Strategisoimalla valmistautumisesi koneoppimisen haastatteluja varten

Tässä artikkelissa kirjoittaja jakaa henkilökohtaisen kokemuksensa, kun hän kohtasi useita hylkäämisiä työhaastatteluissa uransa alkuvaiheissa, ja kuinka hän lopulta pääsi unelmiinsa Machine Learning (ML) -insinöörinä Metaan. Menestyksen avain ei ollut lahjakkuus tai onni, vaan jatkuva oppiminen ja kohdistettu valmistautuminen. Kirjoittaja korostaa ML-roolien laajan spektrin ymmärtämisen tärkeyden, mikä voi merkittävästi hienostaa haastattelu-strategiaa, lisätä itsevarmuutta ja vähentää epävarmuutta. ML-roolit voivat vaihdella huomattavasti teknisten vastuiden ja erikoistumisalueen perusteella. Kirjoittaja esittelee esimerkkejä työntekijöiden nimikkeistä ML-roolin spektrin yli, korostaen, että jokainen yritys määrittelee nämä nimikkeet eri tavoin, ja työkuvausten tarkastaminen on välttämätöntä. Työvaatimusten ymmärtäminen on tärkeää kahdesta pääasiallisesta syystä: se auttaa poistamaan roolit, jotka eivät sovi tavoitteisiin, ja se tarjoaa viipymättä tietoa siitä, mihin alueeseen työ liittyy. Kirjoittaja jakaa esimerkkejä siitä, kuinka hän tunnistaa avainsanat työkuvausissa roolien määrittämiseksi ML-spektrille. Artikkeli käsittelee sitten yleisimpiä ML-haastattelukierroksia, mukaan lukien ML-perusteet/laajuus, ML-case study/syvyys, ML-järjestelmäsuunnittelu ja ML-koodaus. Kirjoittaja esittelee strategian valmistautumisplanin kehittämiseksi erityisesti rooliin, alkamalla perusteista ja tunnistamalla strategian roolin keskeisenä kohtana. Data/mallintamisrooleissa kirjoittaja korostaa yritys- tai työkohtaisen perusteiden ymmärtämisen tärkeyden, sekä valmistautumisen erityisesti aluekohtaisiin tietoihin. ML-palveluissa ja infrastruktuurirooleissa keskittyminen siirtyy yritys- tai työkohtaisen teknisen tietämyksen ja aluekohtaisten vaakakilpailijoiden ymmärtämiseen. Kirjoittaja suosittelee myös yritysten blogien ja tutkimuspaperien lukemista, jotta saada tietoa tiimin tai alueen haasteista ja potentiaalisista haastattelukysymyksistä, mikä voi käynnistää arvokkaita keskusteluja haastattelijan kanssa. Loppujen lopuksi kirjoittaja korostaa kohdistetun valmistautumisen tärkeyden ML-haastatteluissa, koska se auttaa vastaamaan erityisten roolien ja yritysten vaatimuksiin, ymmärtämään aluekohtaisia niukkuutta ja lisäämään menestymisen mahdollisuuksia. Kirjoittaja ehdottaa myös valmistautumisprosessin ja oppimisen seurantaa, koska ML-tutkimus kehittyy nopeasti, ja uudet läpimurrot voivat muuttaa haastattelukysymyksiä.