Makine Öğrenimi Mülakatlarına Hazırlık Stratejileri

Bu makalede, yazar, kariyerinin başında iş mülakatlarında birçok reddedilmeyle karşılaştığını ve sonunda Meta'da Makine Öğrenimi (ML) Mühendisi olarak hayalindeki işi elde ettiğini paylaşmaktadır. Başarısının anahtarı yetenek veya şans değildi, sürekli öğrenme ve hedefli hazırlıkla ilgiliydi. Yazar, ML rollerinin geniş spektrumunu anlamak için gerekli olan önemli bir nokta üzerinde durmaktadır. Bu, mülakat stratejisini büyük ölçüde iyileştirerek, güveni artırıyor ve belirsizlikleri azaltıyor. ML rolleri, teknik sorumluluklar ve uzmanlık alanına göre büyük ölçüde farklılık göstermektedir. Yazar, ML rol spektrumu boyunca farklı iş unvanlarının örneklerini sunmaktadır ve her şirketin bu unvanları farklı tanımladığını ve iş tanımlarını gözden geçirmenin çok önemli olduğunu vurgulamaktadır. İş gerekliliklerini anlamak, iki temel neden için çok önemlidir: biri, hedeflerine uymayan rolleri elemeye yardımcı olurken, diğeri, ilgili alana dair ipuçları sağlar. Yazar, iş tanımlarında anahtar kelimeleri nasıl bulduğunu ve rolleri ML spektrumuna nasıl eşleştirdiğini paylaşmaktadır. Makale, ML'de en yaygın mülakat turunu da kapsamaktadır: ML Temelleri/Genişlik, ML Vaka Çalışması/Derinlik, ML Sistem Tasarımı ve ML Kodlama. Yazar, belirlenmiş bir hazırlık planı oluşturma stratejilerini paylaşmaktadır, bu da temellerle başlar ve role göre özel olarak belirlenir. Veri/modelleme rolleri için, yazar, şirket/işle ilgili temel unsurlara ve alanla ilgili özel bilgilere sahip olma gereğini vurgulamaktadır. ML hizmetleri ve altyapı rolleri için ise, şirket/işle ilgili özel teknolojik yığın ve alanla ilgili özel avantajlar ve dezavantajlar konusuna odaklanmaktadır. Yazar, şirketlerin bloglarında ve makalelerinde yayınlanan makalelere bakmayı ve mülakat sorularına dair değerli bilgiler elde etmek için bu kaynaklardan yararlanmayı da tavsiye etmektedir. Sonuç olarak, yazar, ML mülakatları için özel hazırlık yapılmasını vurgulamaktadır, çünkü bu, özel role ve şirkete göre talepleri karşılar, alanla ilgili özel nüansları kavrama olanağı sağlar ve başarı şansını artırır. Yazar, ML araştırmalarının sürekli olarak geliştiğini ve yeni teknolojik adımların mülakat sorularını değiştirebileceğini de belirtmektedir.