ML-инженер — вопросы с реальных собеседований, часть 6
36 популярных вопросов из 176 собранных, отсортированы по частоте
Все вопросы открыты бесплатно для всех — без регистрации и оплаты.
🎯 Enigma AI — помощник прямо во время собеседования
Десктоп-приложение слушает интервьюера, распознаёт вопросы и подсказывает ответы в реальном времени.
Невидимо для screen-share, поддержка виртуальной камеры, стелс-режим.
Был ли у вас опыт работы разработчиком до текущей позиции, или на старте карьеры требовались какие-то специфические условия?
behavioraljunior
1×
Имеет ли значение порядок выполнения команд копирования исходного кода и установки зависимостей при написании Dockerfile?
devopsDockermiddle
1×
Что может являться ключом словаря?
data_structuresPythonjunior
1×
Как устроен процесс сборки Docker-образа из Dockerfile?
devopsDockermiddle
1×
Как выполнить бутстрэп для тестовой выборки?
algorithmsmiddle
1×
Как реализован тип данных «словарь» (hash map) под капотом и каковы особенности его работы на уровне Senior?
data_structuressenior
1×
Что вы подразумеваете под моделью идентификации?
architecturemiddle
1×
Что такое Monday.com?
webMonday.comjunior
1×
Что такое управление стейкхолдерами (stakeholder management)?
generalmiddle
1×
Что такое Basecamp?
architecturemiddle
1×
Что такое report (отчёт) в контексте разработки программного обеспечения?
generaljunior
1×
Расскажите подробнее о проекте с использованием R в вашем резюме: как вы его реализовывали, как осуществляли предобработку данных и какие базы данных или выборки использовали?
language_specificRmiddle
1×
В чем заключается суть задачи о рюкзаке (Knapsack problem) и как выбор предметов влияет на заполнение ограниченного пространства?
algorithmsmiddle
1×
Какие два товара лучше оставить и почему (выбирать, например, по максимальному объему)?
algorithmsjunior
1×
Как у вас устроена система оплаты труда: фиксированная заработная плата или предусмотрена переменная/компенсационная часть?
generaljunior
1×
Какую именно роль вы выполняли в этом проекте и что конкретно входило в ваши обязанности?
behavioraljunior
1×
Насколько вы готовы к гибридному формату работы с посещением офиса минимум 3 дня в неделю?
behavioraljunior
1×
Какая из двух моделей соответствует Random Forest, а какая — условный градиентный бустинг (Gradient Boosting), учитывая, что в одном случае в прогнозах встречаются отрицательные значения, а в другом — только положительные?
algorithmsMachine Learningmiddle
1×
Расскажите, с какими технологиями вы работаете в данный момент и чем бы вам хотелось заниматься в будущем?
behavioraljunior
1×
Что именно вы делали в задаче с агентами и какую архитектуру агентов использовали?
architecturesenior
1×
Какой самый значимый проект, в котором вы принимали участие и которым гордитесь больше всего?
behavioraljunior
1×
Расскажите о себе: чем вы занимаетесь, где учились, какие у вас достижения и что вы ищете от новой работы?
behavioraljunior
1×
Был ли у вас опыт модификации архитектуры и более глубокого изучения архитектурных паттернов?
architecturesenior
1×
Почему раньше использовали гиперболический тангенс и другие активационные функции, а затем перешли на ReLU?
algorithmsMachine Learningmiddle
1×
Расскажите про виды (классы) активационных функций и почему их выбирают и применяют в нейронных сетях.
algorithmsMachine Learningmiddle
1×
Когда произошёл переход на использование функции активации ReLU в глубоком обучении и в какой период она стала стандартом?