Співбесіда з ML Engineer  230 запитань для Junior, Middle та Senior

Співбесіда з ML Engineer  230 запитань для Junior, Middle та Senior

Jan 30, 2025

які знання потрібні Machine Learning Engineer

Тоді у мене з’явилася потреба і бажання щось зробити зі своїм життям, взяти все під контроль і я повернувся до давньої ідеї. На той момент у мене був старенький MacBook і я дуже завжди любив техніку Apple. Тому подумав, що ідеальним варіантом буде навчитися робити програми на iPhone. Заключний етап роботи одним проектом – впровадження у виробництво. ML-інженери відповідають за інтеграцію ML-системи в існуючу систему та її підтримку в експлуатації.

Які знання знадобляться ML Engineer?

які знання потрібні Machine Learning Engineer

Статистик — це професіонал, який використовує статистичні методи для збору, аналізу та інтерпретації даних. Статистики можуть працювати в різних сферах, включаючи бізнес, фінанси, охорону здоров’я та уряд. Вони можуть відповідати за такі завдання, як збір і аналіз даних, розробка статистичних моделей і надання рекомендацій на основі даних. Машинне навчання (ML) — це гілка штучного інтелекту, яка дозволяє комп’ютерам навчатися на основі даних і підвищувати продуктивність без необхідності явного програмування. Він використовує алгоритми та статистичні моделі для аналізу даних, визначення закономірностей, прогнозування та покращення процесу прийняття рішень.

Поради як стати ML Engineer

які знання потрібні Machine Learning Engineer

Це включає розробку документації та навчання співробітників, які будуть використовувати ML-систему. Як на мене, ML Engineer насамперед буде важко без ґрунтовних знань з математики, тобто матричних обчислень, а це — лінійна алгебра. Зазвичай для тих, хто не вивчав методи оптимізації функцій в університеті, це стає викликом.

Чим займається Machine Learning Engineer

А нині вимоги до кандидатів зросли й продовжують зростати. Маєте швидке запитання про те, що ми робимо, або відгук про подію для нас? Існує багато індустрій і ІТ серед них, в яких можна отримати роботу лише через відмінне знання англійської. Також я б рекомендував подивитися короткі курси на YouTube від 3Blue1Brown.

Як стати інженером машинного навчання: ключові кроки

Тобто навіть якщо інтерес до конкретних технологій може змінюватися з часом, загальний попит на фахівців у галузі машинного навчання залишиться високим. І, хоча вони не підготують до всіх викликів, з якими доведеться стикнутися, базові або теоретичні знання точно знадобляться згодом. Ще цікавіший — проєкт з розробки застосунку для захисту дітей від кібербулінгу. Chief Executive Officer for AI product вакансії Необхідно було розробити кастомну модель і натренувати її багатьма мовами й на специфічному дата-сеті.

Chief Executive Officer for AI product вакансії

Машинне навчання трансформує галузі та змінює ландшафт бізнес-операцій. Оскільки все більше компаній звертаються до штучного інтелекту (ШІ) для підвищення ефективності, попит на інженерів машинного навчання стрімко зростає. Так само, як і під час розробки програмного забезпечення, після запуску програми розробники моніторять її роботу на випадок, якщо щось непередбачено впаде. Що стосується ML-моделей, моніторити необхідно дані, так як вони не статичні, з часом або залежно від пори року можуть кардинально змінитись. Інженер машинного навчання, і статистик є професіоналами, які працюють з даними та використовують статистичні та математичні методи для аналізу та прогнозування на основі даних. Однак вони мають різні сфери діяльності та досвіду.

Необходимые качества

які знання потрібні Machine Learning Engineer

Інженери-програмісти можуть працювати над різними проектами, включаючи веб-додатки, мобільні додатки та програмне забезпечення для настільних ПК. Для того щоб зрозуміти теорія очікування хороший ML-інженер або поганий, слід попросити спеціаліста вирішити 1 конкретне завдання. У процесі того, як він її вирішуватиме, стане зрозуміло наскільки він добрий. Найважливіше, про що повинен замислюватися ML-інженер, це якість даних та критерії оцінки.

ML-інженер: хто це, як їм стати і що вони роблять?

У результаті вони можуть обробляти великі обсяги інформації за короткий час, показуючи точніші результати, ніж людина-фахівець. Цей напрямок іноді називають Artificial Intelligence (AI). Хоча ролі інженера з машинного навчання та аналітика даних дещо збігаються, це різні професії, які передбачають різні навички та обов’язки. Щоб навчитися стати хорошим інженером машинного навчання, важливо знати, які інструменти вони використовують на регулярній основі, щоб зосередити своє навчання на них. Найпростіше переходити до професії ML-інженер з бекенд-розробки та аналітики даних. Ці фахівці вже мають необхідний базис знань, тому їм доведеться лише трохи скоригувати і відточити навички.

< Back to Blog