人工知能 (AI) は急速に成長している分野であり、その結果、AI 専門家の求人市場は拡大しています。AI の面接は、この分野の技術的な性質上、特に難しい場合があります。ただし、面接官が考慮する要素は技術的な専門知識だけではありません。AI の概念を理解し、学習意欲を示す非技術系の候補者も評価されます。
技術系の候補者は、機械学習のアルゴリズム、ツール、フレームワークに関する知識をテストする質問に答える準備をしておく必要があります。過去のプロジェクトや課題を克服するために使用した技術的ソリューションについて、詳細な説明を求められる場合があります。さらに、データの前処理、モデル評価、AI 関連のツールやフレームワークの経験に関する質問に答える準備をしておく必要があります。
技術系以外の応募者は、AI の変革の可能性に対する理解と、この分野についてさらに学びたいという熱意に焦点を当てる必要があります。データの前処理とクリーニングの重要性を説明し、機械学習アルゴリズムの仕組みを理解している必要があります。さらに、チーム メンバーと協力し、コミュニケーションをとる能力と、AI の最新動向を把握する方法について説明できるようにしておく必要があります。
AI 職種に関する面接でよく聞かれる 9 つの質問をご紹介します。これらは AI 職種に関する面接でよく聞かれる質問ですが、職種や企業はそれぞれ異なることを念頭に置くことが重要です。これらの質問に対する最適な回答は、応募する職種や組織の具体的な状況によって異なります。
これらの質問を面接準備の出発点として使用しますが、面接を受ける会社の特定の職務要件や文化に合わせて回答をカスタマイズすることを恐れないでください。面接の目的は、スキルと経験、そして批判的かつ創造的に考える能力を示すことであることを忘れないでください。そのため、各質問に対して思慮深くニュアンスのある回答を準備してください。
1. AI 分野でのキャリアを追求する動機は何でしたか?
この質問は、求職者が AI 分野でのキャリアを追求する動機と関心を理解することを目的としています。これは、自分の情熱と、それが応募する仕事とどのように一致しているかを示す機会です。候補者の回答では、AI への関心を刺激した経験やトレーニング、およびこの分野での特定のスキルや関心を強調する必要があります。
6 か月でデータ サイエンスの仕事に就くためのレシピ - Python と SQL を学ぶ - 統計と線形代数を復習する - ノートブックで Kaggle データを使用して主要な ML アルゴリズムを実装する - 実際のデータを使用して機械学習モデルを構築する - 面接の質問を練習して仕事を得る :)
— ビンドゥ・レディ（@bindureddy）2021年3月3日
技術系の候補者は、機械学習の数学的および統計的基礎に対する関心を強調することができ、一方、非技術系の候補者は、AI の変革の可能性と、この分野についてさらに学びたいという意欲に焦点を当てることができます。
2. AI関連のツールやフレームワークに関してどのような経験がありますか?
この質問は、AI 関連のツールやフレームワークに関する候補者の技術的知識と経験を評価することを目的としています。回答では、TensorFlow、PyTorch、scikit-learn などの特定のツールやフレームワークを使用した経験を強調する必要があります。
ML に参入したいですか? これらの必須の ML および DL Python ライブラリをマスターしてください。特定のユースケースではどれを選択すればよいでしょうか? 状況によります ⬇️ ML: NumPy/Scipy、Pandas、SkLearn DL: PyTorch、TensorFlow/Kerashttps://t.co/v0MvCEcrKj#MachineLearning#pythonprogramming#DeepLearningpic.twitter.com/VJS5F4lt7l
— パルミダ・ベイギ (@ParmidaBeigi) 2023 年 4 月 19 日
技術系の候補者は、これまで使用したツールやフレームワークの具体的な例を挙げることができます。一方、非技術系の候補者は、新しい技術を学び、適応する意欲を強調することができます。
3. あなたが取り組んだ機械学習プロジェクトについて説明していただけますか?
この質問は、候補者の機械学習プロジェクトの経験と理解を評価するために設計されています。面接官は、候補者が過去に取り組んだ機械学習プロジェクトについて聞きたいと考えています。候補者の回答は、解決しようとしていた問題、使用したデータ、採用したアプローチ、開発したモデル、達成した結果など、プロジェクトを最初から最後まで説明するように構成する必要があります。
応募者は回答の中で専門用語や概念を使用する必要がありますが、技術に詳しくない面接官にもわかりやすいように説明する必要があります。面接官は、機械学習プロジェクトに関する応募者の理解度と経験度合いを測りたいので、応募者は必要に応じて詳細を説明したり、フォローアップの質問に答えたりできるように準備しておく必要があります。
技術系の候補者は、使用されたアルゴリズムや技術など、プロジェクトの詳細な説明を提供できますが、非技術系の候補者は、プロジェクトの目標と結果、およびプロジェクトにおける自分の役割に焦点を当てることができます。
4. データの前処理とクリーニングにはどのように取り組んでいますか?
