Strategiering din forberedelse til maskinlæringsinterviews

I denne artikel deler forfatteren deres personlige erfaring med at blive konfronteret med flere afslag under jobinterviews tidligt i deres karriere og hvordan de endelig fik deres drømmejob som Maskinlæring (ML) Ingeniør hos Meta. Nøglen til deres succes var ikke talent eller held, men konstant læring og målrettet forberedelse. Forfatteren understreger vigtigheden af at forstå det brede spektrum af ML-roller, hvilket kan reflektere ens interviewstrategi, øge selvtilliden og minimere usikkerheder. ML-roller kan variere meget på basis af deres primære tekniske ansvarsområder og specialiseringsområde. Forfatteren giver et eksempel på jobtitler langs ML-rolespectrum, og påpeger, at hver virksomhed definerer disse titler forskelligt, og at gennemgå jobbeskrivelser er afgørende. At forstå jobkrav er afgørende for to hovedårsager: det hjælper med at eliminere roller, der ikke passer til ens mål, og det giver hint om det specifikke område, jobbet relaterer til. Forfatteren deler eksempler på, hvordan de identificerer nøgleord i jobbeskrivelser for at tilordne roller til ML-spectrum. Artiklen dækker derefter de mest almindelige interviewrunde i ML, herunder ML Fundamentals/Breadth, ML Case Study/Depth, ML System Design og ML Coding. Forfatteren giver en strategi for at udvikle en forberedelsesplan, der er tilpasset specifikke roller, startende med fundamentet og derefter identificere strategien baseret på rollens fokus. For data/model-roller understreger forfatteren vigtigheden af at forstå firma/job-specifikke fundament, såvel som at forberede sig på domæne-specifik viden. For ML-tjenester og infrastruktur-roller skifter fokus mod at forstå firma/job-specifikke tech-stack og domæne-specifikke trade-offs. Forfatteren anbefaler også at undersøge firma-blogs og papirer for at få indsigt i teamets eller domænets udfordringer og potentielle interviewspørgsmål, hvilket kan føre til værdifulde samtaler med intervieweren. I konklusion understreger forfatteren vigtigheden af tilpasset forberedelse for ML-interviews, da det hjælper med at imødekomme specifikke rolle- og firma-krav, forstå domæne-specifikke nuancer og øge chancerne for succes. Forfatteren foreslår også at spore ens fremskridt og læring undervejs i forberedelsesrejsen, da ML-forskning udvikler sig hurtigt, og nye gennembrud kan ændre interviewspørgsmål.