Cosa ti ha motivato a intraprendere una carriera nel campo dell'intelligenza artificiale?

Questa domanda ha lo scopo di comprendere la motivazione e l'interesse di chi cerca lavoro nel perseguire una carriera nel campo dell'intelligenza artificiale. È un'opportunità per mostrare la propria passione e come si allinea con il lavoro per cui si stanno candidando. La risposta di un candidato dovrebbe evidenziare qualsiasi esperienza o formazione che potrebbe aver avuto che ha suscitato il suo interesse per l'intelligenza artificiale, nonché eventuali competenze o interessi specifici che ha nel campo.

La ricetta per ottenere un lavoro nella scienza dei dati in 6 mesi - Impara Python e SQL - Rispolvera statistiche e algebra lineare - Implementa algoritmi chiave di ML utilizzando i dati Kaggle nei notebook - Utilizza dati del mondo reale, crea modelli di machine learning - Fai pratica con le domande del colloquio Trova lavoro :)

— Bindu Reddy (@bindureddy) 3 marzo 2021

I candidati tecnici possono evidenziare il loro interesse per i fondamenti matematici e statistici dell’apprendimento automatico, mentre i candidati non tecnici possono concentrarsi sul potenziale di trasformazione dell’intelligenza artificiale e sul loro desiderio di saperne di più sul campo.

2. Che esperienza hai con gli strumenti e i framework relativi all'intelligenza artificiale?

Questa domanda ha lo scopo di valutare le conoscenze tecniche e l'esperienza di un candidato con strumenti e framework relativi all'intelligenza artificiale. La loro risposta dovrebbe evidenziare qualsiasi esperienza che hanno avuto lavorando con strumenti e framework specifici, come TensorFlow, PyTorch o scikit-learn.

Vuoi entrare nel machine learning? Padroneggia queste librerie Python ML e DL essenziali. Quali scegliere per il tuo caso d'uso specifico? Dipende ⬇️ ML: NumPy/Scipy, Pandas, SkLearn DL: PyTorch, TensorFlow/Kerashttps://t.co/v0MvCEcrKj#MachineLearning#pythonprogramming#DeepLearningpic.twitter.com/VJS5F4lt7l

— Parmida Beigi (@ParmidaBeigi) 19 aprile 2023

I candidati tecnici possono fornire esempi specifici di strumenti e framework con cui hanno lavorato, mentre i candidati non tecnici possono evidenziare la loro volontà di apprendere e adattarsi alle nuove tecnologie.

3. Puoi descrivere un progetto di machine learning su cui hai lavorato?

Questa domanda è progettata per valutare l'esperienza e la comprensione del candidato dei progetti di machine learning. L'intervistatore è interessato a conoscere un progetto di machine learning su cui il candidato ha lavorato in passato. La risposta del candidato dovrebbe essere strutturata per descrivere il progetto dall'inizio alla fine, compreso il problema da risolvere, i dati utilizzati, l'approccio adottato, i modelli sviluppati e i risultati raggiunti.

Il candidato dovrebbe utilizzare termini e concetti tecnici nella sua risposta, ma anche spiegarli in un modo che sia facile da comprendere per gli intervistatori non tecnici. L'intervistatore vuole valutare il livello di comprensione e di esperienza del candidato con progetti di machine learning, quindi il candidato dovrebbe essere pronto a fornire dettagli e rispondere a domande di follow-up, se necessario.

I candidati tecnici possono fornire una spiegazione dettagliata del progetto, compresi gli algoritmi e le tecniche utilizzate, mentre i candidati non tecnici possono concentrarsi sugli obiettivi e sui risultati del progetto e sul loro ruolo nel progetto.

4. Come ti avvicini alla pre-elaborazione e alla pulizia dei dati?

Questa domanda mira a valutare l'approccio del candidato alla preelaborazione e alla pulizia dei dati nei progetti di machine learning. L'intervistatore vuole sapere in che modo il candidato identifica e affronta i problemi relativi alla qualità, alla completezza e alla coerenza dei dati prima di inserire i dati nei modelli di apprendimento automatico.

La risposta dovrebbe descrivere le misure adottate per garantire che i dati siano adeguatamente formattati, standardizzati e privi di errori o valori mancanti. Il candidato dovrà inoltre spiegare eventuali tecniche o strumenti specifici utilizzati per preelaborare e pulire i dati, come metodi di ridimensionamento, normalizzazione o imputazione. È importante sottolineare l’importanza della preelaborazione e della pulizia dei dati per ottenere risultati di machine learning accurati e affidabili.

Giorno 10: #100DaysOfCode: tecniche di preelaborazione dei datiPerché è necessaria la preelaborazione dei dati?La preelaborazione dei dati è un'attività necessaria per pulire i dati e renderli adatti a un modello di machine learning che aumenta anche la precisione e l'efficienza di un modello di machine learning. pic.twitter.com/ilEci6PaVz

— Tarun Jain (@TRJ_0751) 3 maggio 2022

I candidati tecnici possono fornire una spiegazione passo passo delle loro tecniche di preelaborazione e pulizia dei dati, mentre i candidati non tecnici possono spiegare la loro comprensione dell'importanza della preelaborazione e pulizia dei dati.

