1. Насколько хорошо ты понимаешь основы статистики и вероятности?

  2. Можешь ли ты объяснить принципы работы с основными алгоритмами машинного обучения (например, линейная регрессия, деревья решений, нейронные сети)?

  3. Сколько различных методов оценки моделей машинного обучения ты использовал и какие из них ты считаешь наиболее эффективными?

  4. Насколько комфортно ты работаешь с большими данными и распределёнными системами?

  5. Какой опыт работы с фреймворками для машинного обучения (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn и др.) у тебя есть?

  6. Понимаешь ли ты разницу между обучением с учителем, без учителя и с подкреплением?

  7. Как ты подбираешь гиперпараметры для моделей?

  8. Как ты оцениваешь качество модели на тестовых данных и предотвращаешь переобучение?

  9. Какой опыт у тебя есть с обработкой данных, включая очистку, преобразование и подготовку данных?

  10. Как ты оптимизируешь производительность моделей машинного обучения?

  11. Работал ли ты с системами управления версиями (например, Git) и CI/CD для машинного обучения?

  12. Используешь ли ты контейнеризацию (например, Docker) для деплоя моделей?

  13. Как ты решаешь проблемы с балансом классов в данных?

  14. Как ты оцениваешь масштабируемость и производительность модели в реальных условиях эксплуатации?

  15. Сколько проектов с реальными данными ты выполнил, и какие ключевые проблемы решались в этих проектах?

  16. Используешь ли ты методы интерпретации моделей, такие как SHAP или LIME, для объяснения выводов моделей?

  17. Насколько уверенно ты применяешь методы отбора признаков для улучшения качества модели?

  18. Как ты решаешь задачи работы с текстами (например, обработка естественного языка)?

  19. Как ты работаешь с временными рядами и специфическими задачами, связанными с ними?

  20. Понимаешь ли ты основы и методы оценки нейросетей, такие как градиентный спуск и обратное распространение ошибки?

Холодное письмо инженеру по машинному обучению

Здравствуйте,

Меня зовут [Ваше имя], и я хочу выразить заинтересованность в возможности работать в вашей компании на позиции инженера по машинному обучению. Я изучал ваш проект/направление [название или краткое описание], и меня впечатлили ваши достижения в области [конкретная технология или результат].

Имею опыт разработки и внедрения моделей машинного обучения, включая [перечислите ключевые технологии, языки программирования или проекты, например, Python, TensorFlow, анализ данных]. В прошлом я успешно реализовал проекты по [краткое описание релевантного опыта], что позволило улучшить [конкретный результат, например, точность прогнозирования, скорость обработки данных].

Буду признателен за возможность рассмотреть мою кандидатуру на текущие или будущие вакансии в вашей команде.

С уважением,
[Ваше имя]
[Контактная информация]

Запрос о вакансии инженера по машинному обучению

Уважаемые [Имя/Компания],

Меня заинтересовала вакансия инженера по машинному обучению, размещенная на вашем сайте. Я хотел бы уточнить несколько деталей по поводу условий работы и требований к кандидату.

  1. Могли бы вы предоставить более подробную информацию о проекте, на котором будет работать инженер по машинному обучению? Какие задачи предстоит решать?

  2. Какие основные технологии и инструменты используете в вашей компании для разработки моделей машинного обучения?

  3. Какова структура команды, в которую входит инженер по машинному обучению? Какие специалисты работают вместе с этим инженером?

  4. Какие требования к опыту и квалификации кандидата для данной позиции? Существуют ли предпочтения по уровню образования или профессиональной подготовки?

  5. Какие возможности для профессионального роста и развития предоставляет компания? Проводятся ли тренинги, курсы или другие программы повышения квалификации?

  6. Каковы условия трудового договора и уровень заработной платы на данной позиции? Есть ли бонусы или другие дополнительные выплаты?

  7. Какой график работы предполагается на этой позиции? Предоставляется ли возможность удаленной работы или гибкого графика?

