Галя, жрать!
Товарищи, сегодня навернём за обе щеки: нет, не бутербродики с икрой, а популярные таски на собеседованиях по направлению ML И DS

В целом, можно разбить процесс разговора с представителем компании на блоки

Перво-наперво пойдут вопросы на математику
По-хорошему, этого не нужно бояться, всего-то стоит повторить теорию вероятности, математической статистику(авторская подборка азов по формулам ниже☺️), немного напрячь извилины и не переживать.
Вопросы подразумевают лаконичный ответ, чаще всего что-то баянистое.

Добрый собеседующий, который наверняка будет обращаться к тебе на "ты", затем перейдёт к вопросам на концепцию и структуру

Держи оборону, камрад, не расслабляйся, твоя цель-оффер🫡

Тебя погоняют по определениям терминов, могут попросить сравнить алгоритмы: что работает оптимальнее, объяснить причины этого, как справляться с ошибками, типичным для определённого алгоритма

Основной принцип при предоставлении ответа для собеседующего: разумные размышления по теме
В случае, если сразу в голову не приходит оптимальное решение: лучше сказать брутфорс решение, которое в процессе оптимизируете. Будьте инициативными на собеседовании: если разбираетесь в теме, по которой был задан вопрос, побуждайте собеседующего на разговор по этой теме, это покажет вашу заинтересованность и оставит приятное впечатление о вас, как о кандидате

Наконец блок практики: a.k.a "напиши-ка код в компиляторе/блокноте, используй-ка эффективный алгоритм для решения кейса по машинке или анализу данных, внедри-ка ML модель"
Интервьюер даст задачи на hard skills: one hundred percent будет Python, навык написания структур и классов моделей ML и их оценки
суть вопроса будет базироваться на том, куда подаётесь
(если что-то с анализом данных, то вероятность появления задачек на SQL и A/B тестирование высока
если на MLops, то будет таска на deploy модели, инференс, субд и управлением данными, думаю принцип понятен)
+ не стесняйтесь спрашивать у эйчара, что вас ожидает
Небольшая подборка тем и таск ниже😘👇
@zadachi_ds