55 perguntas sobre engenharia de aprendizado de máquina para encontrar o candidato perfeito

Vários setores começaram a usar o aprendizado de máquina (ML) e a inteligência artificial (IA) nos últimos anos. Alguns exemplos são saúde, varejo, finanças, bancos e manufatura.

Para os gerentes de recrutamento, isso significa que eles estão competindo entre os setores para obter especialistas qualificados em ML e IA, o que torna a tarefa ainda mais desafiadora. E encontrar o talento certo (cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina, etc.) nunca foi tão importante.

É por isso que é tão importante fazer as perguntas certas na entrevista para engenheiros de aprendizado de máquina, para que você contrate apenas os melhores candidatos a engenheiros de aprendizado de máquina – e combine isso com outros métodos para avaliar com precisão a experiência e o conhecimento dos candidatos, como testes de habilidades.

Facilite sua vida escolhendo uma plataforma de testes de habilidades recomendada, como a TestGorilla, e use nossos testes de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina para avaliar os candidatos.

Os candidatos com bom desempenho nesses testes compreendem plenamente os fundamentos da ciência de dados e do aprendizado de máquina. Eles também terão o conhecimento necessário de redes neurais, programação, estatística e aprendizado profundo.

Neste artigo, também compilamos uma lista de 55 perguntas para entrevista para engenheiros de aprendizado de máquina que você pode usar em suas entrevistas ou incluir como perguntas personalizadas em avaliações.

Também fornecemos exemplos de respostas e explicamos os motivos pelos quais essas respostas são importantes.

1. Defina aprendizado profundo. Qual é a diferença entre ela e outros algoritmos de aprendizado de máquina?

A aprendizado profundo é uma forma específica de aprendizado de máquina baseada em redes neurais. Isso envolve o uso de princípios de neurociência e retropropagação para modelar corretamente grandes conjuntos de dados, tanto semiestruturados quanto não rotulados.

Em resumo, a aprendizado profundo é o mecanismo pelo qual um algoritmo aprende sem supervisão. Ele aprende representações de dados por meio de redes neurais.

2. A precisão ou o desempenho do modelo é mais importante para você?

Aqui, você está testando a compreensão do candidato sobre as nuances do desempenho do modelo. Em geral, as perguntas sobre aprendizado de máquina se concentram nos detalhes. Entretanto, modelos mais precisos podem ter um desempenho pior ao fazer previsões.

O candidato deve entender que a precisão de um modelo é apenas um aspecto do desempenho do modelo.

3. Explique como você se certificaria de não ajustar demais um modelo.

Seu candidato precisa demonstrar que compreende as três principais rotas para evitar o ajuste excessivo de um modelo.

Para evitar o ajuste excessivo de um modelo, um cientista de dados pode:

• Simplificar o modelo ou remover parte do ruído reduzindo a variância

• Usar táticas de validação cruzada, como k-folds

• Usar táticas de regularização, por exemplo, LASSO, para penalizar parâmetros que poderiam permitir o ajuste excessivo

4. O que é uma tabela de hash?

Uma tabela de hash é uma estrutura de dados que cria uma matriz associativa. Você mapeia uma chave para determinados valores usando uma função de hash. As tabelas de hash são normalmente usadas para indexação de banco de dados.

5. Explique o que você acredita ser os dados mais valiosos de nossa empresa.

Com essa pergunta, você está testando o quanto o candidato sabe sobre o seu modelo de negócios e o setor em geral.

Você também está verificando se ele entende como os dados correspondem aos resultados do seu negócio e como ele aplicará esse conhecimento em seu trabalho. Ele entende os problemas que sua empresa deseja resolver com os dados?

6. Você poderia citar alguns artigos sobre aprendizado de máquina que leu recentemente ou explicar como acompanha os últimos desenvolvimentos em aprendizado de máquina?

Os melhores candidatos se manterão a par dos relatórios científicos mais recentes sobre aprendizado de máquina. Procure revistas bem referenciadas, como a Nature.

