Интервью по машинному обучению. 151 вопрос от FAANG

Хотите построить карьеру в области ML? Воспользуйтесь опытом и советами Пенга Шао, чтобы научиться тому, как успешно пройти собеседование по машинному обучению.
Книга охватывает весь процесс подготовки к интервью — от базовых концепций ML и программирования до проектирования сложных систем и инфраструктуры. Практические примеры, стратегии ответов на типичные вопросы и советы по прохождению различных этапов интервью помогут вам уверенно справиться как с техническим телефонным скринингом, так и с углубленным обсуждением моделей и оценок. Независимо от уровня — новичок вы или опытный специалист — эта книга станет вашим надежным навигатором в мире ML-собеседований, сочетая теорию, практику и реальные инсайты от экспертов. Вы с легкостью справитесь с вопросами: «Как собрать и подготовить датасет?», «Какие проблемы возникают при сборе данных?», «Что делать с несбалансированными метками или неразмеченными данными?», «Как выполнить отбор признаков?», а также сможете реализовать резервуарное семплирование, построить матрицу совместной встречаемости из корпуса текста, спроектировать рекомендательную систему для YouTube или Amazon и многое другое.

Научный редактор книги Мария Силинская — старший консультант по трансформации бизнеса в компании КРОК, сертифицированный скрам-мастер PSM II. Более 16 лет опыта в ИТ. Занималась разработкой тренажерных систем на базе реалистичного моделирования событий в виртуальной среде. Участвовала в создании систем для государственного и коммерческого сектора, включая проекты по внедрению платформ для обработки больших объемов неструктурированной информации в режиме реального времени. Вела семинары и лабораторные работы по нейронным сетям в НИЯУ МИФИ.

1. Четкая структура собеседования по ML: от основ и программирования до проектирования систем и инфраструктуры.
2. Проверенные стратегии решения задач ML, основанные на реальной практике.
3. Пошаговое руководство по прохождению заданий — от кода до архитектуры.
4. Анализ логики экспертов, проводящих собеседование: что они действительно ценят и как показать себя с лучшей стороны.
5. Практические кейсы, отражающие развитие подходов к ML — от первых шагов до новейших решений.