Interviewing Not a Rocket Science
О том как я готовлюсь к собеседованиям
Last updated
О том как я готовлюсь к собеседованиям
Last updated
Многие кандидаты боятся собеседований, особенно в сфере IT. Создается впечатление, что процесс собеседования — это что-то невероятно сложное, сродни ракетостроению. Однако это не так.
Собеседование — это процесс, который можно структурировать и к которому можно подготовиться.
HR-интервью: На первом этапе вас ждёт встреча с рекрутером или HR-менеджером. Это не техническое собеседование, и его основная цель — оценить ваше культурное соответствие компании, мотивацию и опыт. Готовьтесь обсуждать карьерные цели, свои достижения и почему вы хотите работать именно в этой компании.
Алгоритмическое интервью: Важный этап, особенно в крупных технологических компаниях. Вам будут предложены задачи по алгоритмам и структурам данных. Обычно вопросы похожи на те, что встречаются на платформах типа LeetCode. Задачи могут включать сортировки, динамическое программирование, работу с графами, деревьями и другие базовые алгоритмы.
Классическое ML-интервью: Здесь проверяют ваше знание основных принципов машинного обучения. Ожидайте вопросы о методах обучения с учителем и без, регрессии, классификации, оценке моделей, гиперпараметрической оптимизации, а также о различиях между важными алгоритмами (например, Random Forest, SVM, XGBoost). Вам также могут предложить решить задачу с использованием какого-то ML-фреймворка.
Доменное ML-интервью: В зависимости от вашей специализации (RecSys, NLP, CV и т.д.), вам зададут вопросы, которые углубляются в вашу область. Например, если вы специалист по рекомендательным системам, могут спросить о таких алгоритмах, как collaborative filtering или matrix factorization. Если вы работаете с NLP, вопросы могут касаться трансформеров и моделей на основе BERT.
ML System Design: Этот этап фокусируется на проектировании систем, основанных на машинном обучении. Вас могут попросить спроектировать ML-пайплайн, обсудить, как интегрировать модель в production, или предложить решения для управления жизненным циклом ML-моделей (MLOps). Важно продемонстрировать понимание всех этапов, начиная от сбора данных и заканчивая мониторингом модели.
От позиции Middle и выше
System Design: На этом этапе вас попросят спроектировать распределенную систему или объяснить архитектуру системы на уровне высокоуровневого проектирования. Вопросы могут включать масштабирование системы, балансировку нагрузки, кэширование, базы данных, а также проектирование API. Для ML Engineer важно также показать понимание того, как система поддерживает и взаимодействует с ML моделями.
От позиции Senior и выше
По сути нужно знать теорию питона подкапотом, там около 25-50 вопросов, и 75-150 задач с Neetcode отточить до посинения
