# Interviewing Not a Rocket Science

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.

***

## Этапы собеседований на ML

* **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.

{% content-ref url="python-questions" %}
[python-questions](https://torchme.gitbook.io/t.me-persecond300k/interviewing/python-questions)
{% endcontent-ref %}

{% content-ref url="../algo" %}
[algo](https://torchme.gitbook.io/t.me-persecond300k/algo)
{% endcontent-ref %}

* **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.

{% content-ref url="ml-questions" %}
[ml-questions](https://torchme.gitbook.io/t.me-persecond300k/interviewing/ml-questions)
{% endcontent-ref %}

* **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.

{% content-ref url="../recsys" %}
[recsys](https://torchme.gitbook.io/t.me-persecond300k/recsys)
{% endcontent-ref %}

* **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.

{% hint style="info" %}
От позиции Middle и выше
{% endhint %}

{% content-ref url="../recsys/navigation/ml-system-design" %}
[ml-system-design](https://torchme.gitbook.io/t.me-persecond300k/recsys/navigation/ml-system-design)
{% endcontent-ref %}

* **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.

{% hint style="info" %}
От позиции Senior и выше
{% endhint %}

***

## Полезные материалы для подготовки к собеседованиям

### 1. Алгоритмы и структуры данных

По сути нужно знать теорию питона подкапотом, там около 25-50 вопросов, и 75-150 задач с Neetcode отточить до посинения

{% embed url="<https://neetcode.io>" %}

{% embed url="<https://dev.to/faangmaster/podborka-zadach-na-leetcode-dlia-podghotovki-k-alghoritmichieskomu-sobiesiedovaniiu-4n51>" %}

{% embed url="<https://www.youtube.com/@koduryem>" %}

{% embed url="<https://www.youtube.com/watch?v=25xUoLye53w>" %}

{% embed url="<https://youtube.com/playlist?list=PLEcaGSsqAN_gdt30id5YsDavSfnaWko8b&si=ui8PE5DA7ol8vpKq>" %}

{% embed url="<https://www.youtube.com/watch?v=p-9zskDoaUE>" %}

### 2. SQL

{% embed url="<https://sql-academy.org/ru>" %}
Хороший сайт для оттачивания SQL навыков
{% endembed %}

### 3. ML

{% embed url="<https://youtube.com/playlist?list=PLEwK9wdS5g0rFDizykiWLVzeH0rsCQSTM&si=jYemTqJc5_xnN47O>" %}

{% embed url="<https://youtu.be/hW1NvSBS9LU?si=l_fQP0JMgTJcUVvI>" %}

{% embed url="<https://youtu.be/vL4fCP3LVdg?si=XgNvEDUqxQKaITkj>" %}

{% embed url="<https://youtu.be/1fgg4AwYMY8?si=3Ql6bshboKypJnql>" %}

{% embed url="<https://youtu.be/iOrNbK2T92M?si=25vBKMu_22NyZxv6>" %}

{% embed url="<https://youtu.be/wnTlsXaVj-s?si=KIBv29cluyIBSi0q>" %}