7. Explique como você reproduziria a abordagem do AlphaGo no Go que derrotou Lee Sedol.

O ano de 2016 foi importante para a história da aprendizado profundo e da aprendizado de máquina. Na época, o AlphaGo, um programa de computador que joga Go, venceu o melhor jogador humano de Go, Lee Sedol.

Seu candidato deve mostrar que entende como o AlphaGo conseguiu isso. Ele utilizou a pesquisa de árvore Monte-Carlo com redes neurais profundas. Essas redes são treinadas por meio do aprendizagem supervisionada de jogos humanos e do jogo autônomo.

8. Você acha que a computação quântica afetará a aprendizado de máquina? Como?

Aqui, você está testando o interesse do candidato na aprendizado de máquina em um nível elevado e não apenas sua capacidade de implementá-lo em tarefas específicas.

Houve vários avanços importantes na computação quântica. Seus melhores candidatos demonstrarão interesse na área e poderão falar sobre a ideia de que alguns algoritmos podem produzir melhores resultados em computadores quânticos.

9. Que experiência de pesquisa você tem em aprendizado de máquina?

Os candidatos com trabalhos de pesquisa publicados podem realmente se destacar aqui - isso demonstra uma valiosa experiência científica e acadêmica.

10. Quais tipos de dados são compatíveis com JSON?

Com essa pergunta, você está testando o conhecimento do candidato sobre JSON. Esse é um formato de arquivo popular que se encaixa no JavaScript.

Seu candidato deve mostrar que entende os seis tipos básicos de dados JSON: objetos, strings, arrays, booleanos, números e valores nulos.

11. Liste algumas diferenças entre uma matriz e uma lista vinculada.

Uma lista vinculada é um grupo ordenado de elementos em que os elementos são conectados por meio de ponteiros. É mais provável que uma lista vinculada cresça organicamente.

Uma matriz precisa ser definida para crescer. Uma matriz também assume o mesmo valor para todos os elementos, enquanto a lista vinculada não. E, por fim, embaralhar uma matriz é complexo e caro. O embaralhamento de uma lista vinculada envolve apenas a troca dos ponteiros.

12. Explique como você avaliaria um modelo de regressão logística.

Seu candidato deve demonstrar um profundo conhecimento dos objetivos comuns da regressão logística, como previsão, classificação e outros. Certifique-se de que seja capaz de falar sobre casos de uso e exemplos.

13. Quando você deve usar a classificação em vez da regressão?

Certifique-se de que seu candidato entenda que a regressão fornece resultados contínuos, enquanto a classificação cria um valor distinto para categorias rígidas.

Você escolheria a classificação em vez da regressão se quisesse que o resultado mostrasse que os pontos de dados pertencem a categorias específicas.

14. Como você podaria uma árvore de decisão?

Seu candidato precisa mostrar que compreende a poda.

A poda de uma árvore de decisão refere-se ao processo de remoção de ramos com poder de previsão baixo. Isso simplifica o modelo e aumenta a precisão da previsão.

Exemplos são a poda de complexidade de custo e a poda de erro reduzido, sendo esta última a versão mais fácil da poda. Nela, você poda substituindo cada nó, desde que isso não diminua a precisão da previsão.

15. Qual é o seu algoritmo favorito? Dê-me uma explicação simples.

Isso testa a capacidade do candidato de explicar detalhes técnicos em termos leigos. Isso é importante para uma boa comunicação entre a equipe técnica e a não técnica.

Procure candidatos que consigam explicar diferentes algoritmos de uma forma simples e fácil de entender.

16. Explique a diferença entre a aprendizado de máquina supervisionada e não supervisionada.

A diferença entre a aprendizado de máquina supervisionada e não supervisionada é a maneira como os dados rotulados são tratados. A aprendizagem não supervisionada não precisa de dados rotulados, enquanto a aprendizagem supervisionada precisa.

