От Семен Лобачевский в машинное обучение — 12 мар. 2025 г.

Подготовка к собеседованию на позицию ML инженера

Собеседование на позицию Machine Learning (ML) инженера — это серьёзный этап, на котором проверяются не только технические навыки кандидата, но и глубокое понимание теоретических основ, умение решать прикладные задачи и владение современными инструментами.

Ниже представлены вопросы и ответы, которые помогут вам эффективно подготовиться и успешно пройти собеседование.

Базовые вопросы по Machine Learning

1. Чем отличаются supervised, unsupervised и semi-supervised подходы?

Supervised (обучение с учителем) — обучение происходит на данных с заранее известными ответами (метками). Цель: научиться предсказывать правильные ответы для новых данных.
Unsupervised (обучение без учителя) — данные не имеют меток, и цель модели — обнаружить внутренние закономерности или группы в данных (кластеризация, уменьшение размерности).
Semi-supervised (полуобучение) — смешанный подход, когда часть данных размечена, а другая часть нет. Используется для улучшения качества моделей при недостатке размеченных данных.

2. Что такое переобучение (overfitting) и как с ним бороться?

Переобучение — состояние модели, когда она слишком сильно подстраивается под тренировочные данные, плохо работая на новых.
Методы борьбы:
- Регуляризация (L1, L2)
- Увеличение объема данных
- Упрощение модели
- Cross-validation
- Early stopping

3. Чем отличается регрессия от классификации?

Регрессия — задача предсказания непрерывных числовых значений (например, цены недвижимости).
Классификация — задача предсказания категориального класса (например, спам/не спам).

4. Какие метрики используются для оценки моделей?

Для классификации: Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC.
Для регрессии: MSE, RMSE, MAE, коэффициент детерминации (R²).

Вопросы по алгоритмам и моделям

5. Когда использовать Random Forest, а когда XGBoost?

Random Forest хорош для стабильных, интерпретируемых моделей, когда требуется быстрая настройка без глубокого тюнинга параметров.
XGBoost даёт более высокое качество при правильной настройке, особенно эффективен при большом объеме данных.

6. Что такое градиентный спуск и какие его виды существуют?

Градиентный спуск — метод поиска минимума функции потерь путем последовательного обновления параметров модели в направлении уменьшения ошибки.
Виды:
- Batch Gradient Descent
- Stochastic Gradient Descent (SGD)
- Mini-batch Gradient Descent

Вопросы по алгоритмам и Deep Learning

7. Что такое attention-механизм?

Attention позволяет нейросетям «фокусироваться» на наиболее важных частях входных данных, улучшая обработку длинных последовательностей и повышая интерпретируемость модели.

8. Чем отличается Transformer от RNN?

Transformer использует механизм attention и не зависит от рекуррентности, поэтому лучше масштабируется и эффективнее для длинных последовательностей.

8. В каких задачах используют CNN и RNN?

CNN — задачи с пространственными данными: изображения, видео.
RNN — последовательные данные: тексты, речь, временные ряды.

Feature Engineering и Data Preprocessing

9. Как бороться с пропусками в данных?

Удаление записей с пропусками.
Заполнение средним/медианой.
Использование моделей для прогнозирования пропусков.

10. Что такое утечка данных (Data Leakage) и как её избежать?

Это ситуация, когда модель случайно обучается на информации, доступной только в тестовом наборе, что приводит к ложному завышению качества модели. Избегать можно путём строгого разделения данных перед предобработкой.

Оптимизация и Deployment

11. Как оптимизировать гиперпараметры модели?

Использование Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization (Hyperopt, Optuna).

11. Как деплоить ML-модель в production?

Использовать Docker, создавать REST API (FastAPI, Flask), применять облачные платформы (AWS SageMaker, Google Cloud Vertex AI), использовать Continuous Integration и Continuous Deployment (CI/CD).

Вопросы по инфраструктуре и инструментам

12. Что такое Feature Store? Зачем он нужен?

