Искусственный интеллект (ИИ) - это быстро растущая область, и в результате рынок труда для специалистов ИИ расширяется. Интервью с ИИ может быть особенно сложным из -за технического характера поля. Тем не менее, техническая экспертиза - не единственный фактор, который рассматривают интервьюеры. Нетехнические кандидаты, которые могут продемонстрировать понимание концепций ИИ и стремления к изучению, также ценятся.

Технические кандидаты должны быть готовы ответить на вопросы, которые проверяют их знание алгоритмов машинного обучения, инструментов и структур. Их можно попросить предоставить подробные объяснения их прошлых проектов и технических решений, которые они использовали для преодоления проблем. Кроме того, они должны быть готовы ответить на вопросы о предварительной обработке данных, оценке модели и их опыте с инструментами и структурами, связанными с искусственным интеллектом.

Нетехнические кандидаты должны сосредоточиться на своем понимании преобразующего потенциала ИИ и их стремления узнать больше о области. Они должны быть в состоянии объяснить важность предварительной обработки и очистки данных и дать понимание того, как работают алгоритмы машинного обучения. Кроме того, они должны быть готовы обсудить свою способность сотрудничать и общаться с членами команды и их методы вступления в жизнь с последними событиями в ИИ.

Вот девять общих вопросов для интервью для работы с искусственным интеллектом. Несмотря на то, что это общие вопросы для интервью для работы с искусственным интеллектом, важно помнить, что каждая работа и компания уникальны. Лучшие ответы на эти вопросы будут зависеть от конкретного контекста роли и организации, к которой вы применяете.

Используйте эти вопросы в качестве отправной точки для подготовки к собеседованию, но не бойтесь адаптировать свои ответы на соответствие конкретным требованиям работы и культуре компании, с которой вы проводите интервью. Помните, что цель интервью состоит в том, чтобы продемонстрировать свои навыки и опыт, а также вашу способность мыслить критически и творчески, поэтому будьте готовы предоставить вдумчивые и нюансированные ответы на каждый вопрос.

1. Что побудило вас продолжить карьеру в ИИ?

Этот вопрос направлен на понимание мотивации и соискателя и заинтересованности в достижении карьеры в ИИ. Это возможность продемонстрировать страсть и то, как она соответствует работе, на которую они обращаются. Ответ кандидата должен подчеркнуть любой опыт или обучение, которое они могли вызвать их интерес к ИИ, а также любые конкретные навыки или интересы, которые они имеют в полевых условиях.

Рецепт получения работы в области данных за 6 месяцев

- Узнайте Python & SQL
- Скажите статистику и линейную алгебру
- Реализовать алгоритмы ключей ML с использованием данных Kaggle в ноутбуках
- Используйте реальные данные, модели машинного обучения построить
- Практикуйте вопросы на собеседовании

Найти работу :)

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

Технические кандидаты могут подчеркнуть свой интерес к математическим и статистическим основаниям машинного обучения, в то время как нетехнические кандидаты могут сосредоточиться на преобразующем потенциале ИИ и их желании узнать больше о этой области.

2. Какой у вас опыт с инструментами и рамками, связанными с искусственным интеллектом?

Этот вопрос направлен на оценку технических знаний и опыта кандидата с помощью инструментов и структур, связанных с искусственным интеллектом. Их ответ должен подчеркнуть любой опыт, который они имели с конкретными инструментами и структурами, такими как Tensorflow, Pytorch или Scikit-Learn.

Хотите прорваться в ML? Овладеть этими важными библиотеками ML и DL Python.

Какие из них выбрать для вашего конкретного варианта использования? Зависит ⬇

ML: Numpy/Scipy, Pandas, Sklearn
DL: Pytorch, Tensorflow/Kerashttps: //t.co/v0mvcecrkj #machinelearning #pythonprogramming #deeplearning pic.Twitter.com/vjs5f4lt7l

- Пармида Бейджи (@parmidabeigi) 19 апреля 2023 г.

Технические кандидаты могут предоставить конкретные примеры инструментов и структур, 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 предназначен для оценки опыта кандидата и понимания проектов машинного обучения. Интервьюер заинтересован в том, чтобы услышать о проекте машинного обучения, над которым кандидат работал в прошлом. Ответ кандидата должен быть структурирован для описания проекта от начала до конца, включая проблему, которая была решена, использованные данные, взятые подход, разработанные модели и достигнутые результаты.

Кандидат должен использовать технические термины и концепции в своем ответе, но также объяснить их так, чтобы это было легко понять для нетехнических интервьюеров. Интервьюер хочет оценить уровень понимания и опыта понимания и опыта работы с проектами машинного обучения, поэтому кандидат должен быть готов предоставить подробную информацию и ответить на последующие вопросы, если это необходимо.

