Продолжаем вчерашнюю тему. Вопросы для проверки middle ML-инженера.
Взяли их из пула реальных вопросов, которые используются в сервисе FoxTailBox.ru

💜 Каковы основные преимущества использования библиотеки NumPy по сравнению с обычными списками Python для обработки больших объемов данных?

💜 Каковы основные преимущества использования deque по сравнению с обычными списками в Python?

💜 Каковы основные преимущества использования библиотеки Pandas для обработки данных по сравнению с традиционными методами работы с данными в Python?

💜 Как различаются INNER JOIN и OUTER JOIN в SQL, и в каких ситуациях каждый из них предпочтительнее использовать?

💜 Как использование индексов может повлиять на производительность SQL-запросов и какие факторы следует учитывать при их создании?

💜 Каковы основные принципы Git Flow и как они помогают в управлении сложными ветками?

💜 Каковы основные этапы проведения A/B-тестирования и какие статистические методы используются на каждом из них?

💜 Каковы основные отличия между дискретными и непрерывными случайными величинами в теории вероятностей?

💜 Каковы основные характеристики нормального распределения, и почему оно так широко используется в статистике и машинном обучении?

💜💜 Каковы основные различия между методами градиентного спуска и стохастического градиентного спуска в контексте оптимизации функций?

💜💜 Каковы основные методы решения систем линейных уравнений и в каких случаях каждый из них наиболее эффективен?

💜💜 Каковы основные различия между линейной и логистической регрессией в контексте задач обучения с учителем?

💜💜 Каковы основные различия между XGBoost, CatBoost и LightGBM в контексте их архитектуры и подходов к обучению?

💜💜 Каковы основные различия между алгоритмами K-means и DBSCAN в контексте их применения к данным с различной плотностью кластеров?

💜💜 Каковы основные различия между метриками MAE и MSE в задачах регрессии, и в каких случаях предпочтительнее использовать каждую из них?

💜💜 Как регуляризация помогает в борьбе с переобучением и какие виды регуляризации вы знаете?

💜💜 Как PyTorch реализует автоматическое дифференцирование и чем оно отличается от других фреймворков глубокого обучения?

💜💜 Как Keras упрощает процесс создания и обучения нейронных сетей по сравнению с другими фреймворками глубокого обучения?

💜💜 Как рекуррентные нейронные сети обрабатывают последовательные данные и чем они отличаются от полносвязных нейронных сетей в этом контексте?

💜💜 Каковы основные различия между нормализацией и денормализацией в контексте реляционных баз данных и как они влияют на производительность запросов?

Как считаете, помогут такие вопросы проверить уровень ML-инженера?

Оставляйте заявки на демо, чтобы увидеть еще больше возможностей сервиса.

❕Какие знания проверить у middle ML-инженера?
Разбор проверки от нашего сервиса foxtailbox.ru

Вопросы для проверки ML-инженеров в нашем сервисе охватывают широкий спектр. Смотрите сами:

• Программирование на Python
• SQL-скриптинг
• Работа с Git
• Вычислительная статистика
• Теория вероятностей
• Математический анализ
• Линейная алгебра
• Модели и алгоритмы машинного обучения
• Метрики качества
• Оценка и улучшение моделей
• Основные фреймворки DL
• Архитектуры нейронных сетей
• Контейнеризация
• Визуализация данных
• Сбор и хранение данных
• Параллельные вычисления

И это только уровень middle...
Интересно увидеть реальные вопросы, которые использует foxtailbox.ru для ассессмента ML-инженеров?
Лайкните, и завтра опубликуем пост❤️

Советы рекрутеру как испортить впечатление о себе, компании и (если постараться?) целой отрасли. Поехали!
НАЧАЛО
➡️Конструкции «молодая динамичная команда», «лидеры рынка с топовыми проектами» в вакансии приветствуются, название самой вакансии должно быть не типичным, с интригой: например, «Java-ниндзя»
➡️ Заигрывайте: первое касание – без подробностей. ЗП, конкретный проект, условия работы – это только если кандидат ответит
➡️ Если кандидат по квалификации не подходит – все равно напишите, вдруг подружке место посоветует.

ВСТРЕЧА
?Не пишите время интервью. Дня будет достаточно. Пусть подождет, понервничает.
? Впечатление: напор, агрессия, задор! Рушьте барьеры, вламывайтесь в границы. Узнайте о кандидате все, все-таки вы большая семья: знак зодиака, причину развода, сколько лет платить ипотеку…
?Если тестовое задание вы шарите в гугл-доке – не выдавайте доступ к документу! Задача прежняя: подогреть интерес.
?Торгуйтесь. Миддлу можно платить как новичку, если договориться правильно.

НА КРЮЧКЕ➡️ Обещали проверить тестовое до 15, открывайте в 19.
➡️Не давайте отзывы после тестового. Настоящие рекрутеры первыми не звонят! Но здесь исключение, если это кандидат мечты – звоните от 15 до 20 раз в день. После 21:00 – идеальное время.
➡️ И когда будет контракт подписывать, пошутите, сбавьте градус серьезности. Например, имя перепутайте или размер зарплаты. Неважно, главное - юмор. Тогда кандидат точно никуда не уйдет, гарантируем!