Planejando Sua Preparação para Entrevistas de Aprendizado de Máquina

Neste artigo, o autor compartilha sua experiência pessoal de enfrentar múltiplos rejeições durante entrevistas de emprego no início de sua carreira e como eventualmente conseguiu seu emprego dos sonhos como Engenheiro de Aprendizado de Máquina (ML) na Meta. A chave para o seu sucesso não foi talento ou sorte, mas aprendizado consistente e preparação direcionada. O autor destaca a importância de entender o amplo espectro de papéis de ML, o que pode refinar significativamente a estratégia de entrevista, aumentar a confiança e ajudar a minimizar incertezas. Os papéis de ML podem variar amplamente com base em suas responsabilidades técnicas primárias e área de especialização. O autor fornece um exemplo de títulos de emprego ao longo do espectro de papéis de ML, destacando que cada empresa define esses títulos de forma diferente, e que a revisão das descrições de emprego é crucial. Entender os requisitos do emprego é crucial por dois motivos principais: ajuda a eliminar papéis que não se encaixam nos objetivos e fornece dicas sobre o domínio específico ao qual o emprego se refere. O autor compartilha exemplos de como identificam palavras-chave nas descrições de emprego para mapear papéis para o espectro de ML. O artigo então aborda as rodadas de entrevista mais comuns em ML, incluindo Fundamentos de ML/Largura, Estudo de Caso de ML/Profundidade, Projeto de Sistema de ML e Codificação de ML. O autor fornece uma estratégia para desenvolver um plano de preparação personalizado para papéis específicos, começando com os fundamentos e, em seguida, identificando a estratégia com base na ênfase do papel. Para papéis de dados/modelagem, o autor destaca a importância de entender os fundamentos específicos da empresa/emprego, bem como se preparar para conhecimento específico do domínio. Para papéis de serviços e infraestrutura de ML, o foco muda para entender a pilha de tecnologia específica da empresa/emprego e trade-offs específicos do domínio. O autor também recomenda pesquisar blogs e artigos da empresa para obter insights sobre os desafios da equipe ou do domínio e perguntas potenciais de entrevista, o que pode gerar conversas valiosas com o entrevistador. Em conclusão, o autor destaca a importância da preparação personalizada para entrevistas de ML, pois isso ajuda a atender às demandas específicas do papel e da empresa, entender nuances específicas do domínio e aumentar as chances de sucesso. O autor também sugere acompanhar o progresso e aprendizados ao longo da jornada de preparação, pois a pesquisa de ML avança rapidamente, e novos avanços podem mudar as perguntas de entrevista.