Machine Learning Interview Questions (+ Tipps zu deren Beantwortung)

Read in English (Auf Englisch lessen).

Technische und programmiertechnische Fragen sind bei Vorstellungsgesprächen für Stellen im Bereich maschinelles Lernen üblich. Personalverantwortliche nutzen Vorstellungsgespräche, um die Kenntnisse eines qualifizierten Bewerbers über grundlegende Methoden und Konzepte des maschinellen Lernens zu beurteilen.

Dies ist Ihre Chance, sich von der Masse abzuheben und die Qualitäten hervorzuheben, die Sie zu einem hervorragenden Kandidaten für die Stelle machen. Erfahrung und Zertifizierungen im Bereich Machine Learning (ML) können Ihnen die Türen zu vielen Stellen öffnen, z. B. als Machine Learning Engineer, Datenwissenschaftler, Cyber Security Analyst, Cloud-Architekt und mehr. Aber um diese Stellen zu bekommen, müssen Sie den Personalverantwortlichen zeigen, dass Sie sich auskennen.

Wenn Sie sich auf ein Vorstellungsgespräch mit dem Schwerpunkt Machine Learning vorbereiten, sollten Sie sich auf einige häufig gestellte Fragen vorbereiten. Um Ihnen den Einstieg zu erleichtern und das nötige Selbstvertrauen aufzubauen, damit Sie Ihr nächstes Vorstellungsgespräch mit Bravour meistern, finden Sie hier einige der häufigsten Machine Learning Interview Questions, die Ihnen bei einem Vorstellungsgespräch gestellt werden, sowie einige Ratschläge und Tipps zur Vorbereitung auf das Vorstellungsgespräch, die Sie im Hinterkopf behalten sollten.

Machine Learning Interview Questions und was Sie bei einem Vorstellungsgespräch erwartet

Vorstellungsgespräche zum Thema Machine Learning bieten Ihnen die Möglichkeit, Ihre Fähigkeiten, Ihr Wissen und Ihre Arbeit hervorzuheben, die über das hinausgehen, was Sie in Ihrem Lebenslauf angegeben haben.

Je nach Position können die Fragen und Aufgaben im Vorstellungsgespräch variieren. In der Regel können Sie mit einer Runde von Live-Fragen rechnen, um Ihr Wissen über Techniken des Machine Learning und Ihre Fähigkeit, unter Druck zu arbeiten, zu bewerten.

Im Folgenden finden Sie vier der häufigsten Machine Learning Interview Questions in Vorstellungsgesprächen sowie Tipps, wie Sie sie beantworten können:

1. Wie gehen Sie mit fehlenden oder beschädigten Daten in einem Datensatz um?

Mit dieser Frage können Sie Ihre Problemlösungskompetenz und Ihre Erfahrung im Umgang mit beschädigten Daten unter Beweis stellen. Bei dieser Frage geht es in erster Linie um Ihren Arbeitsablauf, um zu sehen, wie Sie arbeiten.

Wie man antwortet: Eine gute Möglichkeit, diese Frage zu beantworten, besteht darin, Methoden vorzuschlagen, die das Problem lösen können. Es ist eine gute Idee, Beispiele und mehr als eine Lösung zu nennen, um Ihr Verständnis von Datensätzen zu zeigen.

Stellen Sie gleichzeitig sicher, dass Sie die konkreten Schritte, die Sie zur Lösung dieser Probleme unternehmen, hervorheben, damit sich Ihr Gesprächspartner ein klareres Bild von Ihnen machen kann, wenn Sie in Ihrem Element sind.

2. Erklären Sie den Unterschied zwischen Deep Learning, künstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning.

Diese Frage prüft Ihr Wissen auf diesem Gebiet. Der Interviewer möchte vielleicht wissen, ob Sie die feinen Unterschiede zwischen den einzelnen Konzepten erklären können, um sicherzustellen, dass Sie die grundlegenden Kenntnisse des Machine Learning beherrschen.

