Искусственный интеллект (ИИ) — быстрорастущая область, и, как следствие, рынок труда для специалистов в области ИИ расширяется. Собеседования на должности в сфере ИИ могут быть особенно сложными из-за технического характера этой области. Однако техническая компетентность — не единственный фактор, который учитывают интервьюеры. Нетехнические кандидаты, которые могут продемонстрировать понимание концепций ИИ и стремление к обучению, также ценятся.

Технические кандидаты должны быть готовы ответить на вопросы, которые проверяют их знания алгоритмов, инструментов и фреймворков машинного обучения. Их могут попросить предоставить подробные объяснения их прошлых проектов и технических решений, которые они использовали для преодоления трудностей. Кроме того, они должны быть готовы ответить на вопросы о предварительной обработке данных, оценке моделей и их опыте работы с инструментами и фреймворками, связанными с ИИ.

Кандидаты без технических навыков должны сосредоточиться на понимании преобразующего потенциала ИИ и стремлении узнать больше об этой области. Они должны уметь объяснять важность предварительной обработки и очистки данных и обеспечивать понимание того, как работают алгоритмы машинного обучения. Кроме того, они должны быть готовы обсуждать свои способности к сотрудничеству и общению с членами команды, а также свои методы, позволяющие им быть в курсе последних разработок в области ИИ.

Вот девять распространенных вопросов для собеседования на должности в сфере ИИ. Хотя это распространенные вопросы для собеседования на должности в сфере ИИ, важно помнить, что каждая работа и компания уникальны. Лучшие ответы на эти вопросы будут зависеть от конкретного контекста должности и организации, в которую вы подаете заявку.

Используйте эти вопросы в качестве отправной точки для подготовки к собеседованию, но не бойтесь адаптировать свои ответы под конкретные требования к работе и культуру компании, в которой вы проходите собеседование. Помните, что цель собеседования — продемонстрировать ваши навыки и опыт, а также способность критически и творчески мыслить, поэтому будьте готовы дать вдумчивые и детальные ответы на каждый вопрос.

1. Что побудило вас заняться карьерой в сфере ИИ?

Этот вопрос направлен на понимание мотивации и интереса соискателя к карьере в сфере ИИ. Это возможность продемонстрировать свою страсть и то, как она соотносится с работой, на которую он претендует. Ответ кандидата должен подчеркнуть любой опыт или обучение, которые могли вызвать его интерес к ИИ, а также любые особые навыки или интересы, которые у него есть в этой области.

Рецепт получения работы в сфере науки о данных за 6 месяцев: изучите Python и SQL, освежите знания по статистике и линейной алгебре, реализуйте ключевые алгоритмы машинного обучения с использованием данных Kaggle в блокнотах, используйте реальные данные и создавайте модели машинного обучения, практикуйтесь в ответах на вопросы для собеседования. Получите работу :)

– Бинду Редди (@bindureddy) 3 марта 2021 г.

Кандидаты с техническим образованием могут подчеркнуть свой интерес к математическим и статистическим основам машинного обучения, в то время как кандидаты с нетехническим образованием могут сосредоточиться на преобразовательном потенциале ИИ и своем желании узнать больше об этой области.

2. Какой у вас опыт работы с инструментами и фреймворками, связанными с ИИ?

Этот вопрос направлен на оценку технических знаний и опыта кандидата с инструментами и фреймворками, связанными с ИИ. Их ответ должен подчеркнуть любой опыт работы с определенными инструментами и фреймворками, такими как TensorFlow, PyTorch или scikit-learn.

Хотите заняться машинным обучением? Освойте эти основные библиотеки машинного обучения и глубокого обучения Python. Какие из них выбрать для вашего конкретного случая использования? Зависит ⬇️ Машинное обучение: NumPy/Scipy, Pandas, SkLearn Глубокое обучение: PyTorch, TensorFlow/Kerashttps://t.co/v0MvCEcrKj #Машинноеобучение #программированиенаpython #Глубокоеобучение pic.twitter.com/VJS5F4lt7l

– Пармида Бейги (@ParmidaBeigi) 19 апреля 2023 г.

Технические кандидаты могут привести конкретные примеры инструментов и фреймворков, с которыми они работали, в то время как нетехнические кандидаты могут подчеркнуть свою готовность учиться и адаптироваться к новым технологиям.

3. Можете ли вы описать проект машинного обучения, над которым вы работали?

Этот вопрос призван оценить опыт кандидата и его понимание проектов машинного обучения. Интервьюеру интересно услышать о проекте машинного обучения, над которым кандидат работал в прошлом. Ответ кандидата должен быть структурирован так, чтобы описать проект от начала до конца, включая решаемую проблему, используемые данные, принятый подход, разработанные модели и достигнутые результаты.

Кандидат должен использовать технические термины и концепции в своем ответе, но также объяснить их так, чтобы их было легко понять нетехническим интервьюерам. Интервьюер хочет оценить уровень понимания и опыт кандидата в проектах машинного обучения, поэтому кандидат должен быть готов предоставить подробности и ответить на дополнительные вопросы, если это необходимо.

Технические кандидаты могут предоставить подробное объяснение проекта, включая используемые алгоритмы и методы, в то время как нетехнические кандидаты могут сосредоточиться на целях и результатах проекта, а также своей роли в проекте.

4. Как вы подходите к предварительной обработке и очистке данных?

Этот вопрос направлен на оценку подхода кандидата к предварительной обработке и очистке данных в проектах машинного обучения. Интервьюер хочет знать, как кандидат выявляет и решает проблемы с качеством, полнотой и согласованностью данных перед подачей данных в модели машинного обучения.

