Strategere din forberedelse for maskinlæring intervjuer

I denne artikkelen deler forfatteren sin personlige erfaring med å møte flere avvisninger under jobbintervjuer tidlig i karrieren, og hvordan de til slutt fikk drømmejobben som maskinlæring (ML) -ingeniør hos Meta. Nøkkelen til deres suksess var ikke talent eller flaks, men konsekvent læring og målrettet forberedelse. Forfatteren understreker viktigheten av å forstå det brede spekteret av ML-roller, som kan betydelig forbedre ens intervjustrategi, øke selvtillit og minimere usikkerheter. ML-roller kan variere bredt basert på deres primære tekniske ansvarsområder og spesialiserte områder. Forfatteren gir et eksempel på jobbtitler over ML-rolespekteret, og understreker at hver selskap definerer disse titlene forskjellig, og at det er viktig å se over jobb-beskrivelser. Å forstå jobbkrav er viktig av to hovedgrunner: det hjelper til å eliminere roller som ikke passer med ens mål, og det gir hint om det spesifikke området jobben relaterer til. Forfatteren deler eksempler på hvordan de identifiserer nøkkelord i jobb-beskrivelser for å kartlegge roller til ML-spekteret. Artikkelen dekker deretter de mest vanlige intervjurundene i ML, inkludert ML-grunnlag/Bredde, ML-case study/Dybde, ML-system design og ML-koding. Forfatteren gir en strategi for å utvikle en forberedelsesplan tilpasset spesifikke roller, startende med grunnlaget og deretter identifisere strategien basert på rollens fokus. For data/modellering-roller, understreker forfatteren viktigheten av å forstå selskapsspesifikke grunnlag og jobbspesifikke domene, samt å forberede seg på domene-spesifikke kunnskaper. For ML-tjenester og infrastruktur-roller, skifter fokuset mot å forstå selskapsspesifikke tech-stack og domene-spesifikke avveininger. Forfatteren anbefaler også å lese selskapsblogger og papirer for å få innsikt i teamets eller domenets utfordringer og potensielle intervjuspørsmål, som kan utløse verdifulle samtaler med intervjueren. I konklusjon, understreker forfatteren viktigheten av tilpasset forberedelse for ML-intervjuer, siden det hjelper til å dekke spesifikke rolle- og selskapskrav, forstå domene-spesifikke nyanser og øke sjansene for suksess. Forfatteren foreslår også å spore ens fremgang og læring gjennom forberedelsesreisen, siden ML-forskning utvikler seg raskt, og nye gjennombrudd kan endre intervjuspørsmål.