マシンラーニング面接のための戦略的な準備

この記事で、著者はキャリア初期に数多くの面接で断られた経験を共有し、最終的にメタでマシンラーニング（ML）エンジニアとして夢の仕事に就いた。成功の鍵は才能や運ではなく、継続的な学びとターゲット化された準備だった。 著者は、ML役割の広範囲を理解することが面接戦略を大幅に向上させ、自信を高め、不確実性を最小化するために非常に重要であると強調している。ML役割は、技術的な責任と専門分野に基づいて大幅異なる。著者は、各社がこれらのタイトルを異なる定義で使用しているため、求人広告を確認することが不可欠であると指摘している。 求人要件を理解することは2つの主要な理由で重要である：1つは、自分の目標に合わない役割を除外することができること、もう1つは、特定のドメインに役割が関係しているかどうかを示すヒントを提供することである。著者は、求人広告でキーワードを特定し、役割をMLスペクトルにマップする方法を例示している。 次に、記事は最も一般的なML面接ラウンドをカバーし、ML Fundamentals/Breadth、ML Case Study/Depth、ML System Design、ML Codingを挙げている。著者は、特定の役割に合わせた準備計画を開発する戦略を提供し、基本的な部分から始めて役割の焦点に基づいて戦略を特定している。 データ/モデリング役割の場合、著者は、会社/仕事固有の基本的な部分とドメイン固有の知識を理解することが重要であると強調している。MLサービスとインフラストラクチャー役割の場合、焦点は、会社/仕事固有のテックスタックとドメイン固有のトレードオフに向けられている。 著者はまた、会社のブログや論文を研究し、チームやドメインの課題や潜在的な面接質問に関する洞察を得ることを推奨している。これにより、面接官との有意義な会話が生み出される。 結論として、著者は、ML面接のためのターゲット化された準備が役割と会社の要件に応じてドメイン固有のニュアンスを理解し、成功の可能性を高めるために非常に重要であると強調している。著者はまた、ML研究が急速に進んでいるため、新しいブレークスルーが面接質問を変える可能性があるため、準備の過程で学びと成長を追跡することも推奨している。