5. Come valuti le prestazioni di un modello di machine learning?

Lo scopo di questa domanda è valutare la tua conoscenza delle tecniche di valutazione dei modelli di machine learning. L'intervistatore vuole sapere come valutare le prestazioni di un modello di machine learning. Si può spiegare che sono disponibili vari parametri di valutazione, come accuratezza, precisione, richiamo, punteggio F1 e AUC-ROC, tra gli altri. Ciascuno di questi parametri ha il proprio significato in base al problema in questione.

Si può dire che per valutare le prestazioni del modello, i dati vengono generalmente suddivisi in set di training e test e il set di test viene utilizzato per la valutazione. Inoltre, la convalida incrociata può essere utilizzata per la valutazione del modello. Infine, si dovrebbe considerare il contesto del problema e i requisiti specifici durante la valutazione delle prestazioni del modello.

I candidati tecnici possono fornire una spiegazione dettagliata delle metriche e delle tecniche utilizzate per valutare le prestazioni di un modello, mentre i candidati non tecnici possono concentrarsi sulla comprensione dell'importanza della valutazione del modello.

6. Puoi spiegare la differenza tra apprendimento supervisionato e non supervisionato?

L'intervistatore mira a valutare quanto bene comprendi le idee fondamentali dell'apprendimento automatico attraverso questa domanda. L'intervistatore vuole che tu spieghi la differenza tra apprendimento supervisionato e non supervisionato.

Puoi spiegare che l'apprendimento supervisionato viene comunemente utilizzato per attività come la classificazione e la regressione, mentre l'apprendimento non supervisionato viene utilizzato per attività come il clustering e il rilevamento di anomalie. È importante notare che esistono anche altri tipi di apprendimento, come l’apprendimento semi-supervisionato e l’apprendimento per rinforzo, che combinano elementi dell’apprendimento supervisionato e non supervisionato.

I candidati tecnici possono fornire una spiegazione tecnica delle differenze tra i due tipi di apprendimento, mentre i candidati non tecnici possono fornire una spiegazione semplificata dei concetti.

7. Come tieni il passo con gli ultimi sviluppi dell'intelligenza artificiale?

Questa domanda ha lo scopo di comprendere il tuo approccio per rimanere aggiornato con gli ultimi sviluppi nel campo dell'intelligenza artificiale. Sia i candidati tecnici che quelli non tecnici possono spiegare che leggono regolarmente documenti di ricerca, partecipano a conferenze e seguono leader del settore e ricercatori sui social media.

Inoltre, puoi menzionare che partecipi a comunità e forum online relativi all'intelligenza artificiale, dove possono imparare dagli altri e discutere gli ultimi sviluppi nel campo. Nel complesso, è importante dimostrare di avere un genuino interesse per il settore e di essere proattivi nel tenere il passo con le ultime tendenze e progressi.

8. Puoi descrivere un momento in cui hai affrontato una difficile sfida tecnica e come l'hai superata?

Questa domanda ha lo scopo di comprendere le capacità di problem solving della persona in cerca di lavoro. L'intervistatore vuole che il candidato descriva un momento in cui ha affrontato un problema tecnico impegnativo e come lo ha affrontato. Il candidato deve fornire una descrizione dettagliata del problema, l'approccio adottato per risolverlo e il risultato.

È importante evidenziare le misure adottate per risolvere il problema e le eventuali competenze o conoscenze tecniche utilizzate nel processo. Il candidato può anche menzionare eventuali risorse o colleghi a cui ha contattato per ricevere assistenza. Lo scopo di questa domanda è valutare la capacità del candidato di pensare in modo critico, risolvere i problemi e perseverare attraverso difficili sfide tecniche.

I candidati tecnici possono fornire una spiegazione dettagliata della sfida e delle soluzioni tecniche utilizzate per superarla, mentre i candidati non tecnici possono concentrarsi sulle proprie capacità di problem solving e sulla capacità di apprendere e adattarsi alle nuove sfide.

9. Come affronti la collaborazione e la comunicazione con i membri del team in un progetto AI?

Questa domanda mira a valutare la capacità del candidato di lavorare in modo collaborativo con i membri del team in un progetto di intelligenza artificiale. L'intervistatore vuole sapere come il candidato affronta la collaborazione e la comunicazione in un progetto di questo tipo. Il candidato può spiegare che dà priorità alla comunicazione e alla collaborazione efficaci verificando regolarmente i membri del team, programmando riunioni per discutere i progressi e mantenendo una documentazione chiara degli obiettivi, delle tempistiche e delle responsabilità del progetto.

Il candidato può menzionare che si sforza anche di mantenere una dinamica di squadra positiva e rispettosa ascoltando e valorizzando attivamente le prospettive dei membri del proprio team e fornendo feedback costruttivo quando necessario. Infine, il candidato può spiegare di comprendere l'importanza di stabilire e aderire a un codice di condotta condiviso o alle migliori pratiche di collaborazione e comunicazione per garantire il successo del progetto.

Sia i candidati tecnici che quelli non tecnici possono spiegare i loro metodi di comunicazione e collaborazione con i membri del team, come fornire aggiornamenti regolari, cercare feedback e input ed essere aperti a nuove idee e prospettive.