17. O que é uma transformação de Fourier?

Seus candidatos devem dizer que uma transformação de Fourier é um método que decompõe funções em funções de frequência espacial ou temporal.

É um caminho típico para extrair recursos de sinais de áudio e outras séries temporais.

18. Ao avaliar se um modelo de aprendizado de máquina é eficaz, que abordagens de avaliação você adotaria?

Você está procurando candidatos que possam explicar que usariam técnicas de validação cruzada para segmentar o conjunto de dados ou dividi-lo em conjuntos de teste e treinamento. Em seguida, eles aplicariam uma coleção de métricas de desempenho.

O mais importante aqui é que os candidatos mostrem que entendem que a medição precisa dos modelos depende da escolha das medidas certas para a citação certa.

19. Escreva o pseudocódigo de uma implementação paralela do algoritmo de sua escolha.

Essa pergunta ajuda você a ver se o candidato consegue escrever o código pensando em paralelismo.

Ela mostra se ele poderia lidar com a simultaneidade em implementações de programação que lidam com big data.

20. É possível cortar duas cordas, A e B, que têm o mesmo comprimento em um ponto comum, de modo que a primeira seção de A e a segunda seção de B criem um palíndromo?

Embora essa seja uma pergunta de engenharia de software, ela é útil para testar se os candidatos têm conhecimento sobre estruturas de dados e algoritmos. Há vários caminhos para verificar se há palíndromos.

21. Explique como você implementaria um sistema de recomendação para os clientes de nossa empresa.

Esta é uma oportunidade para os candidatos demonstrarem que pesquisaram sobre a empresa e o setor.

Um bom candidato mostraria que entende o que gera receita para sua empresa e os tipos de clientes que ela tem. E explicaria como poderia implementar modelos de aprendizado de máquina para resolver os problemas de sua empresa.

22. De onde você normalmente obtém conjuntos de dados?

Essa é outra pergunta para testar se o candidato está realmente interessado em aprendizado de máquina.

É provável que alguém que realmente goste de aprendizado de máquina tenha criado seus próprios projetos paralelos e, portanto, saiba onde obter ótimos conjuntos de dados. Esse tipo de pergunta ajuda a distinguir engenheiros apaixonados de engenheiros que trabalham apenas por um salário.

23. Você já treinou modelos por diversão? Que hardware ou unidades de processamento gráfico você usou?

Essa pergunta ajuda a encontrar candidatos que realizaram projetos de aprendizado de máquina em seu tempo livre, não apenas em empregos corporativos. Ela testa se seus candidatos conseguem distribuir o tempo de GPU de forma eficaz e se sabem como utilizar recursos em projetos.

24. Como você abordaria a competição "Prêmio Netflix"?

Os candidatos qualificados conhecerão o Prêmio Netflix, um concurso em que a Netflix ofereceu um prêmio de US$ 1 milhão para quem criasse um algoritmo de filtragem colaborativa melhor.

A BellKor (os vencedores) usou vários métodos diferentes para criar uma melhoria de 10% no algoritmo. Os bons candidatos se lembrarão não apenas do concurso, mas também da solução criada pela BellKor, o que demonstraria que eles são apaixonados por aprendizado de máquina há muito tempo.

25. Explique como as chaves primárias e estrangeiras são vinculadas no SQL.

Os engenheiros de aprendizado de máquina devem ser proficientes em muitos formatos de dados importantes, inclusive SQL. As respostas a essa pergunta mostrarão se o candidato sabe manipular bancos de dados SQL.

Deve explicar que pode combinar e unir tabelas usando chaves estrangeiras e a chave primária de uma tabela correspondente. Também deve explicar como configuraria as tabelas SQL.

26. Você já usou o Spark ou outras ferramentas de Big Data?

O Spark é a ferramenta de Big Data mais procurada. Entretanto, se a sua empresa usa uma ferramenta diferente, sinta-se à vontade para mencioná-la em vez do Spark.

