Книга: «Интервью по машинному обучению. 151 вопрос от FAANG»

Привет, Хаброжители!

Хотите построить карьеру в области ML? Воспользуйтесь опытом ^[1] и советами Пенга Шао, чтобы научиться тому, как успешно пройти собеседование по машинному обучению ^[2].

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 ^[3] интервьюеров, а значит — к успешному прохождению собеседований.

Силинская Мария — старший консультант по трансформации бизнеса в компании Крок, сертифицированный скрам-мастер PSM II, научный ^[4] редактор книги.

Об авторе

Книга: «Интервью по машинному обучению. 151 вопрос от FAANG» - 2

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 ^[5] 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