Стратегия подготовки к интервью по машинному обучению

В этой статье автор делится своим личным опытом преодоления множества отказов во время интервью на работу в начале карьеры и, в конце концов, получил свою мечту работу инженера по машинному обучению в Meta. Ключом к успеху автора не были талант или удача, а постоянное обучение и целенаправленная подготовка. Автор подчеркивает важность понимания широкого спектра ролей в машинном обучении, что может значительно усовершенствовать стратегию интервью, увеличить уверенность и помочь минимизировать неопределенности. Роли в машинном обучении могут значительно отличаться в зависимости от основных технических обязанностей и области специализации. Автор приводит примеры титульных листов по спектру ролей в машинном обучении, подчеркивая, что каждая компания определяет эти титулы по-разному, и просмотр титульных листов является обязательным. Понимание требований работы особенно важно по двум основным причинам: оно помогает исключать роли, которые не подходят целям, и предоставляет подсказки о конкретной области, связанной с работой. Автор делится примерами того, как они выделяют ключевые слова в титульных листах, чтобы сопоставить роли со спектром машинного обучения. Затем в статье рассматриваются самые распространенные раунды интервью по машинному обучению, включая основы машинного обучения/широту, исследование случаев/глубину, проектирование систем машинного обучения и кодирование машинного обучения. Автор предлагает стратегию разработки плана подготовки, подогнанного под конкретные роли, начиная с основ и затем определяя стратегию в зависимости от фокуса роли. Для ролей, связанных с данными/моделями, автор подчеркивает важность понимания компания/работа-специфичных основ, а также подготовки к домен-специфичному знанию. Для ролей в области услуг и инфраструктуры машинного обучения фокус смещается в сторону понимания компания/работа-специфичного стека технологий и домен-специфичных компромиссов. Автор также рекомендует изучать блоги и научные работы компаний, чтобы получить представление о проблемах команды или области и потенциальных вопросах интервью, что может привести к полезным разговорам с интервьюером. В заключение автор подчеркивает важность целенаправленной подготовки к интервью по машинному обучению, что помогает удовлетворять конкретным требованиям ролей и компаний, понимать домен-специфичные нюансы и увеличения шансов на успех. Автор также предлагает отслеживать прогресс и знания на протяжении всего пути подготовки, поскольку исследования в области машинного обучения развиваются быстро, и новые прорывы могут изменить вопросы интервью.