Essa pergunta o ajudará a identificar os candidatos que estão familiarizados com essas ferramentas e que poderão começar a trabalhar com o pé direito. As respostas também mostrarão quem passou algum tempo pesquisando e se familiarizando com sua empresa antes da entrevista.

27. Quando você acha que as técnicas de conjunto podem ser práticas?

Aqui, você está testando a capacidade do seu candidato de aumentar o poder de previsão. As técnicas de conjunto combinam diferentes algoritmos de aprendizagem para criar um desempenho preditivo aprimorado.

Essa abordagem cria um modelo robusto, normalmente resistente a pequenas alterações nos dados que poderiam distorcer a precisão da previsão. Os candidatos experientes poderão listar exemplos de métodos de conjunto, como o método "bucket of models", bagging, boosting e outros.

28. Explique a diferença entre um modelo discriminativo e um modelo generativo.

Seu candidato deve entender que um modelo discriminativo apenas aprende a diferença entre as categorias de dados, enquanto um modelo generativo aprende as categorias de dados.

Ele também deve afirmar que, para tarefas de classificação, um modelo discriminativo geralmente supera um modelo generativo.

29. Qual é a diferença entre a regularização L1 e a L2?

A regularização L1 é mais esparsa, pois as variáveis são atribuídas a 0 ou 1 (binário). A regularização L2 espalha os erros entre os termos.

30. O que é precisão? O que é recall?

Precisão é o número de positivos exatos reivindicados pelo modelo em comparação com o número de positivos reivindicados. Isso também é chamado de valor preditivo positivo.

Recall é o número de positivos declarados em comparação com o número de positivos encontrados nos dados. Isso também é conhecido como taxa positiva verdadeira.

31. Explique o trade-off entre variância e tendência.

O erro de variância ocorre quando o algoritmo de aprendizagem é muito complexo. Isso pode criar um algoritmo excessivamente sensível, levando o modelo a se ajustar demais aos dados.

O erro de tendência ocorre quando o algoritmo de aprendizagem tem suposições muito simplificadas. Isso cria o problema oposto ao erro de variância. O erro de tendência pode causar a generalização do conhecimento do conjunto de treinamento para o conjunto de teste e o ajuste insuficiente dos dados do modelo. Isso levaria a um modelo que não pode ter alta precisão de previsão.

Seu candidato deve mostrar que entende que nunca é uma boa ideia ter um modelo com alta variância ou alta tendência. É preciso haver um equilíbrio entre as duas.

32. Quais são algumas de suas APIs favoritas para explorar?

Essa pergunta testa se o candidato já trabalhou com fontes de dados externas. Se tiver trabalhado, é provável que ele tenha algumas APIs preferidas. Os melhores candidatos lhe dirão o que acham de determinadas APIs e darão detalhes de pipelines e experimentos que realizaram.

33. Explique como o XML se compara aos CSVs em termos de tamanho.

Essa pergunta testa se o candidato é capaz de lidar com formatos de dados bagunçados.

O XML ocupa muito mais espaço do que os CSVs. O XML usa tags para criar um design semelhante a uma árvore para pares de valores-chave.

Os CSVs usam separadores para criar categorias de dados e organizar esses dados em colunas. Normalmente, um engenheiro deseja processar os dados XML em um CSV utilizável.

34. Se você recebesse um conjunto de dados desequilibrado, como lidaria com ele?

Aqui, você está testando a compreensão do candidato sobre os danos que os conjuntos de dados desequilibrados podem causar.

Seus candidatos devem mostrar como equilibrariam esses danos. Eles podem usar várias táticas, como reamostragem do conjunto de dados, coleta de mais dados e tentativa de um algoritmo diferente.

35. O que você acha do modelo GPT-3?

Essa é outra pergunta que avalia se o candidato acompanha as últimas tendências e novidades em aprendizado de máquina.

