🤩 NLP ML Engineer в SberDevices

Авторская орфография сохранена

#интервью

➖Ник автора в тг - Анонимно

➖Название комании, можете указать ссылку или коротко описать что за место - SberDevices
➖Как подались на вакансию - Реферал

🔥 Субъективно Сложность процесса по 10 бальной шкале - 5


➖Когда начали процесс - Октябрь 2023
➖Когда закончили процесс - Ноябрь 2023


➖Позиция, на которую собеседовались - NLP ML Engineer
➖Грейд на который собеседовались (если известно) -Middle
➖Локация вакансии - Москва

🔥 Расскажите про этапы собеседований

1) Разговор с HR (20-30 минут)
Прошлись по опыту и по CV, потом немного про ожидания. В общем, все очень стандартно.

2) Python (60 минут)
Сначала был блитц-тест. На половину вопросов я не ответил... Примеры вопросов: что такое mutable-immutable типы, перечисли разные структуры данных, что полезного есть в collections. Помню, что в конце спросили про GIL))
Потом задачи LeetCode уровня Easy-Medium. Что-то простое на графах, что-то на бинпоиск. Я решил три или четыре задачи, интервьюер сразу сказал, что все в порядке и я прошел собес.

3) Classical ML (60 минут)
У собеса были 3 части. Первая - про метрики классификации, вторая - про ансамбли и уже не помню, что было на третьей.
В целом все было несложно. Нет каких-нибудь сложных алгоритмов, с головой хватает ML-1 или хэндбука Яндекса, но могут задать много каверзных вопросов на понимание. Точно помню бомбардировку вопросами про ROC-AUC.

4) NLP (60 минут)
Сначала меня спросили про последние статьи, которые я читал. Тут мне повезло, я рассказал про статью, которую недавно рассказывал на НИСе.
Потом про transformerы, очень досконально про attention, примеры encoder only, decoder only моделей. Что-то было про стадии обучения LLM.
Это был самый сложный для меня собес, но тут скорее потому что я не очень много видел в NLP и не проходил собесов

5) Финал (40-50 минут)
Небольшой кейс (как оказалось из текущих задач команды) и разговор за жизнь.


⏺ Что понравилось:

Все было хорошо, не было проблем с коммуникацией или длинными паузами между интервью. Когда мне дали оффер, меня согласились подождать больше месяца, ибо хотел закончить проекты на предыдущем месте.


➖Итоги собеседования, например оффер или отказ, или что-то другое: Offer (принятый)
➖ Информация про Total Compensation (если желаете): N/A

@max_dot_sh

Примечание автора канала: В комментарии закинул немного своих полезных ссылок про ML Breadth 👇