Strategien für Ihre Vorbereitung auf Machine-Learning-Interviews

In diesem Artikel teilt der Autor seine persönliche Erfahrung mit, wie er früh in seiner Karriere bei Bewerbungsgesprächen für Jobs wiederholt abgelehnt wurde, bis er schließlich seinen Traumjob als Machine Learning (ML) Engineer bei Meta bekam. Der Schlüssel zu seinem Erfolg lag nicht im Talent oder Glück, sondern in stetiger Lernbereitschaft und gezielter Vorbereitung. Der Autor betont die Bedeutung des Verständnisses der breiten Palette an ML-Rollen, was die Bewerbungsstrategie erheblich verfeinern, das Selbstvertrauen steigern und Unsicherheiten minimieren kann. ML-Rollen können je nach technischer Verantwortung und Spezialisierungsgebiet stark variieren. Der Autor nennt ein Beispiel für Jobtitel entlang des ML-Rollen-Spektrums und weist darauf hin, dass jede Firma diese Titel anders definiert und es deshalb sehr wichtig ist, Stellenbeschreibungen zu lesen. Das Verständnis der Anforderungen ist für zwei Hauptgründe von großer Bedeutung: Es hilft, Rollen zu eliminieren, die nicht zu den Zielen passen, und es gibt Hinweise auf das spezifische Gebiet, auf das der Job abzielt. Der Autor teilt Beispiele mit, wie er Schlüsselwörter in Stellenbeschreibungen identifiziert, um Rollen dem ML-Spektrum zuzuordnen. Der Artikel behandelt dann die am häufigsten vorkommenden Bewerbungsrunden für ML, darunter ML-Grundlagen/Breite, ML-Fallstudie/Tiefe, ML-Systemdesign und ML-Coding. Der Autor entwickelt eine Strategie für die Erstellung eines Vorbereitungsplans, der auf spezifische Rollen zugeschnitten ist, beginnend mit den Grundlagen und dann die Strategie basierend auf der Rollenfokus. Für Daten/Modellierungsrollen betont der Autor die Bedeutung des Verständnisses von firmen- oder jobspezifischen Grundlagen, sowie der Vorbereitung auf domänenspezifisches Wissen. Für ML-Dienstleistungs- und Infrastrukturrollen verschiebt sich der Fokus auf das Verständnis des firmen- oder jobspezifischen Technologiestacks und domänenspezifischer Kompromisse. Der Autor empfiehlt auch, die Blogs und Forschungspapiere der Firma zu lesen, um Einblicke in die Herausforderungen des Teams oder des Gebiets und potenzielle Bewerbungsfragen zu gewinnen, was zu wertvollen Gesprächen mit dem Bewerber führen kann. Zusammenfassend betont der Autor die Bedeutung von gezielter Vorbereitung für ML-Bewerbungen, da dies spezifische Anforderungen von Rollen und Firmen anspricht, domänenspezifische Nuancen versteht und die Chancen auf Erfolg erhöht. Der Autor schlägt auch vor, den Fortschritt und die Lernprozesse während der Vorbereitung zu verfolgen, da die ML-Forschung rasch voranschreitet und neue Durchbrüche Bewerbungsfragen ändern können.