Desenvolvido pela OpenAI, o GPT-3 é um novo modelo de geração de linguagem que pode gerar o que parece ser peças de conversação em nível humano (do tamanho de obras de romance), bem como criar código a partir de linguagem natural.

Se seus candidatos são apaixonados por aprendizado de máquina, eles provavelmente terão muito a dizer sobre o GPT-3.

36. Qual é a sua opinião sobre como o Google está treinando dados para carros autônomos?

Aqui, você está testando a compreensão do candidato sobre diferentes métodos de aprendizado de máquina.

Atualmente, o Google usa o Recaptcha para encontrar dados rotulados em sinais de trânsito e fachadas de lojas.

37. Como você criaria um pipeline de dados?

Esse deve ser um conhecimento comum para os engenheiros de aprendizado de máquina. Seu candidato deve demonstrar familiaridade com as ferramentas de criação de pipeline de dados, como o Apache Airflow. Ele também deve ter conhecimento profundo de onde hospedar modelos e pipelines, como, por exemplo, AWS, Azure, Google Cloud e assim por diante.

Você quer que o candidato fale sobre a experiência vivida com a criação e o dimensionamento de um pipeline de dados funcional.

38. Liste algumas bibliotecas de visualização de dados que você já usou. Quais ferramentas de visualização de dados você acha que são as melhores?

Aqui, você está avaliando a capacidade do candidato de visualizar corretamente os dados, bem como seu conhecimento de ferramentas populares, como Plot.ly, Tableau, seaborn do Python e outras.

39. O que você faria se descobrisse dados ausentes ou corrompidos em um conjunto de dados?

Seu candidato deve declarar que procuraria os dados ausentes ou corrompidos e, em seguida, os substituiria por outro valor ou eliminaria essas colunas ou linhas.

40. Defina a pontuação F1. Como você o usaria?

Seu candidato deve declarar que a pontuação F1 é uma forma de medir o desempenho de um modelo e que ela seria usada em testes de classificação.

41. Explique a diferença entre os erros do Tipo I e do Tipo II.

Essa deve ser uma pergunta muito simples para os engenheiros de aprendizado de máquina, mas é prudente fazer uma pergunta fácil para garantir que o candidato esteja familiarizado com os conceitos básicos.

O erro do tipo I é um falso positivo. Ele afirma que algo aconteceu quando não aconteceu. O erro do tipo II é um falso negativo. Ele afirma que nada aconteceu quando algo aconteceu.

42. Como funciona uma curva ROC?

Seu candidato deve explicar que a curva ROC é um gráfico que traça dois parâmetros, taxas de verdadeiros e falsos positivos.

Um aspecto importante a ser observado aqui é se ele entende que a curva ROC é normalmente usada como um substituto para a troca entre falsos positivos, ou seja, a probabilidade de disparos de alarmes falsos, contra verdadeiros positivos, ou seja, o grau de sensibilidade do modelo.

43. Explique como suas habilidades de aprendizado de máquina ajudarão nossa empresa a gerar lucros.

Essa é uma ótima pergunta para verificar se o candidato pesquisou sobre sua empresa. Um bom engenheiro de aprendizado de máquina entende que suas habilidades só são boas se gerarem resultados comerciais.

Digamos que você estivesse contratando para a Netflix. Nesse caso, o candidato poderia dizer que, ao desenvolver um modelo de recomendação mais preciso, os usuários ficariam mais satisfeitos com os programas que assistem, o que levaria à retenção de usuários a longo prazo e aos lucros.

44. Dê-me exemplos de seus modelos favoritos de aprendizado de máquina.

Essa é outra pergunta para avaliar se o candidato tem mais do que apenas um interesse em aprendizado de máquina "durante o trabalho".

Um engenheiro de aprendizado de máquina apaixonado dará vários exemplos de modelos de aprendizado de máquina de que gosta - e saberá como cada um deles foi implementado.

45. O que você acha do nosso processo de dados?

Esse tipo de pergunta permite que você veja se o candidato pode ser uma adição valiosa para a equipe atual.

