Привет, Хаброжители!
Хотите построить карьеру в области ML? Воспользуйтесь опытом и советами Пенга Шао, чтобы научиться тому, как успешно пройти собеседование по машинному обучению.
Книга охватывает весь процесс подготовки к интервью: от базовых концепций ML и программирования до проектирования сложных систем и инфраструктуры. Практические примеры, стратегии ответов на типичные вопросы и советы по прохождению различных этапов интервью помогут вам уверенно справиться как с техническим телефонным скринингом, так и с углубленным обсуждением моделей и оценок. Независимо от уровня — новичок вы или опытный специалист — эта книга станет вашим надежным навигатором в мире ML-собеседований, сочетая теорию, практику и реальные инсайты от экспертов. Вы с легкостью справитесь с вопросами: «Как собрать и подготовить датасет?», «Какие проблемы возникают при сборе данных?», «Что делать с несбалансированными метками или неразмеченными данными?», «Как выполнить отбор признаков?», а также сможете реализовать резервуарное семплирование, построить матрицу совместной встречаемости из корпуса текста, спроектировать рекомендательную систему для YouTube или Amazon и многое другое.
Внутри:
-
Четкая структура собеседования по ML: от основ и программи- рования до проектирования систем и инфраструктуры.
-
Проверенные стратегии решения задач ML, основан- ные на реальной практике.
-
Пошаговое руководство по прохождению заданий — от кода до архитектуры.
-
Анализ логики экспертов, проводящих собеседование: что они действительно ценят и как показать себя с лучшей стороны.
-
Практические кейсы, отражаю- щие развитие подходов к ML — от первых шагов до новейших решений.
Книга — настоящая находка! Она дает не просто структуру подготовки к сложным ML-интервью с реальными примерами, но и ключ к пониманию мышления интервьюеров, а значит — к успешному прохождению собеседований.
Силинская Мария — старший консультант по трансформации бизнеса в компании Крок, сертифицированный скрам-мастер PSM II, научный редактор книги.
Об авторе
Пенг Шао
На протяжении более 15 лет Шао Пенг занимает руководящие позиции в области машинного обучения, работая в самых разных отраслях — от социальных сетей и рекламы до финтеха и онлайн-торговли. Проведя около тысячи собеседований, он как никто другой понимает, какими знаниями, навыками и опытом должен обладать сильный кандидат в сфере ML.
В компании Twitter он занимал должность стафф-инженера по ML, где отвечал за разработку ключевых компонентов, лежащих в основе алгоритмов рекомендаций, а также систем прогнозирования и ранжирования рекламы. Ранее он стал сооснователем стартапа в сфере искусственного интеллекта под названием Roxy, который привлек многомиллионные инвестиции и был успешно продан в 2019 году.
В более ранний период своей карьеры он руководил ML-командами в Amazon и FactSet. В рамках этих проектов он курировал разработку целого ряда систем ML, включая машинный перевод, извлечение табличных данных, распознавание именованных сущностей и тематическое моделирование.
Шао Пенг — признанный эксперт в области высокоэффективного ранжирования с низкой задержкой. Как практикующий ML-инженер, он применяет системный подход к проектированию решений на базе ML, охватывающий все ключевые этапы: от анализа данных и моделирования до управления признаками и построения инфраструктуры.
Ознакомиться с оглавлением
Полистать отрывок
Приобрести книгу «Интервью по машинному обучению. 151 вопрос от FAANG» можно на нашем сайте.
По факту оплаты бумажной версии книги на e‑mail высылается электронная книга.
Для Хаброжителей скидка 25% по купону — Machine Learning
Автор: ph_piter
