A inteligência artificial (IA) é um campo em rápido crescimento e, como resultado, o mercado de trabalho para profissionais de IA está se expandindo. Entrevistas de emprego em IA podem ser particularmente desafiadoras devido à natureza técnica do campo. No entanto, a expertise técnica não é o único fator que os entrevistadores consideram. Candidatos não técnicos que podem demonstrar uma compreensão dos conceitos de IA e uma ânsia de aprender também são valorizados.

Candidatos técnicos devem estar preparados para responder perguntas que testem seus conhecimentos sobre algoritmos, ferramentas e frameworks de machine learning. Eles podem ser solicitados a fornecer explicações detalhadas sobre seus projetos anteriores e as soluções técnicas que usaram para superar desafios. Além disso, eles devem estar preparados para responder perguntas sobre pré-processamento de dados, avaliação de modelos e sua experiência com ferramentas e frameworks relacionados à IA.

Candidatos não técnicos devem se concentrar em sua compreensão do potencial transformador da IA ​​e sua ânsia de aprender mais sobre o campo. Eles devem ser capazes de explicar a importância do pré-processamento e limpeza de dados e fornecer uma compreensão de como os algoritmos de aprendizado de máquina funcionam. Além disso, eles devem estar preparados para discutir sua capacidade de colaborar e se comunicar com os membros da equipe e seus métodos de se manterem atualizados com os últimos desenvolvimentos em IA.

Aqui estão nove perguntas comuns de entrevistas para empregos de IA. Embora essas sejam perguntas comuns de entrevistas para empregos de IA, é importante ter em mente que cada emprego e empresa são únicos. As melhores respostas para essas perguntas dependerão do contexto específico da função e da organização à qual você está se candidatando.

Use essas perguntas como ponto de partida para sua preparação para a entrevista, mas não tenha medo de adaptar suas respostas para se adequarem aos requisitos específicos do trabalho e à cultura da empresa com a qual você está sendo entrevistado. Lembre-se de que o objetivo da entrevista é demonstrar suas habilidades e experiência, bem como sua capacidade de pensar de forma crítica e criativa, então esteja preparado para fornecer respostas ponderadas e matizadas a cada pergunta.

1. O que motivou você a seguir carreira em IA?

Esta questão visa entender a motivação e o interesse de um candidato a emprego em seguir uma carreira em IA. É uma oportunidade de mostrar sua paixão e como ela se alinha com o emprego para o qual está se candidatando. A resposta de um candidato deve destacar qualquer experiência ou treinamento que ele possa ter tido que despertou seu interesse em IA, bem como quaisquer habilidades ou interesses específicos que ele tenha na área.

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— Bindu Reddy (@bindureddy) 3 de março de 2021

Candidatos técnicos podem destacar seu interesse nos fundamentos matemáticos e estatísticos do aprendizado de máquina, enquanto candidatos não técnicos podem se concentrar no potencial transformador da IA ​​e em seu desejo de aprender mais sobre o campo.

2. Qual é sua experiência com ferramentas e estruturas relacionadas à IA?

Esta questão tem como objetivo avaliar o conhecimento técnico e a experiência de um candidato com ferramentas e frameworks relacionados à IA. A resposta deve destacar qualquer experiência que ele tenha tido trabalhando com ferramentas e frameworks específicos, como TensorFlow, PyTorch ou scikit-learn.

Quer entrar no ML? Domine essas bibliotecas essenciais de ML e DL Python. Quais escolher para seu caso de uso específico? Depende ⬇️ ML: NumPy/Scipy, Pandas, SkLearn DL: PyTorch, TensorFlow/Keras https://t.co/v0MvCEcrKj#MachineLearning#pythonprogramming#DeepLearningpic.twitter.com/VJS5F4lt7l

— Parmida Beigi (@ParmidaBeigi) 19 de abril de 2023

Candidatos técnicos podem fornecer exemplos específicos de ferramentas e estruturas com as quais trabalharam, enquanto candidatos não técnicos podem destacar sua disposição de aprender e se adaptar a novas tecnologias.

3. Você pode descrever um projeto de aprendizado de máquina no qual trabalhou?

Esta questão foi elaborada para avaliar a experiência e a compreensão do candidato sobre projetos de aprendizado de máquina. O entrevistador está interessado em ouvir sobre um projeto de aprendizado de máquina no qual o candidato trabalhou no passado. A resposta do candidato deve ser estruturada para descrever o projeto do início ao fim, incluindo o problema que estava sendo resolvido, os dados usados, a abordagem adotada, os modelos desenvolvidos e os resultados alcançados.

O candidato deve usar termos e conceitos técnicos em sua resposta, mas também explicá-los de uma forma que seja fácil de entender para entrevistadores não técnicos. O entrevistador quer avaliar o nível de compreensão e experiência do candidato com projetos de aprendizado de máquina, então o candidato deve estar preparado para fornecer detalhes e responder a perguntas de acompanhamento, se necessário.

Candidatos técnicos podem fornecer uma explicação detalhada do projeto, incluindo os algoritmos e técnicas usados, enquanto candidatos não técnicos podem se concentrar nas metas e resultados do projeto e em seu papel no projeto.

4. Como você aborda o pré-processamento e a limpeza de dados?

Esta questão visa avaliar a abordagem do candidato ao pré-processamento e limpeza de dados em projetos de machine learning. O entrevistador quer saber como o candidato identifica e aborda problemas de qualidade, integridade e consistência de dados antes de alimentar os dados em modelos de machine learning.