Wie Sie antworten: Machen Sie deutlich, dass Sie verstehen, dass Machine Learning ein Teilbereich der KI ist und dass Deep Learning ein Teilbereich des Machine Learning ist, indem Sie beide beschreiben. Verwenden Sie in Ihrer Antwort Beispiele, um zu zeigen, dass Sie diese wichtigen Konzepte vollständig beherrschen, anstatt nur das Offensichtliche zu erklären.

3. Beschreiben Sie Ihren bevorzugten Algorithmus für Machine Learning.

Mit dieser Frage können Sie Ihre Vorlieben und individuellen Fähigkeiten unter Beweis stellen und gleichzeitig ein tiefes Verständnis für verschiedene ML-Algorithmen zeigen. Ganz gleich, ob Sie die Einfachheit eines gängigen Klassifizierungsalgorithmus oder einen komplexeren Algorithmus als Grundlage für ein Vorhersagemodell mögen, dies ist Ihre Chance, Ihre Leidenschaft für Ihr Fachgebiet unter Beweis zu stellen. 

Einige gängige Algorithmen des Machine Learning, die Sie erwähnen könnten, sind:

• Lineare Regression

• Logistische Regression

• Naive Bayes

• Entscheidungsbäume

• Random Forests

• K-Nearest Neighbour (KNN)

Wie man antwortet: Der genaue Algorithmus, den Sie erwähnen, ist nur so wichtig wie Ihre Gründe für die Auswahl. Sie können diese Frage als Gelegenheit nutzen, um Ihr Wissen auf diesem Gebiet zu präsentieren, indem Sie direkte Vergleiche zu anderen Algorithmen ziehen. So wird deutlich, dass Ihr Fachwissen über den ML-Algorithmus, den Sie hervorheben, hinausgeht.

Verwenden Sie bei der Beantwortung der Frage Beispiele aus Ihrer Karriere und Ihrem Studium, um Ihre Antwort zu untermauern. Wenn Sie sich auf konkrete Beispiele konzentrieren, können Sie auch die Arbeit hervorheben, die Sie bereits geleistet haben und die Sie auf die Stelle vorbereiten kann.

4. Was ist der Unterschied zwischen Unsupervised Learning und Supervised Learning?

Dies ist eine weitere häufige Frage, um Ihr Verständnis grundlegender Techniken des Machine Learning zu beurteilen, die wahrscheinlich die Grundlage für einen Großteil Ihrer zukünftigen Arbeit bilden werden.

Wie Sie antworten: Machen Sie deutlich, dass Sie den Unterschied zwischen gelabelten und nicht gelabelten Daten kennen und wissen, wie diese verwendet werden, um verschiedene Modelle des Machine Learning zu erstellen, z. B. Klassifizierung oder lineare Regression. Heben Sie außerdem alle Projekte zum Machine Learning hervor, die Sie durchgeführt haben, und erklären Sie, wie Sie diese mit Supervised oder Unsupervised Learning umgesetzt haben.

Tipps für ein erfolgreiches Vorstellungsgespräch zum Thema Machine Learning

Der beste Weg, ein Vorstellungsgespräch zu bestehen, ist, sich im Voraus vorzubereiten. Neben dem Üben der oben genannten Machine Learning Interview Questions gibt es noch einige weitere Tipps, die Ihnen helfen, einen guten Eindruck zu hinterlassen und Ihre Eignung für die Stelle zu zeigen:

1. Wenden Sie Konzepte an und arbeiten Sie an Ihren einschlägigen Fähigkeiten

Verknüpfen Sie Ihre Antworten während des gesamten Gesprächs mit Beispielen aus der Praxis, insbesondere mit solchen, die sich auf Ihre Arbeit beziehen. Personalverantwortliche suchen in der Regel nach Erfahrung und Wissen, und je mehr Erfahrung Sie bei der Erörterung von Machine Learning-Konzepten vorweisen können, desto mehr können Sie Ihre Bereitschaft für die Stelle hervorheben.