В ответе должны быть описаны шаги, предпринятые для обеспечения того, чтобы данные были правильно отформатированы, стандартизированы и не содержали ошибок или пропущенных значений. Кандидат также должен объяснить любые конкретные методы или инструменты, используемые для предварительной обработки и очистки данных, такие как методы масштабирования, нормализации или импутации. Важно подчеркнуть важность предварительной обработки и очистки данных для достижения точных и надежных результатов машинного обучения.

День 10: #100DaysOfCode: Методы предварительной обработки данныхПочему необходима предварительная обработка данных? Предварительная обработка данных — это необходимые задачи по очистке данных и подготовке их к использованию в модели машинного обучения, что также повышает точность и эффективность модели машинного обучения. pic.twitter.com/ilEci6PaVz

– Тарун Джайн (@TRJ_0751) 3 мая 2022 г.

Технические кандидаты могут предоставить пошаговое объяснение своих методов предварительной обработки и очистки данных, в то время как нетехнические кандидаты могут объяснить свое понимание важности предварительной обработки и очистки данных.

5. Как вы оцениваете эффективность модели машинного обучения?

Цель этого вопроса — оценить ваши знания методов оценки моделей машинного обучения. Интервьюер хочет знать, как оценить производительность модели машинного обучения. Можно объяснить, что доступны различные метрики оценки, такие как точность, прецизионность, отзыв, F1-оценка и AUC-ROC, среди прочих. Каждая из этих метрик имеет свое собственное значение в зависимости от рассматриваемой проблемы.

Можно упомянуть, что для оценки производительности модели данные обычно разделяются на обучающий и тестовый наборы, а тестовый набор используется для оценки. Кроме того, для оценки модели может использоваться перекрестная проверка. Наконец, следует учитывать контекст проблемы и конкретные требования при оценке производительности модели.

Технические кандидаты могут предоставить подробное объяснение показателей и методов, используемых для оценки эффективности модели, в то время как нетехнические кандидаты могут сосредоточиться на своем понимании важности оценки модели.

6. Можете ли вы объяснить разницу между контролируемым и неконтролируемым обучением?

Интервьюер хочет оценить, насколько хорошо вы понимаете основные идеи машинного обучения с помощью этого вопроса. Интервьюер хочет, чтобы вы объяснили разницу между контролируемым и неконтролируемым обучением.

Вы можете объяснить, что контролируемое обучение обычно используется для таких задач, как классификация и регрессия, в то время как неконтролируемое обучение используется для таких задач, как кластеризация и обнаружение аномалий. Важно отметить, что существуют и другие типы обучения, такие как полуконтролируемое обучение и обучение с подкреплением, которые сочетают в себе элементы как контролируемого, так и неконтролируемого обучения.

Кандидаты с техническим образованием могут предоставить техническое объяснение различий между двумя типами обучения, в то время как кандидаты с нетехническим образованием могут предоставить упрощенное объяснение концепций.

7. Как вы следите за последними разработками в области ИИ?

Этот вопрос направлен на понимание вашего подхода к тому, чтобы оставаться в курсе последних разработок в области ИИ. Кандидаты как технического, так и нетехнического профиля могут объяснить, что они регулярно читают научные статьи, посещают конференции и следят за лидерами отрасли и исследователями в социальных сетях.

Кроме того, вы можете упомянуть, что вы участвуете в онлайн-сообществах и форумах, связанных с ИИ, где они могут учиться у других и обсуждать последние разработки в этой области. В целом, важно показать, что у вас есть подлинный интерес к этой области и вы проактивны в том, чтобы быть в курсе последних тенденций и достижений.

8. Можете ли вы описать случай, когда вы столкнулись со сложной технической проблемой, и как вы ее преодолели?

Этот вопрос направлен на понимание навыков решения проблем у соискателя. Интервьюер хочет, чтобы кандидат описал случай, когда он столкнулся со сложной технической проблемой и как он с ней справился. Кандидат должен предоставить подробное описание проблемы, подход, который он использовал для ее решения, и результат.

Важно подчеркнуть шаги, предпринятые для решения проблемы, и любые технические навыки или знания, использованные в процессе. Кандидат также может упомянуть любые ресурсы или коллег, к которым он обращался за помощью. Цель этого вопроса — оценить способность кандидата критически мыслить, устранять неполадки и упорно преодолевать сложные технические проблемы.

Технические кандидаты могут предоставить подробное объяснение проблемы и технических решений, использованных для ее преодоления, в то время как нетехнические кандидаты могут сосредоточиться на своих навыках решения проблем и способности учиться и адаптироваться к новым вызовам.

9. Как вы подходите к сотрудничеству и общению с членами команды в проекте ИИ?

Этот вопрос направлен на оценку способности кандидата работать совместно с членами команды в проекте ИИ. Интервьюер хочет знать, как кандидат подходит к сотрудничеству и коммуникации в таком проекте. Кандидат может объяснить, что он отдает приоритет эффективной коммуникации и сотрудничеству, регулярно проверяя членов команды, планируя встречи для обсуждения прогресса и ведя четкое документирование целей проекта, сроков и обязанностей.

Кандидат может упомянуть, что он также стремится поддерживать позитивную и уважительную динамику команды, активно слушая и оценивая точки зрения членов своей команды и предоставляя конструктивную обратную связь, когда это необходимо. Наконец, кандидат может объяснить, что он понимает важность установления и соблюдения общего кодекса поведения или лучших практик для сотрудничества и коммуникации для обеспечения успеха проекта.

Кандидаты как с техническим, так и с нетехническим образованием могут объяснить свои методы общения и сотрудничества с членами команды, такие как регулярное предоставление обновлений, поиск отзывов и предложений, а также открытость новым идеям и перспективам.