Mākslīgais intelekts (AI) ir strauji augoša joma, un tā rezultātā AI profesionāļu darba tirgus paplašinās. AI darba intervijas var būt īpaši sarežģītas jomas tehniskā rakstura dēļ. Tomēr tehniskās zināšanas nav vienīgais faktors, ko intervētāji ņem vērā. Tiek novērtēti arī netehniskie kandidāti, kuri var pierādīt AI jēdzienu izpratni un vēlmi mācīties.

Tehniskajiem kandidātiem jābūt gataviem atbildēt uz jautājumiem, kas pārbauda viņu zināšanas par mašīnmācīšanās algoritmiem, rīkiem un sistēmām. Viņiem var lūgt sniegt detalizētus paskaidrojumus par saviem iepriekšējiem projektiem un tehniskajiem risinājumiem, ko viņi izmantoja, lai pārvarētu problēmas. Turklāt viņiem jābūt gataviem atbildēt uz jautājumiem par datu pirmapstrādi, modeļu novērtēšanu un savu pieredzi ar AI saistītiem rīkiem un sistēmām.

Kandidātiem, kas nav tehniski, jākoncentrējas uz izpratni par AI transformatīvo potenciālu un vēlmi uzzināt vairāk par šo jomu. Viņiem jāspēj izskaidrot datu pirmapstrādes un tīrīšanas nozīmi un jāsniedz izpratne par mašīnmācīšanās algoritmu darbību. Turklāt viņiem jābūt gataviem apspriest savu spēju sadarboties un sazināties ar komandas locekļiem, kā arī metodes, kā sekot līdzi jaunākajiem notikumiem AI jomā.

Šeit ir deviņi izplatīti interviju jautājumi par AI darbiem. Lai gan šie ir izplatīti interviju jautājumi saistībā ar AI darbiem, ir svarīgi paturēt prātā, ka katrs darbs un uzņēmums ir unikāls. Labākās atbildes uz šiem jautājumiem būs atkarīgas no konkrētā lomas konteksta un organizācijas, kurā piesakāties.

Izmantojiet šos jautājumus kā sākumpunktu, gatavojoties intervijai, taču nebaidieties pielāgot savas atbildes tā, lai tās atbilstu konkrētajām darba prasībām un uzņēmuma kultūrai, ar kuru intervējat. Atcerieties, ka intervijas mērķis ir demonstrēt savas prasmes un pieredzi, kā arī spēju domāt kritiski un radoši, tāpēc esiet gatavs sniegt pārdomātas un niansētas atbildes uz katru jautājumu.

1. Kas jūs pamudināja turpināt AI karjeru?

Šī jautājuma mērķis ir izprast darba meklētāja motivāciju un interesi turpināt AI karjeru. Tā ir iespēja parādīt savu aizraušanos un to, kā tā atbilst darbam, uz kuru viņi pretendē. Kandidāta atbildē ir jāuzsver jebkāda viņu pieredze vai apmācība, kas izraisīja viņu interesi par AI, kā arī visas īpašās prasmes vai intereses, kas viņiem ir šajā jomā.

Recepte, kā pēc 6 mēnešiem iegūt darbu datu zinātnē — Apgūstiet Python un SQL — Atjauniniet statistiku un lineāro algebru. — Ieviesiet galvenos ML algoritmus, izmantojot Kaggle datus piezīmjdatoros; izmantojiet reālās pasaules datus, veidojiet mašīnmācīšanās modeļus; praktizējiet intervijas jautājumus, iegūstiet darbu. :)

— Bindu Redijs (@bindureddy) 2021. gada 3. marts

Tehniskie kandidāti var izcelt savu interesi par mašīnmācīšanās matemātiskajiem un statistikas pamatiem, savukārt netehniskie kandidāti var koncentrēties uz AI transformācijas potenciālu un vēlmi uzzināt vairāk par šo jomu.

2. Kāda jums ir pieredze ar AI saistītiem rīkiem un ietvariem?

Šī jautājuma mērķis ir novērtēt kandidāta tehniskās zināšanas un pieredzi ar AI saistītiem rīkiem un sistēmām. Viņu atbildē ir jāizceļ visa pieredze, kas viņiem ir bijusi, strādājot ar konkrētiem rīkiem un ietvariem, piemēram, TensorFlow, PyTorch vai scikit-learn.

Vai vēlaties ielauzties ML? Apgūstiet šīs būtiskās ML un DL Python bibliotēkas. Kuras izvēlēties savam konkrētajam lietošanas gadījumam? Atkarīgs ⬇️ ML: NumPy/Scipy, Pandas, SkLearn DL: PyTorch, TensorFlow/Kerashttps://t.co/v0MvCEcrKj#MachineLearning#pythonprogramming#DeepLearningpic.twitter.com/VJS5F4lt7l

— Parmida Beigi (@ParmidaBeigi) 2023. gada 19. aprīlī

Tehniskie kandidāti var sniegt konkrētus piemērus rīkiem un ietvariem, ar kuriem viņi ir strādājuši, savukārt netehniskie kandidāti var izcelt savu vēlmi mācīties un pielāgoties jaunajām tehnoloģijām.

