Strategieën voor de voorbereiding op machine learning-interviews

In dit artikel deelt de auteur hun persoonlijke ervaring van meerdere afwijzingen tijdens sollicitatiegesprekken vroeg in hun carrière en hoe ze uiteindelijk hun droombaan als Machine Learning (ML) Engineer bij Meta kregen. De sleutel tot hun succes was niet talent of geluk, maar consistent leren en gerichte voorbereiding. De auteur benadrukt het belang van het begrijpen van de brede spectrum van ML-rollen, wat aanzienlijk kan helpen bij het verfijnen van de interviewstrategie, het verhogen van de zelfvertrouwen en het minimaliseren van onzekerheden. ML-rollen kunnen sterk variëren op basis van hun primaire technische verantwoordelijkheden en specialisatiegebied. De auteur geeft een voorbeeld van jobtitels over het ML-rolenspectrum, waarbij elk bedrijf deze titels anders definieert, en het reviewen van jobomschrijvingen cruciaal is. Het begrijpen van de jobvereisten is cruciaal om twee hoofdredenen: het helpt bij het elimineren van rollen die niet bij de doelstellingen passen, en het biedt aanwijzingen over het specifieke domein waartoe de baan verwijst. De auteur deelt voorbeelden van hoe ze trefwoorden in jobomschrijvingen identificeren om rollen toe te wijzen aan het ML-spectrum. Het artikel behandelt vervolgens de meest voorkomende interviewronden in ML, waaronder ML Fundamentals/Breedte, ML Case Study/Diepte, ML System Design en ML Coding. De auteur biedt een strategie voor het ontwikkelen van een voorbereidingsplan aangepast aan specifieke rollen, beginnend met de fundamentals en vervolgens het identificeren van de strategie op basis van de focus van de rol. Voor data/modeling-rollen benadrukt de auteur het belang van het begrijpen van bedrijf/job-specifieke fundamentals, evenals het voorbereiden op domein-specifieke kennis. Voor ML-diensten en -infrastructuur-rollen verschuift de focus naar het begrijpen van de bedrijf/job-specifieke tech stack en domein-specifieke trade-offs. De auteur raadt ook aan om bedrijfsblogs en -papers te lezen om inzichten te verkrijgen in de uitdagingen van het team of domein en potentiële interviewvragen, wat waardevolle gesprekken met de interviewer kan stimuleren. In conclusie, de auteur benadrukt het belang van een aangepaste voorbereiding voor ML-interviews, omdat het helpt bij het adresseren van specifieke rol- en bedrijfseisen, het begrijpen van domein-specifieke nuances en het verhogen van de kansen op succes. De auteur suggereert ook om de voortgang en leerresultaten tijdens de voorbereidingsreis bij te houden, omdat ML-onderzoek snel evolueert en nieuwe doorbraken interviewvragen kunnen veranderen.