Это централизованное хранилище подготовленных признаков, используемое для стандартизации, переиспользования и быстрого доступа к признакам в production-среде.

13. PyTorch или TensorFlow — какой фреймворк выбрать?

TensorFlow предпочтителен для масштабируемых проектов, production-ready моделей и интеграции с другими продуктами Google.
PyTorch используется в исследованиях, быстрое прототипирование и разработка инновационных моделей.

Теоретические вопросы и математика

14. Что показывает ROC-кривая и AUC?

ROC-кривая показывает зависимость True Positive Rate от False Positive Rate на разных порогах классификации.
AUC — численное выражение качества модели (чем выше, тем лучше).

15. Что такое регуляризация L1 и L2?

L1-регуляризация (Lasso) штрафует большие коэффициенты, приводя к выбору наиболее важных признаков (разреженность).
L2-регуляризация (Ridge) уменьшает веса равномерно, предотвращая переобучение и улучшая обобщение модели.

Дополнительные вопросы для подготовки

16. Что такое Feature Store, Data Version Control (DVC), и почему это важно?
Ответ:
Feature Store — это централизованное хранилище подготовленных признаков, которое позволяет стандартизировать и переиспользовать признаки между моделями. Оно облегчает интеграцию моделей в production-среде, гарантируя единообразное использование данных.
Data Version Control (DVC) — это инструмент для управления версиями данных, моделей и экспериментов, аналогичный Git, но для данных. DVC позволяет отслеживать изменения, обеспечивать воспроизводимость результатов и упрощать совместную работу в команде.
Почему это важно: Совместное использование Feature Store и DVC повышает управляемость проектов, снижает риски, связанные с ошибками в данных, и ускоряет процесс разработки и развертывания ML-моделей.

17. В чем суть кросс-валидации и когда её стоит применять?
Ответ:
Кросс-валидация — это метод оценки обобщающей способности модели, при котором исходный набор данных разделяется на несколько частей (folds). В классическом k-fold подходе модель обучается на k−1k-1k−1 частях данных и тестируется на оставшейся части, этот процесс повторяется k раз с разными тестовыми частями, а итоговая оценка получается как среднее значение по всем итерациям.
Когда применять:

При ограниченном объёме данных для получения более стабильной оценки.
Для подбора гиперпараметров и оценки риска переобучения.
Для объективной оценки качества модели при сравнении различных алгоритмов.

18. Как работает метод главных компонент (PCA)?
Ответ:
Метод главных компонент (PCA) — это алгоритм уменьшения размерности, который преобразует исходный набор переменных в новый набор ортогональных переменных — главных компонент. Каждая компонента представляет собой линейную комбинацию исходных признаков и упорядочена по объясняемой дисперсии данных. Первые несколько компонентов, как правило, сохраняют основную часть информации, что позволяет:

Сократить размерность данных, уменьшая вычислительную сложность.
Отфильтровать шум и уменьшить переобучение.
Упростить визуализацию и анализ данных.

19. Какие базы данных подходят для хранения и обработки данных в задачах ML?
Ответ:
В зависимости от типа данных и требований к обработке, для ML-задач используются:

Реляционные СУБД (например, PostgreSQL, MySQL): подходят для структурированных данных с заранее определённой схемой.
NoSQL базы данных (например, MongoDB, Cassandra): удобны для неструктурированных или полуструктурированных данных, где гибкость схемы играет роль.
Решения для Big Data (Hadoop, Apache Spark) и облачные аналитические платформы (Google BigQuery, Amazon Redshift): используются для хранения и обработки больших объёмов данных, обеспечивая масштабируемость и высокую скорость обработки.
Выбор базы данных зависит от объёма данных, необходимости масштабирования, специфики задачи и требований к скорости обработки.

Используя этот перечень вопросов и ответов, вы сможете системно подготовиться к собеседованию на позицию Machine Learning инженера и успешно продемонстрировать свои знания работодателю.