Буду признателен за предоставление дополнительных данных по этим вопросам. Заранее благодарю за ответ.

С уважением,
[Ваше имя]
[Контактные данные]

Шаблон письма для предложения кандидатуры Инженера по машинному обучению

Здравствуйте,

Меня зовут [Ваше имя], я инженер по машинному обучению с опытом реализации проектов в области [указать релевантные области: компьютерное зрение, NLP, рекомендательные системы и т.д.]. Имею опыт работы с [перечислить ключевые технологии и инструменты: Python, TensorFlow, PyTorch, scikit-learn и др.]. Готов принять участие в вашем проекте и внести свой вклад в достижение поставленных задач.

Подробнее с моими проектами и результатами можно ознакомиться в моём портфолио: [ссылка на портфолио].

Буду рад сотрудничеству.

С уважением,
[Ваше имя]
[Контактная информация]

Ответ на оффер с уточнением условий и обсуждением зарплаты

Уважаемая [Имя рекрутера/HR-менеджера],

Благодарю вас за предложение на позицию Инженера по машинному обучению в [название компании]. Я искренне рад(а) интересу к моей кандидатуре и высоко ценю возможность присоединиться к вашей команде.

Я внимательно ознакомился(лась) с предложением и хотел(а) бы уточнить несколько моментов по условиям оффера. В частности, мне хотелось бы обсудить предложенный уровень компенсации. Учитывая мой опыт, текущий уровень экспертизы и рыночные ориентиры, я был(а) бы признателен(льна) за возможность пересмотреть размер предлагаемой заработной платы.

Буду признателен(льна) за возможность обсудить это в удобное для вас время. Также прошу уточнить детали относительно бонусной системы, графика работы и возможных опций удалённого формата.

Ещё раз благодарю за предложение и с нетерпением жду вашего ответа.

С уважением,
[Ваше имя]
[Контактная информация]

План действий на первые 30 дней

В первые 30 дней на новой позиции инженера по машинному обучению я сосредоточусь на нескольких ключевых аспектах, чтобы максимально быстро и эффективно интегрироваться в команду и начать приносить результаты.

  1. Знакомство с проектами и задачами компании. Первоначально буду изучать текущие проекты и их архитектуру, чтобы понять, какие алгоритмы и подходы используются. Проведу анализ имеющихся данных и моделей, ознакомлюсь с проблемами, которые стоит решить, и целями команды.

  2. Изучение внутренних процессов и инструментов. Ознакомлюсь с используемыми инструментами, фреймворками и инфраструктурой для машинного обучения. Важно будет быстро освоить существующие пайплайны, репозитории и системы версионирования моделей.

  3. Встречи с коллегами и заинтересованными сторонами. Планирую провести встречи с коллегами, чтобы узнать о текущих задачах и ожиданиях от меня. Понимание потребностей заинтересованных сторон поможет мне правильно приоритизировать задачи и выстроить стратегию работы.

  4. Оценка текущих моделей и предложений по улучшению. Пройдусь по существующим моделям, проанализирую их точность и производительность. На основе результатов этого анализа подготовлю предложения по улучшению моделей и оптимизации процессов.

  5. Определение и реализация первых шагов. На основе полученной информации выберу одну из задач, на которой сосредоточусь в первую очередь. Это может быть доработка модели, улучшение качества данных или оптимизация существующего пайплайна.

  6. Настройка мониторинга и отчетности. Разработаю систему мониторинга и отчетности для оценки качества работы моделей и системы машинного обучения, чтобы в дальнейшем своевременно реагировать на изменения и улучшения.

  7. Продолжение обучения и саморазвития. Важно в течение первого месяца глубже изучить внутренние курсы и документацию, чтобы продолжить развивать свои навыки и интегрироваться в команду.

С таким подходом я смогу не только адаптироваться к новой роли, но и быстро начать делать вклад в улучшение текущих процессов и моделей компании.