A resposta deve descrever as etapas tomadas para garantir que os dados sejam formatados corretamente, padronizados e livres de erros ou valores ausentes. O candidato também deve explicar quaisquer técnicas ou ferramentas específicas usadas para pré-processar e limpar os dados, como métodos de escala, normalização ou imputação. É importante enfatizar a importância do pré-processamento e limpeza de dados para atingir resultados de aprendizado de máquina precisos e confiáveis.

Dia 10: #100DaysOfCode: Técnicas de pré-processamento de dadosPor que o pré-processamento de dados é necessário?O pré-processamento de dados é uma tarefa necessária para limpar os dados e torná-los adequados para um modelo de aprendizado de máquina, o que também aumenta a precisão e a eficiência de um modelo de aprendizado de máquina. pic.twitter.com/ilEci6PaVz

— Tarun Jain (@TRJ_0751) 3 de maio de 2022

Candidatos técnicos podem fornecer uma explicação passo a passo de suas técnicas de pré-processamento e limpeza de dados, enquanto candidatos não técnicos podem explicar sua compreensão da importância do pré-processamento e limpeza de dados.

5. Como você avalia o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina?

O objetivo desta questão é avaliar seu conhecimento sobre técnicas de avaliação de modelos de aprendizado de máquina. O entrevistador quer saber como avaliar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina. Pode-se explicar que várias métricas de avaliação, como exatidão, precisão, recall, F1-score e AUC-ROC, entre outras, estão disponíveis. Cada uma dessas métricas tem seu próprio significado com base no problema em questão.

Pode-se mencionar que para avaliar o desempenho do modelo, os dados são tipicamente divididos em conjuntos de treinamento e teste, e o conjunto de teste é usado para avaliação. Além disso, a validação cruzada pode ser usada para avaliação do modelo. Finalmente, deve-se considerar o contexto do problema e os requisitos específicos ao avaliar o desempenho do modelo.

Candidatos técnicos podem fornecer uma explicação detalhada das métricas e técnicas usadas para avaliar o desempenho de um modelo, enquanto candidatos não técnicos podem se concentrar em sua compreensão da importância da avaliação do modelo.

6. Você pode explicar a diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado?

O entrevistador pretende avaliar o quão bem você compreende as ideias centrais do aprendizado de máquina por meio desta questão. O entrevistador quer que você explique a diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado.

Você pode explicar que o aprendizado supervisionado é comumente usado para tarefas como classificação e regressão, enquanto o aprendizado não supervisionado é usado para tarefas como clustering e detecção de anomalias. É importante notar que há outros tipos de aprendizado também, como aprendizado semissupervisionado e aprendizado por reforço, que combinam elementos de aprendizado supervisionado e não supervisionado.

Candidatos técnicos podem fornecer uma explicação técnica das diferenças entre os dois tipos de aprendizagem, enquanto candidatos não técnicos podem fornecer uma explicação simplificada dos conceitos.

7. Como você se mantém atualizado com os últimos desenvolvimentos em IA?

Esta questão tem como objetivo entender sua abordagem para se manter atualizado com os últimos desenvolvimentos no campo da IA. Candidatos técnicos e não técnicos podem explicar que leem regularmente artigos de pesquisa, participam de conferências e seguem líderes e pesquisadores do setor nas mídias sociais.

Além disso, você pode mencionar que participa de comunidades e fóruns online relacionados à IA, onde eles podem aprender com os outros e discutir os últimos desenvolvimentos no campo. No geral, é importante mostrar que você tem um interesse genuíno no campo e é proativo em se manter atualizado com as últimas tendências e avanços.

8. Você pode descrever uma ocasião em que enfrentou um desafio técnico difícil e como o superou?

Esta questão visa entender as habilidades de resolução de problemas do candidato a emprego. O entrevistador quer que o candidato descreva uma ocasião em que enfrentou um problema técnico desafiador e como o enfrentou. O candidato deve fornecer uma descrição detalhada do problema, a abordagem que adotou para resolvê-lo e o resultado.

É importante destacar as etapas tomadas para resolver o problema e quaisquer habilidades técnicas ou conhecimento utilizado no processo. O candidato também pode mencionar quaisquer recursos ou colegas que ele tenha contatado para obter assistência. O propósito desta questão é avaliar a capacidade do candidato de pensar criticamente, solucionar problemas e perseverar em desafios técnicos difíceis.

Candidatos técnicos podem fornecer uma explicação detalhada do desafio e das soluções técnicas usadas para superá-lo, enquanto candidatos não técnicos podem se concentrar em suas habilidades de resolução de problemas e capacidade de aprender e se adaptar a novos desafios.

9. Como você aborda a colaboração e a comunicação com os membros da equipe em um projeto de IA?

Esta questão visa avaliar a capacidade do candidato de trabalhar colaborativamente com os membros da equipe em um projeto de IA. O entrevistador quer saber como o candidato aborda a colaboração e a comunicação em tal projeto. O candidato pode explicar que prioriza a comunicação e a colaboração eficazes verificando regularmente os membros da equipe, agendando reuniões para discutir o progresso e mantendo uma documentação clara das metas, cronogramas e responsabilidades do projeto.

O candidato pode mencionar que também se esforça para manter uma dinâmica de equipe positiva e respeitosa, ouvindo ativamente e valorizando as perspectivas dos membros de sua equipe e fornecendo feedback construtivo quando necessário. Por fim, o candidato pode explicar que entende a importância de estabelecer e aderir a um código de conduta compartilhado ou melhores práticas para colaboração e comunicação para garantir o sucesso do projeto.

Candidatos técnicos e não técnicos podem explicar seus métodos de comunicação e colaboração com os membros da equipe, como fornecer atualizações regulares, buscar feedback e contribuições e estar aberto a novas ideias e perspectivas.