Strategizzare la tua preparazione per le interviste di Machine Learning

In questo articolo, l'autore condivide la propria esperienza personale di affrontare molte reazioni durante le interviste di lavoro all'inizio della carriera e di come abbia infine ottenuto il lavoro dei sogni come ingegnere di apprendimento automatico (ML) presso Meta. La chiave del loro successo non era il talento o la fortuna, ma l'apprendimento costante e la preparazione mirata. L'autore sottolinea l'importanza di comprendere lo spettro ampio delle funzioni ML, che può raffinare significativamente la strategia di intervista, aumentare la fiducia e aiutare a minimizzare le incertezze. Le funzioni ML possono variare notevolmente in base alle responsabilità tecniche primarie e all'area di specializzazione. L'autore fornisce un campione di titoli di lavoro attraverso lo spettro delle funzioni ML, sottolineando che ogni azienda definisce questi titoli in modo diverso, e che la revisione delle descrizioni di lavoro è cruciale. Comprendere i requisiti di lavoro è fondamentale per due motivi principali: aiuta a eliminare i ruoli che non si adattano ai propri obiettivi e fornisce indizi sul dominio specifico a cui si riferisce il lavoro. L'autore condivide esempi su come identificano le parole chiave nelle descrizioni di lavoro per mappare i ruoli sullo spettro ML. L'articolo copre quindi le più comuni fasi di intervista ML, tra cui ML Fundamentals/Breadth, ML Case Study/Depth, ML System Design e ML Coding. L'autore fornisce una strategia per sviluppare un piano di preparazione personalizzato per ruoli specifici, iniziando con i fondamenti e poi identificando la strategia in base al focus del ruolo. Per i ruoli di dati/modeling, l'autore sottolinea l'importanza di comprendere i fondamenti specifici dell'azienda/lavoro, nonché di prepararsi per la conoscenza specifica del dominio. Per i ruoli di servizi e infrastruttura ML, l'enfasi si sposta verso la comprensione dello stack tecnologico specifico dell'azienda e delle trade-off specifiche del dominio. L'autore raccomanda anche di ricercare i blog e le pubblicazioni delle aziende per ottenere informazioni sui challenge delle squadre o del dominio e sulle potenziali domande di intervista, che possono innescare conversazioni preziose con l'intervistatore. In conclusione, l'autore sottolinea l'importanza della preparazione mirata per le interviste ML, poiché aiuta a soddisfare le esigenze specifiche del ruolo e dell'azienda, a comprendere le sfumature specifiche del dominio e ad aumentare le probabilità di successo. L'autore suggerisce anche di tracciare il proprio progresso e le proprie conoscenze durante il viaggio di preparazione, poiché la ricerca ML avanza rapidamente e le nuove scoperte possono cambiare le domande di intervista.