Es ist auch von Vorteil, wenn Sie zeigen, dass Sie ständig lernen und Ihre Fähigkeiten weiterentwickeln. Zeigen Sie während des Vorstellungsgesprächs, wie sehr Sie bestrebt sind, sich selbst und Ihr Fachwissen zu verbessern. Ein Personalverantwortlicher könnte davon beeindruckt sein, dass Sie immer danach streben, sich zu verbessern und weiterzuentwickeln. 

2. Konzentrieren Sie sich auf das, was Sie wissen

Wenn Sie in Ihrer Antwort eine Methode erwähnen, wird Ihr Gesprächspartner wahrscheinlich mehr darüber wissen wollen. Mit sachdienlichen Antworten zu Ihrem Fachwissen und Ihrer Erfahrung können Sie sich auf den Erfolg vorbereiten.

3. Recherchieren Sie das Unternehmen 

Wenn Sie sich über das Unternehmen informieren, können Sie Ihre Antworten und Beispiele auf das Unternehmen abstimmen. Außerdem können Sie so mehr über die Werte und die Arbeitskultur des Unternehmens erfahren und im Vorstellungsgespräch darlegen, inwiefern Sie damit übereinstimmen.

Eine Möglichkeit, sich einen Einblick in das Unternehmen oder die Branche zu verschaffen, ist ein informelles Gespräch oder das Lesen von Mitarbeiterbewertungen im Internet.

4. Achten Sie auf eine klare Antworten

Ein Teil des Vorstellungsgesprächs kann spezifische Tests oder schriftliche Aufgaben umfassen. Wenn dies der Fall ist, sollten Sie Ihre Antworten klar formulieren und ausführlich erläutern. Möglicherweise werden Sie auf Ihre wissenschaftliche Genauigkeit geprüft, also fügen Sie Diagramme und Zitate ein und führen Sie Begriffe ein, wenn es nötig ist. Unabhängig davon, ob Sie ein einfaches oder komplexes Modell erstellen sollen, ist es wichtig, dass Sie jeden Schritt des Prozesses darstellen, damit Ihr potenzieller Arbeitgeber Ihre Arbeit nachvollziehen kann.

5. Wenn Sie bei einer Antwort unsicher sind, können Sie das ruhig sagen

Vielleicht wird Ihnen eine Frage gestellt, auf die Sie keine Antwort wissen. Ein einfacher Ansatz ist es, zu sagen: Ich bin mir der Antwort nicht sicher, aber so würde ich es herausfinden ...

Lassen Sie sich bei der Antwort Zeit. Gehen Sie in dieser Situation Ihre Antwort laut durch. Wenn Sie Ihre Gedankengänge erläutern, kann der Gesprächspartner weitere Fragen stellen. Denken Sie daran, dass er Ihnen helfen möchte, eine Antwort zu finden und Ihre Problemlösungsfähigkeiten zu verstehen.

Nächste Schritte

Frischen Sie Ihr Fachwissen über Machine Learning mit einem Selbstlernkurs eines Branchenführers auf, z. B. dem Spezialisierung Machine Learning Rock Star – the End-to-End Practice von SAS, oder verfeinern Sie Ihre Fähigkeiten in Andrew Ngs dreiteiliger Spezialisierung Maschinelles Lernen, die von Stanford und DeepLearning.AI angeboten wird. Nach Abschluss eines jeden Kurses oder einer Spezialisierung erhalten Sie außerdem ein Zertifikat, das Sie Ihrem Lebenslauf, Portfolio oder LinkedIn-Profil hinzufügen können. Ein Zertifikat ist ein potenzieller Indikator für Ihre Fähigkeiten und Ihre Bereitschaft, einen Job anzunehmen.