3. Vai varat aprakstīt mašīnmācības projektu, pie kura strādājāt?

Šis jautājums ir paredzēts, lai novērtētu kandidāta pieredzi un izpratni par mašīnmācīšanās projektiem. Intervētājs vēlas uzzināt par mašīnmācīšanās projektu, pie kura kandidāts ir strādājis iepriekš. Kandidāta atbildei jābūt strukturētai, lai aprakstītu projektu no sākuma līdz beigām, tostarp risināmo problēmu, izmantotos datus, izmantoto pieeju, izstrādātos modeļus un sasniegtos rezultātus.

Kandidātam savā atbildē ir jāizmanto tehniskie termini un jēdzieni, kā arī tie jāpaskaidro tā, lai tie būtu viegli saprotami intervētājiem, kas nav tehniski. Intervētājs vēlas novērtēt kandidāta izpratnes un pieredzes līmeni mašīnmācīšanās projektos, tāpēc kandidātam jābūt gatavam sniegt detalizētu informāciju un vajadzības gadījumā atbildēt uz papildu jautājumiem.

Tehniskie kandidāti var sniegt detalizētu projekta skaidrojumu, tostarp izmantotos algoritmus un paņēmienus, savukārt netehniskie kandidāti var koncentrēties uz projekta mērķiem un rezultātiem un savu lomu projektā.

4. Kā jūs veicat datu priekšapstrādi un tīrīšanu?

Šī jautājuma mērķis ir novērtēt kandidāta pieeju datu pirmapstrādei un tīrīšanai mašīnmācības projektos. Intervētājs vēlas uzzināt, kā kandidāts identificē un risina problēmas saistībā ar datu kvalitāti, pilnīgumu un konsekvenci pirms datu ievadīšanas mašīnmācīšanās modeļos.

Atbildē jāapraksta darbības, kas veiktas, lai nodrošinātu, ka dati ir pareizi formatēti, standartizēti un bez kļūdām vai trūkstošām vērtībām. Kandidātam ir arī jāpaskaidro visi īpašie paņēmieni vai rīki, ko izmanto datu pirmapstrādei un tīrīšanai, piemēram, mērogošanas, normalizācijas vai imputācijas metodes. Ir svarīgi uzsvērt datu pirmapstrādes un tīrīšanas nozīmi precīzu un uzticamu mašīnmācīšanās rezultātu sasniegšanā.

10. diena: #100DaysOfCode: datu priekšapstrādes metodesKāpēc ir nepieciešama datu pirmapstrāde?Datu priekšapstrāde ir nepieciešami uzdevumi, lai notīrītu datus un padarītu tos piemērotus mašīnmācīšanās modelim, kas arī palielina mašīnmācīšanās modeļa precizitāti un efektivitāti. pic.twitter.com/ilEci6PaVz

— Tarun Jain (@TRJ_0751) 2022. gada 3. maijā

Tehniskie kandidāti var sniegt soli pa solim skaidrojumu par savām datu pirmapstrādes un tīrīšanas metodēm, savukārt netehniskie kandidāti var izskaidrot savu izpratni par datu pirmapstrādes un tīrīšanas nozīmi.

5. Kā jūs vērtējat mašīnmācīšanās modeļa veiktspēju?

Šī jautājuma mērķis ir novērtēt jūsu zināšanas par mašīnmācīšanās modeļu novērtēšanas metodēm. Intervētājs vēlas uzzināt, kā novērtēt mašīnmācīšanās modeļa veiktspēju. Var izskaidrot, ka ir pieejami dažādi novērtēšanas rādītāji, piemēram, precizitāte, precizitāte, atsaukšana, F1 rādītājs un AUC-ROC. Katram no šiem rādītājiem ir sava nozīme, pamatojoties uz konkrēto problēmu.

Var pieminēt, ka, lai novērtētu modeļa veiktspēju, dati parasti tiek sadalīti apmācības un testēšanas komplektos, un testēšanas kopa tiek izmantota novērtēšanai. Turklāt modeļa novērtēšanai var izmantot savstarpējo validāciju. Visbeidzot, izvērtējot modeļa veiktspēju, jāņem vērā problēmas konteksts un īpašās prasības.

Tehniskie kandidāti var sniegt detalizētu skaidrojumu par metriku un paņēmieniem, ko izmanto, lai novērtētu modeļa veiktspēju, savukārt netehniskie kandidāti var koncentrēties uz izpratni par modeļa novērtēšanas nozīmi.

