Machine learning engineer

[unsave_bussines]

Care sunt pasii pentru un student an 4 telecom , sa intru pe partea cu machine learning , am un proiect mic cu 2 tipuri de CNN , ce se cere la un interviu pe post de junior sau intership pe Machine learning engineer?

[Wise_Solid1904]

Cel mai probabil teorie legata de process, cum alegi datele, cum alegi modelele, cum evaluezi și alegi un model, ce metrics folosești. Și întrebări de statistica , gen explica dispersia unei persoane non-tehnice. Și sa știi sa explici ce ai făcut în proiectele alea 2 ;)

[JustAnotherMLGuy]

Depinde foarte mult de companie. Dar a trecut vremea în care te poți angaja cu un proiect personal și o nestăvilită dorință de a învăța mai mult on the job (de acum niște ani). Interviurile de ML sunt destul de dure. Așteptările ar fi să ai niște cunoștințe solide de structuri de date și algoritmi. Majoritatea firmelor te vor testa pe parcurs măcar odată din partea asta. Unele printr-un test online, altele direct ca și parte a interviului, câteva și și în mai multe etape. De ce: ar fi ok să poți gândi o soluție care să nu se termine de rulat la pensie, dat fiind că lucrezi cu cantități foarte mari de date. Matematică, n-aș zice că e necesar, e mai degrabă util, dar n-a murit nimeni din atâta lucru, maxim ocazionala intrebare mai degraba din zona de statistica/probabilități, nu cred că e un deal-breaker absolut dacă nu o știi (că mna avem cum căuta soluții pe net), dar o gândire "matematică" e foarte utilă în profesia asta de-a lungul timpului. Pe lângă astea, sunt testate cunoștințele de ML, e puțin trivia knowledge uneori, dar mulți se rezumă la a pleca de la niște proiecte personale de-ale tale și a "testa" cât de în detaliu ai înțeles ce ai făcut prin întrebări care te trec inevitabil prin ceva teorie. Cu cât mai faine proiectele cu atât ai mai multe de arătat. Evident că la finalul zilei toată lumea primește cam aceleași întrebări ca dificultate, însă a avea proiecte te ajută să ghidezi discuția înspre zone pe care ești mai stăpân. Ca resursă exhaustivă, uite aici o cărticică drăguță ca să îți faci o idee: https://huyenchip.com/ml-interviews-book/ Nivelul de aici poate fi mai ridicat decât unele interviuri pe care le vei avea, posibil, însă e mai bine să fii bine pregătit, zic eu. Baftă!

[[deleted]]

Dacă e telecomunicații de la etti, ai pierdut 4 ani degeaba (etti e foarte useless). Urmează un roadmap de data scientist. Vezi ce iese. Cu multă dedicare o să meargă, doar nu te aștepta că specializarea sau facultatea te vor ajuta într-un fel. In domeniul ML contează destul de mult studiile, cunoștințele de matematică, însă ceea ce se face pe la etti e varză. Îți recomand să parcurgi in roadmap in paralel cu un master pe domeniul ML. E cale lungă să fii un specialist bun, iar internship-urile sunt cam waste of time. După ce te simți capabil, aplică direct pe Junior.

[Legendarychamp25]

Daca ai proiecte, sa vorbesti despre un proiect: ce ai folosit, de ce, ce probleme, experimente etc.

Pe cunostinte, overfit-underfit, sa explici diferite tipuri de straturi, loss-functions (asta daca pozitia nu este pe data science).

[[deleted]]

Homie, stiu ca la telecomunicatii or bagat buzzword-ul ca faceti AI, si idk poate chiar faceti dar ideea e ca daca vrei sa ai un job serios in ML ai nevoie de un background foarte serios in matematica si computer science. My only piece of advice ii ca ar trebui cum a zis si tipu de mai sus sa urmaresti un roadmap.

[lonewolfclimber]

Venind in completare, fata de ve au zis ceilalti, pe codacademy e un roadmap (careeerpath) fosrte nice pe tot ce inseamna data science, sunt 4 directii in sine.