Strategin din förberedelse inför maskininlärningsintervjuer

I denna artikel delar författaren sin personliga erfarenhet av att möta flera avslag under jobbintervjuer tidigt i sin karriär, och hur de till slut fick sitt drömjobb som maskininlärningsingenjör på Meta. Nyckeln till deras framgång var inte talang eller tur, utan konsekvent lärande och målinriktad förberedelse. Författaren betonar vikten av att förstå det breda spektrumet av maskininlärningsroller, vilket kan förbättra ens intervjustrategi, öka självförtroendet och minimera osäkerheten. Maskininlärningsroller kan variera kraftigt beroende på deras primära tekniska ansvarsområden och specialiseringsområde. Författaren ger exempel på jobbtitlar över maskininlärningsrollens spektrum, och påpekar att varje företag definierar dessa titlar på olika sätt, och att det är viktigt att granska jobbannonser. Att förstå jobbkraven är viktigt av två huvudskäl: det hjälper till att eliminera roller som inte passar ens mål, och det ger ledtrådar om det specifika området som jobbet relaterar till. Författaren delar exempel på hur de identifierar nyckelord i jobbannonser för att mappa roller till maskininlärningsrollens spektrum. Artikeln täcker sedan de vanligaste intervjuomgångarna i maskininlärning, inklusive ML Fundamentals/Breadth, ML Case Study/Depth, ML System Design och ML Coding. Författaren ger en strategi för att utveckla en förberedelsesplan anpassad till specifika roller, med start i grunderna och sedan identifiera strategin baserat på rollens fokus. För data/modellroller betonar författaren vikten av att förstå företagsspecifika grunder, liksom att förbereda sig för domän-specifika kunskaper. För ML-tjänster och infrastrukturroller skiftar fokuset mot att förstå företagsspecifika techstacks och domän-specifika avvägningar. Författaren rekommenderar också att läsa företagsbloggar och papper för att få insikter i teamets eller domänens utmaningar och potentiella intervjufrågor, vilket kan utlösa värdefulla samtal med intervjuaren. Slutligen betonar författaren vikten av anpassad förberedelse för ML-intervjuer, eftersom det hjälper till att möta specifika roll- och företagskrav, förstå domän-specifika nyanser och öka chanserna för framgång. Författaren föreslår också att spåra ens framsteg och lärdomar under förberedelseprocessen, eftersom maskininlärningsforskningen utvecklas snabbt, och nya genombrott kan ändra intervjufrågor.