6. Vai varat izskaidrot atšķirību starp uzraudzītu un nekontrolētu mācīšanos?

Intervētāja mērķis ir novērtēt, cik labi jūs saprotat mašīnmācības pamatidejas, izmantojot šo jautājumu. Intervētājs vēlas, lai jūs izskaidrotu atšķirību starp uzraudzītu un nekontrolētu mācīšanos.

Varat paskaidrot, ka uzraudzīta mācīšanās parasti tiek izmantota tādiem uzdevumiem kā klasifikācija un regresija, savukārt neuzraudzīta mācīšanās tiek izmantota tādiem uzdevumiem kā klasterizācija un anomāliju noteikšana. Ir svarīgi atzīmēt, ka ir arī citi mācīšanās veidi, piemēram, daļēji uzraudzīta mācīšanās un pastiprināšanas mācīšanās, kas apvieno gan uzraudzītas, gan neuzraudzītas mācīšanās elementus.

Tehniskie kandidāti var sniegt tehnisku skaidrojumu par atšķirībām starp diviem mācību veidiem, savukārt netehniskie kandidāti var sniegt vienkāršotu jēdzienu skaidrojumu.

7. Kā jūs sekojat jaunākajiem AI sasniegumiem?

Šī jautājuma mērķis ir izprast jūsu pieeju, lai sekotu līdzi jaunākajiem sasniegumiem AI jomā. Gan tehniskie, gan netehniskie kandidāti var paskaidrot, ka viņi regulāri lasa zinātniskos rakstus, apmeklē konferences un seko nozares līderiem un pētniekiem sociālajos medijos.

Turklāt varat pieminēt, ka piedalāties tiešsaistes kopienās un forumos, kas saistīti ar AI, kur viņi var mācīties no citiem un apspriest jaunākos notikumus šajā jomā. Kopumā ir svarīgi parādīt, ka jūs patiesi interesējaties par šo jomu un esat proaktīvs, lai sekotu jaunākajām tendencēm un sasniegumiem.

8. Vai varat aprakstīt laiku, kad saskārāties ar sarežģītu tehnisku izaicinājumu, un kā jūs to pārvarējāt?

Šī jautājuma mērķis ir izprast darba meklētāja problēmu risināšanas prasmes. Intervētājs vēlas, lai kandidāts aprakstītu laiku, kad viņš saskārās ar sarežģītu tehnisku problēmu, un to, kā viņi to risināja. Kandidātam jāsniedz detalizēts problēmas apraksts, pieeja tās risināšanai un iznākums.

Ir svarīgi izcelt darbības, kas veiktas, lai atrisinātu problēmu, un visas šajā procesā izmantotās tehniskās prasmes vai zināšanas. Kandidāts var arī pieminēt visus resursus vai kolēģus, ar kuriem viņš vērsās pēc palīdzības. Šī jautājuma mērķis ir novērtēt kandidāta spēju kritiski domāt, novērst problēmas un neatlaidīgi pārvarēt sarežģītus tehniskus izaicinājumus.

Tehniskie kandidāti var sniegt detalizētu skaidrojumu par izaicinājumu un tā pārvarēšanai izmantotajiem tehniskajiem risinājumiem, savukārt netehniskie kandidāti var koncentrēties uz savām problēmu risināšanas prasmēm un spēju mācīties un pielāgoties jauniem izaicinājumiem.

9. Kā tu tiecies uz sadarbību un komunikāciju ar komandas locekļiem AI projektā?

Šī jautājuma mērķis ir novērtēt kandidāta spēju sadarboties ar komandas locekļiem AI projektā. Intervētājs vēlas uzzināt, kā kandidāts pieiet sadarbībai un komunikācijai šādā projektā. Kandidāts var paskaidrot, ka par prioritāti uzskata efektīvu saziņu un sadarbību, regulāri sazinoties ar komandas locekļiem, ieplānojot sanāksmes, lai apspriestu progresu un uzturot skaidru dokumentāciju par projekta mērķiem, termiņiem un pienākumiem.

Kandidāts var pieminēt, ka arī cenšas uzturēt pozitīvu un cieņpilnu komandas dinamiku, aktīvi uzklausot un novērtējot komandas locekļu perspektīvas un vajadzības gadījumā sniedzot konstruktīvu atgriezenisko saiti. Visbeidzot, kandidāts var paskaidrot, ka viņš saprot, cik svarīgi ir izveidot un ievērot kopīgu rīcības kodeksu vai paraugpraksi sadarbībai un komunikācijai, lai nodrošinātu projekta panākumus.

Gan tehniskie, gan netehniskie kandidāti var izskaidrot savas metodes, kā sazināties un sadarboties ar komandas locekļiem, piemēram, nodrošināt regulārus atjauninājumus, meklēt atgriezenisko saiti un ieguldījumu, kā arī būt atvērtiem jaunām idejām un perspektīvām.