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

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

Этот вопрос направлен на оценку подхода кандидата к предварительной обработке данных и очистке в проектах машинного обучения. Интервьюер хочет знать, как кандидат идентифицирует и решает проблемы в качестве данных, полноте и последовательности, прежде чем подавать данные в модели машинного обучения.

Ответ должен описать шаги, предпринятые для того, чтобы данные были должным образом отформатированы, стандартизированы и не имеют ошибок или отсутствующих значений. Кандидат должен также объяснить какие -либо конкретные методы или инструменты, используемые для предварительной обработки и очистки данных, таких как масштабирование, нормализация или вменение. Важно подчеркнуть важность предварительной обработки данных и очистки в достижении точных и надежных результатов машинного обучения.

Day10: #100daysOfCode: методы предварительной обработки данных

Почему требуется предварительная обработка данных?
Предварительная обработка данных требуется задачи для очистки данных и сделать их подходящими для модели машинного обучения, которая также повышает точность и эффективность модели машинного обучения. pic.twitter.com/ileci6pavz

- Tarun Jain (@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 данных и очистки.

5. Как вы оцениваете производительность модели машинного обучения?

Цель этого вопроса - оценить ваши знания о методах оценки модели машинного обучения. Интервьюер хочет знать, как оценить производительность модели машинного обучения. Можно объяснить, что различные показатели оценки, такие как точность, точность, отзыв, F1-показатель и AUC-ROC, среди прочих, доступны. Каждый из этих показателей имеет свое значение, основанное на проблеме.

Можно упомянуть, что для оценки производительности модели данные обычно разделены на наборы обучения и тестирования, а набор тестирования используется для оценки. Кроме того, перекрестная проверка может использоваться для оценки модели. Наконец, следует рассмотреть проблему контекста и конкретные требования при оценке производительности модели.

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

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

Интервьюер стремится 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 полуотдепное обучение и обучение подкреплению, которые сочетают в себе элементы как контролируемого, так и неконтролируемого обучения.

Технические кандидаты могут предоставить техническое объяснение различий между двумя типами обучения, в то время как нетехнические кандидаты могут дать упрощенное объяснение концепций.

7. Как вы следит за последними событиями в ИИ?

Этот вопрос нацелен на понимание вашего подхода к тому, чтобы быть в курсе последних событий в области искусственного интеллекта. Как технические, так и нетехнические кандидаты могут объяснить, что они регулярно читают исследовательские работы, посещают конференции и следуют 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 обсудить последние разработки в этой области. В целом, важно показать, что у вас есть искренний заинтересованность в этой области и активно справляетесь с последними тенденциями и достижениями.

8. Можете ли вы описать время, когда вы столкнулись с трудной технической проблемой и как вы его преодолели?

Этот вопрос направлен на понимание навыков решения проблем соискателя. Интервьюер хочет, чтобы кандидат описывал время, когда они столкнулись с сложной технической проблемой и то, как они справились с этим. Кандидат должен предоставить подробное описание проблемы, подхода, который они использовали для решения ее, и результат.

Важно выделить шаги, предпринятые для решения проблемы, и любые технические навыки или знания, используемые в процессе. Кандидат также может упомянуть любые ресурсы или коллег, к которым они обратились за помощью. Цель этого вопроса состоит в том, чтобы оценить способность кандидата критически, устранение неполадок и упорства с помощью сложных технических проблем.

Технические кандидаты могут предоставить подробное объяснение задачи и технических решений, используемых для его преодоления, в то время как нетехнические кандидаты могут сосредоточиться на своих навыках решения проблем и способности учиться и адаптироваться к новым задачам.

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

Этот вопрос направлен на оценку способности кандидата работать совместно с членами команды в проекте искусственного интеллекта. Интервьюер хочет знать, как кандидат приближается к сотрудничеству и общению в таком проекте. Кандидат может объяснить, что они определяют приоритеты эффективного общения и сотрудничества, регулярно проверяя члены команды, планируя встречи для обсуждения прогресса и поддержания четкой документации целей проекта, сроков и обязанностей.

Кандидат может упомянуть, что они также стремятся поддерживать позитивную и уважительную динамику команды, активно слушая и оценивая перспективы членов своей команды и предоставляя конструктивную обратную связь, когда это необходимо. Наконец, кандидат может объяснить, что они понимают важность установления и соблюдения общего кодекса поведения или передовой практики для сотрудничества и общения для обеспечения успеха проекта.

Как технические, так и нетехнические кандидаты могут объяснить свои методы общения и сотрудничества с членами команды, такими как предоставление регулярных обновлений, поиск обратной связи и вклад, а также открытие для новых идей и перспектив.

Источник