Вопросы для подготовки к интервью

Как вы будете реагировать на обратную связь от команды?

Когда мы можем запланировать следующую встречу для проверки прогресса?

Как вы относитесь к тому, что большинство ML-гипотез в продукте не показывают положительных результатов? Указываете ли в резюме только успешные проекты?

Был ли у тебя сложный случай на работе? Как ты с ним справился и какие выводы сделал?

Представьте, что вы тимлид команды. Что бы вы делали на этой позиции?

Я также хочу спросить вас о какой-то сложной ситуации, с которой вы столкнулись на вашем проекте, и как вы ее преодолели.

Расскажи о своём самом большом провале (фокапе) и самом большом успехе в работе.

Расскажите, чем занимались и почему решили учиться / сменить направление.

Что вам нравится в Data Science? Что сейчас дополнительно изучаете? Как погружались в предметную область?

В каком домене (предметной области) тебе хотелось бы развиваться?

Как бы вы предпочли получать постановку задачи от бизнеса?

Можешь поделиться своим опытом, коллаборировавшись с бизнес-стейкхолдерами?

Кратко по процессам. Как у вас это в целом планирование по месяцам, кварталам? Есть какие-то кары и так далее? Как в целом происходит процесс разработки?

Участвовал ли ты в оценке экономического эффекта от моделей?

Опишите, как вы самостоятельно решали задачи машинного обучения. Приведите примеры проектов, которые вы успешно завершили.

По LLM, я так понял, пока приоритет не стоит. Но идеи там какие? Это делать чат-боты или что-то более?

Есть ли у вас коммерческий опыт работы с генеративными моделями (GANs, diffusion)?

Был ли у вас опыт работы с обработкой и генерацией лиц?

Какой у вас опыт работы с генеративными моделями изображений (Stable Diffusion и т.п.)?

Как вы загружаете данные — сами или аналитики готовят выгрузки?