Stratégier votre préparation pour les entretiens en apprentissage automatique

Dans cet article, l'auteur partage son expérience personnelle de faire face à de multiples rejets pendant les entretiens d'embauche au début de sa carrière, et comment elle a finalement obtenu son rêve de travail en tant qu'ingénieur en apprentissage automatique (IA) à Meta. La clé de son succès n'était pas le talent ou la chance, mais l'apprentissage constant et la préparation ciblée. L'auteur met en avant l'importance de comprendre le large spectre des rôles en IA, ce qui peut considérablement affiner la stratégie d'entrevue, accroître la confiance et aider à minimiser les incertitudes. Les rôles en IA peuvent varier considérablement en fonction de leurs responsabilités techniques principales et de leur domaine de spécialisation. L'auteur fournit un exemple de titres d'emploi à travers le spectre des rôles en IA, soulignant que chaque entreprise définit ces titres différemment, et que la lecture des descriptions de poste est cruciale. Comprendre les exigences du poste est crucial pour deux raisons principales : cela aide à éliminer les rôles qui ne correspondent pas aux objectifs, et cela fournit des indices sur le domaine spécifique auquel le poste se rapporte. L'auteur partage des exemples de la façon dont elle identifie les mots-clés dans les descriptions de poste pour mapper les rôles au spectre de l'IA. L'article couvre ensuite les tours d'entrevue les plus courants en IA, notamment les fondamentaux de l'IA/Breadth, l'étude de cas de l'IA/Depth, la conception de système d'IA et la codification d'IA. L'auteur propose une stratégie pour élaborer un plan de préparation adapté à des rôles spécifiques, en commençant par les fondamentaux et en identifiant ensuite la stratégie en fonction de la focalisation du rôle. Pour les rôles de données/modélisation, l'auteur insiste sur l'importance de comprendre les fondamentaux spécifiques à l'entreprise/poste, ainsi que de se préparer pour les connaissances domaine-spécifiques. Pour les rôles de services et d'infrastructure d'IA, l'accent se déplace vers la compréhension de la pile technologique spécifique à l'entreprise/poste et des compromis domaine-spécifiques. L'auteur recommande également de rechercher les blogs et les articles de l'entreprise pour acquérir des informations sur les défis de l'équipe ou du domaine et les questions d'entrevue potentielles, ce qui peut susciter des conversations précieuses avec l'intervieweur. En conclusion, l'auteur met en avant l'importance de la préparation adaptée pour les entretiens d'IA, car cela aide à répondre aux demandes spécifiques du rôle et de l'entreprise, à comprendre les nuances domaine-spécifiques et à accroître les chances de succès. L'auteur suggère également de suivre son progrès et ses apprentissages tout au long du parcours de préparation, car la recherche en IA évolue rapidement, et les percées récentes peuvent modifier les questions d'entrevue.