この質問の目的は、機械学習プロジェクトにおけるデータの前処理とクリーニングに対する候補者のアプローチを評価することです。面接官は、候補者がデータを機械学習モデルに取り込む前に、データの品質、完全性、一貫性の問題をどのように特定し、対処するかを知りたいと考えています。
回答では、データが適切にフォーマットされ、標準化され、エラーや欠損値がないことを確認するために実行された手順について説明する必要があります。候補者は、スケーリング、正規化、または代入方法など、データの前処理とクリーニングに使用される特定のテクニックやツールについても説明する必要があります。正確で信頼性の高い機械学習の結果を得るには、データの前処理とクリーニングの重要性を強調することが重要です。
10 日目: #100DaysOfCode: データ前処理テクニックデータ前処理が必要な理由データ前処理は、データをクリーンアップして機械学習モデルに適したものにするために必要なタスクであり、機械学習モデルの精度と効率も向上します。pic.twitter.com/ilEci6PaVz
— タルン・ジェイン (@TRJ_0751) 2022 年 5 月 3 日
技術系の候補者は、データの前処理とクリーニングの手法について段階的に説明することができ、非技術系の候補者は、データの前処理とクリーニングの重要性についての理解を説明できます。
5. 機械学習モデルのパフォーマンスをどのように評価しますか?
この質問の目的は、機械学習モデルの評価手法に関する知識を評価することです。面接官は、機械学習モデルのパフォーマンスを評価する方法を知りたいと思っています。精度、精度、再現率、F1 スコア、AUC-ROC など、さまざまな評価指標が利用可能であることを説明できます。これらの指標はそれぞれ、当面の問題に基づいて独自の重要性を持っています。
モデルのパフォーマンスを評価するには、通常、データをトレーニング セットとテスト セットに分割し、テスト セットを使用して評価します。さらに、モデルの評価にはクロス検証を使用できます。最後に、モデルのパフォーマンスを評価する際には、問題のコンテキストと特定の要件を考慮する必要があります。
技術系の候補者は、モデルのパフォーマンスを評価するために使用される指標と手法について詳細に説明できますが、非技術系の候補者は、モデル評価の重要性を理解することに重点を置くことができます。
6. 教師あり学習と教師なし学習の違いを説明できますか?
面接官は、この質問を通じて、あなたが機械学習の核となる考え方をどの程度理解しているかを測ろうとしています。面接官は、教師あり学習と教師なし学習の違いを説明してほしいと考えています。
教師あり学習は分類や回帰などのタスクによく使用され、教師なし学習はクラスタリングや異常検出などのタスクに使用されることを説明できます。教師あり学習と教師なし学習の両方の要素を組み合わせた半教師あり学習や強化学習など、他の種類の学習もあることに注意することが重要です。
技術系の候補者は、2 つの学習タイプの違いについて技術的な説明を提供できますが、非技術系の候補者は概念の簡略化された説明を提供できます。
7. AIの最新動向にはどのように対応していますか?
この質問は、AI 分野の最新の動向を把握するためのあなたのアプローチを理解することを目的としています。技術系の応募者も非技術系の応募者も、定期的に研究論文を読み、会議に出席し、ソーシャル メディアで業界のリーダーや研究者をフォローしていると説明できます。
さらに、AI 関連のオンライン コミュニティやフォーラムに参加していることを記載することもできます。そこでは、他の人から学び、この分野の最新の動向について話し合うことができます。全体として、この分野に真の関心があり、最新のトレンドや進歩に積極的に対応していることを示すことが重要です。
8. 難しい技術的課題に直面したときのこと、またそれをどのように克服したかについて教えてください。
この質問は、求職者の問題解決能力を理解することを目的としています。面接官は、応募者が困難な技術的問題に直面したときのことと、その問題にどのように対処したかを説明してもらいます。応募者は、問題の詳細、その解決に取ったアプローチ、および結果を提供する必要があります。
問題を解決するために実行した手順と、その過程で使用した技術スキルや知識を強調することが重要です。また、支援を求めたリソースや同僚についても言及できます。この質問の目的は、批判的に考え、トラブルシューティングし、困難な技術的課題をやり遂げる候補者の能力を評価することです。
技術系の候補者は、課題とその克服に使用した技術的ソリューションについて詳細に説明できます。一方、非技術系の候補者は、問題解決能力と、新しい課題を学習して適応する能力に重点を置くことができます。
9. AI プロジェクトでチーム メンバーとのコラボレーションやコミュニケーションにはどのように取り組んでいますか?
この質問の目的は、AI プロジェクトでチーム メンバーと共同作業を行う候補者の能力を評価することです。面接官は、候補者がこのようなプロジェクトで共同作業とコミュニケーションにどのように取り組んでいるかを知りたいと考えています。候補者は、チーム メンバーと定期的に連絡を取り合い、進捗状況を話し合う会議をスケジュールし、プロジェクトの目標、タイムライン、責任を明確に文書化することで、効果的なコミュニケーションと共同作業を優先していることを説明できます。
候補者は、チーム メンバーの意見に積極的に耳を傾け、その意見を尊重し、必要に応じて建設的なフィードバックを提供することで、前向きで敬意のあるチームのダイナミクスを維持するよう努めていることも述べることができます。最後に、候補者は、プロジェクトの成功を確実にするために、コラボレーションとコミュニケーションに関する共通の行動規範またはベスト プラクティスを確立し、それに従うことの重要性を理解していることを説明できます。
技術系の候補者も非技術系の候補者も、定期的な最新情報の提供、フィードバックや意見の収集、新しいアイデアや視点へのオープンな姿勢など、チームメンバーとのコミュニケーションやコラボレーションの方法を説明できます。