Um ótimo candidato mostrará que entende por que seu processo de dados foi configurado de uma maneira específica. Ele lhe dará um feedback construtivo e perspicaz.

46. Na aprendizado de máquina, quais são os três estágios de construção de modelos?

Essa é uma pergunta simples, mas garante que o candidato saiba o básico.

Os três estágios de construção de modelos na aprendizado de máquina são:

• Construção de modelos, em que o engenheiro escolhe um algoritmo adequado e o treina de acordo com os critérios que lhe são fornecidos

• Teste de modelos, em que o engenheiro usa dados de teste para verificar a precisão do modelo

• Aplicação de modelos, em que o engenheiro faz as alterações necessárias após o teste e começa a usar o modelo em tempo real

Também é um bom sinal se o candidato mencionar que, depois de concluída a etapa de aplicação do modelo, ele precisará verificar o modelo de vez em quando para garantir que ele funcione corretamente e esteja atualizado.

47. Explique as diferenças entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo.

A aprendizado profundo é um tipo de aprendizado de máquina, mas essa pergunta o ajudará a determinar se o candidato entende as principais diferenças.

As cinco principais diferenças entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo são as seguintes:

• A aprendizado de máquina é quando as máquinas tomam suas próprias decisões usando dados anteriores. A aprendizado profundo é quando as máquinas fazem isso usando redes neurais artificiais.

• A aprendizado de máquina precisa apenas de uma pequena quantidade de dados na fase inicial de treinamento. A aprendizado profundo precisa de um grande volume de dados.

• A aprendizado de máquina não precisa de máquinas de ponta, pois não precisa de muito poder de computação. Em contrapartida, a aprendizado profundo requer máquinas de ponta.

• Com a aprendizado de máquina, um engenheiro deve identificar e codificar manualmente a maioria dos recursos. Com a aprendizado profundo, o modelo usa os dados que recebe para aprender os próprios recursos.

• Com a aprendizado de máquina, a máquina separa o problema em duas seções, resolve-as individualmente e depois as combina. Com a aprendizado profundo, a máquina resolve o problema de ponta a ponta.

48. Liste alguns aplicativos de aprendizado de máquina supervisionada usados nas empresas modernas.

Novamente, você está testando a capacidade do candidato de entender algumas aplicações comuns da aprendizado de máquina no mundo real.

Alguns ótimos exemplos que eles podem dar são:

• Detecção de fraude, na qual um modelo pode ser treinado para descobrir padrões suspeitos que possam implicar em fraude

• Detecção de e-mails de spam, na qual os engenheiros treinam um modelo para usar dados anteriores referentes à categorização de e-mails como spam ou não spam

• Análise de sentimento de documentos, na qual os especialistas em aprendizado de máquina podem treinar um modelo para analisar documentos e descobrir se o tom geral é positivo, negativo ou neutro

• Diagnósticos médicos, nos quais os modelos podem ser treinados para descobrir se um paciente está sofrendo de uma doença

49. Explique as diferenças entre aprendizado de máquina indutiva e dedutiva.

Essa é outra pergunta básica, mas importante, que permite verificar se o candidato tem todas as bases cobertas.

A principal diferença é que a aprendizagem indutiva observa as instâncias para chegar a uma conclusão. A aprendizagem dedutiva conclui experiências.

50. Como você escolheria o algoritmo a ser usado em um problema de classificação?

Embora existam muitas variáveis que explicam por que alguém escolheria um algoritmo em vez de outros, essa pergunta permite que você veja se o candidato segue um processo de pensamento lógico ao selecionar o algoritmo certo.

Aqui estão alguns exemplos de diferentes problemas e possíveis soluções:

• Problema: O conjunto de dados de treinamento é pequeno. Solução: Usar modelos com alta tendência e baixa variância.

• Problema: O conjunto de dados de treinamento é grande. Solução: Use modelos com baixa tendência e alta variância.

