Machine Learning Interviews

Kapitel 5. Technisches Interview: Kodierung

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In den vorangegangenen Kapiteln habe ich den ML-Interviewprozess und die Teile der ML-Algorithmen und der Modellschulung beschrieben, die Teil des technischen Interviews sind. In technischen Vorstellungsgesprächen kann von den Bewerbern aber noch viel mehr verlangt werden als ML-Algorithmen, Statistikwissen und Modellschulung. In diesem Kapitel geht es um einen dieser Teile, nämlich das Coding-Interview.

Bei Aufträgen im Bereich des maschinellen Lernens unterscheiden sich die Arten von Coding, nach denen gefragt werden könnte, je nach Unternehmen und sogar je nach Team im Unternehmen. Als ich mich zum Beispiel für Data Scientist- und MLE-Stellen beworben habe, bekam ich die folgenden Arten von Fragen und Aufgaben zum Coding:

• Unternehmen 1: Python-Fragen zur Datenmanipulation in Pandas

• Unternehmen 2: Nur Python-Brainteaser-Fragen ("LeetCode-Stil")

• Unternehmen 3: Datenbezogene Kodierungsfragen in SQL und Python Pandas

• Unternehmen 4: Coding-Übung zum Mitnehmen mit einem realen Szenario zum Coden

...und so weiter.

Es gibt große Unterschiede bei den Fragen, die Unternehmen in Vorstellungsgesprächen zum Coding stellen . Nach dem, was ich persönlich gesehen und von Kollegen, die als Softwareentwickler arbeiten, und von Personalchefs von Softwareentwicklern gehört habe, sind die ML-Coding-Interviews weniger ...