マシンラーニング・インタビュー

第1章. マシンラーニングの役割と面接プロセス

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

この章の前半では、本書の構成について説明する。そして、産業界でMLのスキルを使う様々な職種と役割について述べる。¹また、データサイエンティスト、機械学習エンジニアなど、様々な職種のレスポンスについても説明する。これらは、本書を通して参照されるMLスキルマトリックスとMLライフサイクルを用いて説明される。

この章の後半では、面接のプロセスを最初から最後まで説明する。ネット上のリソースでは、面接の特定の部分に焦点を当てることは多いが、それらがどのように結びついてオファーに至るのかまでは書かれていないことが多いからだ。特に新卒者²特に新卒者や異業種からの読者にとって、この章はプロセスを明確にするだけでなく、全員が同じページに立つのに役立つ。

面接の相互関連は複雑で、目指すMLの役割によって多くの種類の組み合わせがある。この概要は、あなたが何に時間を集中させるべきかを知るために、ステージを設定するのに役立つだろう。例えば、オンラインリソースの中には、「プロダクトデータサイエンティスト」に特化した知識に焦点を当てながら、コースや記事のタイトルを「データサイエンティスト面接のコツ」とし、区別しないものもある。新参者にとっては、それが自分のキャリアの興味に関連しているかどうかを判断するのは難しい。この章を読めば、職種ごとにどのようなスキルが必要なのかが分かるようになる。第2章では、求人情報からその情報を自分で解析し、できるだけ職種や求人情報に関連した履歴書を作成できるようになる。

本書の概要

この章では、 、様々なMLの役割を区別することに焦点を当て、図1-1に示すように、面接のプロセス全体を説明する：

• 応募書類と履歴書（第2章）

• 技術面接

  • マシン学習（第3章、第4章、第6章）

  • コーディング／プログラミング（第5章）

• 振る舞い面接（第7章）

• あなたの面接ロードマップ（第8章）

• ポストインタビューとフォローアップ（第9章）

図1-1. 各章の概要とMLインタビュー・プロセスとの関連性

ML面接の旅のどの段階にいるかに応じて、自分に関連すると思われる章やセクションに集中することをお勧めする。例えば、履歴書を何度も書き直し、必要な時に第2章に戻る。他の章も同様だ。それでは、本書を読み進めていこう。

チップ

本書のコンパニオン・サイト、https://susanshu.substack.com では、ボーナス・コンテンツやヘルパー・リソースなどを紹介している。

機械学習とデータサイエンスの職種の歴史

まず、 職種の簡単な歴史を振り返ってみよう。データサイエンティスト」という職種に関するいくつかの俗説を払拭し、なぜML関連の職種がこれほど多いのかに光を当てるために、このセクションから始めることにした。この歴史を理解した上で、あなた自身がどのような職種を目指すべきかをより意識するようになるはずだ。機械学習エンジニア（MLE）、プロダクト・データ・サイエンティスト、MLOpsエンジニアなど、多くの肩書きに戸惑ったことがあるなら、このセクションを参考にしてほしい。

1985年にDavid ...