• Problema: Baixa precisão. Solução: Testar e fazer validação cruzada de diferentes algoritmos.

51. O que você acha do mecanismo de recomendação da Amazon? Como ele funciona?

Quando um usuário compra algo na Amazon, a Amazon armazena os dados da compra para referência futura e encontra produtos com maior probabilidade de serem comprados.

As recomendações futuras são possíveis graças ao algoritmo de associação, que pode identificar padrões em um determinado conjunto de dados.

52. Defina Kernel SVM.

SVM significa máquina de vetor de suporte. Essa é uma classe de algoritmos que analisa padrões.

53. Explique como você criaria um filtro de spam de e-mail.

Seu candidato deve mostrar que é capaz de dar passos claros e lógicos.

Para criar um filtro de spam:

• Você precisa alimentar o filtro de spam com milhares de e-mails previamente categorizados como "spam" ou "não spam"

• Em seguida, o algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado começa a detectar e-mails com probabilidade de serem spam com base nas palavras usadas nesses e-mails (por exemplo, oferta gratuita, loteria etc.)

• Em seguida, o filtro de spam usa algoritmos como máquinas de vetor de suporte (SVM) e árvores de decisão, bem como análise estatística para classificar os novos e-mails recebidos em "spam" ou "não spam"

• Se ele determinar que a probabilidade de spam é alta, ele o rotulará como tal e o e-mail não entrará na caixa de entrada

• O engenheiro precisa então testar a precisão do modelo para determinar o melhor algoritmo a ser usado, ou seja, aquele com a maior precisão de detecção de spam

54. Explique o que é um sistema de recomendação.

Em termos leigos, um sistema de recomendação é um sistema de informações que prevê o que um usuário gostaria de ver filtrando os padrões anteriores de escolha do usuário.

Os sistemas de recomendação enviam recomendações de produtos da Amazon com base no que você comprou anteriormente, por exemplo. Eles também são usados pela Netflix quando a plataforma recomenda programas que você pode gostar de assistir.

55. Considerando que existem muitos algoritmos de aprendizado de máquina, como você escolheria um algoritmo para um determinado conjunto de dados?

Aqui, você está verificando se o seu candidato pode demonstrar raciocínio lógico e pensamento crítico ao fazer escolhas.

Não existe um algoritmo "perfeito" que funcione para todas as situações. Portanto, um bom engenheiro escolherá um algoritmo usando essas perguntas:

• Qual é o objetivo da empresa?

• Os dados são rotulados, não rotulados ou mistos?

• O problema está relacionado a clustering, regressão, classificação ou associação?

• Qual é a quantidade de dados existentes?

• Os dados são categóricos ou contínuos?

Contrate os melhores engenheiros de aprendizado de máquina escolhendo as melhores perguntas

A aprendizado de máquina está se tornando cada vez mais importante a cada ano. Os aplicativos e os casos de uso estão crescendo: Hoje, ele é até mesmo usado na tecnologia de recrutamento. Portanto, encontrar os melhores engenheiros de aprendizado de máquina é crucial para sua organização.

Primeiro, você deve escrever descrições claras e atraentes das vagas de emprego de aprendizado de máquina para atrair os candidatos mais qualificados. Você também deve usar as melhores perguntas para entrevistas com engenheiros de aprendizado de máquina, que fornecemos neste artigo.

Outro método de seleção valioso que você pode usar é o teste de habilidades, que é eficiente, econômico e ajuda a contratar sem vieses. Avalie as habilidades dos candidatos no início de seu processo seletivo para identificar os melhores talentos e convidar apenas os candidatos qualificados para uma entrevista.

Essa abordagem pode substituir com eficácia a triagem de currículos, que pode exigir muitos recursos e ser tendenciosa.

Para obter os melhores resultados, use nossos testes de aprendizado de máquina e Ciência de Dados para avaliar as habilidades dos candidatos em aprendizado de máquina, redes neurais, aprendizado profundo e estatística.

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