۹ سوال رایج مصاحبه برای مشاغل هوش مصنوعی
به گزارش پایگاه خبری ارز دیجیتال موبو ارز،
جویندگان کار هوش مصنوعی باید آماده پاسخگویی به سوالات متداول مصاحبه در مورد تجربه، مهارت ها و رویکردشان به پروژه های متمرکز بر هوش مصنوعی باشند.
هوش مصنوعی (AI) یک زمینه به سرعت در حال رشد است که منجر به بازار کار در حال رشد برای متخصصان هوش مصنوعی می شود. مصاحبه های شغلی هوش مصنوعی به دلیل ماهیت فنی این رشته می تواند به ویژه چالش برانگیز باشد. با این حال، تخصص فنی تنها عاملی نیست که مصاحبه کنندگان در نظر می گیرند. نامزدهای غیر فنی که می توانند درک مفاهیم هوش مصنوعی و تمایل به یادگیری را نشان دهند نیز ارزیابی خواهند شد.
داوطلبان فنی باید آماده پاسخگویی به سؤالاتی باشند که دانش آنها را در مورد الگوریتم‌ها، ابزارها و چارچوب‌های یادگیری ماشین آزمایش می‌کند. ممکن است از آنها خواسته شود که توضیحات مفصلی از پروژه های گذشته و راه حل های فنی که برای غلبه بر چالش ها استفاده کرده اند ارائه دهند. علاوه بر این، شما باید آماده پاسخگویی به سوالات مربوط به پیش پردازش داده ها، ارزیابی مدل، و تجربه با ابزارها و چارچوب های مرتبط با هوش مصنوعی باشید.
موارد مرتبط: ۵ کتابخانه پردازش زبان طبیعی (NLP) برای استفاده
نامزدهای غیر فنی باید بر درک پتانسیل تحول آفرین هوش مصنوعی و تمایل به یادگیری بیشتر در مورد این رشته تمرکز کنند. شما باید بتوانید اهمیت پیش پردازش و تمیز کردن داده ها را توضیح دهید و نحوه عملکرد الگوریتم های یادگیری ماشین را درک کنید. علاوه بر این، شما باید بتوانید با اعضای تیم همکاری و ارتباط برقرار کنید و آماده بحث در مورد چگونگی به روز ماندن از آخرین پیشرفت‌های هوش مصنوعی باشید.
در اینجا ۹ سوال رایج مصاحبه برای مشاغل هوش مصنوعی آورده شده است. اینها سوالات رایج مصاحبه برای مشاغل هوش مصنوعی هستند، اما مهم است که در نظر داشته باشید که هر شغل و شرکتی منحصر به فرد است. بهترین پاسخ به این سوالات به شرایط خاص نقش و سازمانی که برای آن درخواست می دهید بستگی دارد.
از این سوالات به عنوان نقطه شروع برای آماده سازی مصاحبه خود استفاده کنید، اما از تنظیم پاسخ های خود با شرایط شغلی خاص و فرهنگ شرکتی که با آن مصاحبه می کنید نترسید. به یاد داشته باشید که هدف از مصاحبه نشان دادن مهارت ها و تجربیات شما و همچنین توانایی شما در تفکر انتقادی و خلاق است. بنابراین برای ارائه پاسخ های متفکرانه و ظریف به هر سوال آماده باشید.
۱. چه چیزی شما را به دنبال شغلی در هوش مصنوعی تشویق می کند؟
هدف این سوال درک انگیزه ها و علایق جویندگان کار است که به دنبال شغلی در هوش مصنوعی هستند. این فرصتی است برای نشان دادن اشتیاق خود و نحوه هماهنگی آن با شغلی که برای آن درخواست می کنید. پاسخ های نامزد باید هر تجربه یا آموزشی که ممکن است باعث علاقه آنها به هوش مصنوعی شده باشد، و همچنین هر مهارت یا علاقه خاصی در آن زمینه را برجسته کند.
دستور العملی برای یافتن شغل علم داده در ۶ ماه
– Python و SQL را یاد بگیرید
– آمار و جبر خطی را بررسی کنید
– پیاده سازی الگوریتم های کلیدی ML با داده های Kaggle در نوت بوک ها
– از داده های دنیای واقعی برای ساخت مدل های یادگیری ماشین استفاده کنید
– سوالات مصاحبه را تمرین کنیدکار را انجام بده 🙂
– بیندو ردی (@bindureddy) ۳ مارس ۲۰۲۱
نامزدهای فنی ممکن است بر علاقه خود به پایه های ریاضی و آماری یادگیری ماشین تأکید کنند، در حالی که نامزدهای غیر فنی ممکن است به پتانسیل تحول آفرین هوش مصنوعی و تمایل آنها برای یادگیری بیشتر در مورد این رشته جلب شوند.
۲. تجربه شما از ابزارها و چارچوب های مرتبط با هوش مصنوعی چیست؟
این سوال برای ارزیابی دانش فنی و تجربه داوطلب با ابزارها و چارچوب‌های مرتبط با هوش مصنوعی است. پاسخ های آنها باید بر تجربه با ابزارها و چارچوب های خاص مانند TensorFlow، PyTorch، scikit-learn و غیره تاکید کند.
آیا می خواهید به ML نفوذ کنید؟ بر این کتابخانه های ضروری ML و DL Python مسلط شوید.
کدام یک را برای مورد استفاده خاص خود انتخاب کنید؟ بستگی دارد ⬇️
ML: NumPy/Scipy، Pandas، SkLearn
DL: PyTorch، TensorFlow/Keras https://t.co/v0MvCEcrKj #فراگیری ماشین #برنامه نویسی پایتون #یادگیری عمیق pic.twitter.com/VJS5F4lt7l— پارمیدا بیگی (@ParmidaBeigi) ۱۹ آوریل ۲۰۲۳
داوطلبان فنی می توانند نمونه های خاصی از ابزارها و چارچوب های مورد استفاده را ارائه دهند، در حالی که داوطلبان غیر فنی می توانند بر تمایل خود برای یادگیری و سازگاری با فناوری های جدید تأکید کنند.
۳. درباره پروژه یادگیری ماشینی که روی آن کار کرده‌اید به ما بگویید.
این سوال برای ارزیابی تجربه و درک یک نامزد از پروژه های یادگیری ماشین طراحی شده است. مصاحبه‌کنندگان می‌خواهند درباره پروژه‌های یادگیری ماشینی که نامزدها در گذشته روی آنها کار کرده‌اند، بشنوند. پاسخ های نامزد باید به گونه ای ساختار یافته باشد که پروژه را از ابتدا تا انتها توصیف کند، از جمله مشکلات حل شده، داده های مورد استفاده، رویکردهای اتخاذ شده، مدل های توسعه یافته و نتایج به دست آمده.
داوطلبان باید از اصطلاحات و مفاهیم فنی در پاسخ های خود استفاده کنند، اما همچنین باید آنها را به گونه ای توضیح دهند که مصاحبه کنندگان غیر فنی بتوانند به راحتی آن را درک کنند. مصاحبه‌کنندگان می‌خواهند سطح درک و تجربه داوطلب را در پروژه‌های یادگیری ماشین ارزیابی کنند، بنابراین داوطلبان باید جزئیات را ارائه کنند و در صورت لزوم آماده پاسخگویی به سؤالات بعدی باشند.
داوطلبان فنی می توانند شرح مفصلی از پروژه شامل الگوریتم ها و روش های مورد استفاده ارائه دهند، در حالی که داوطلبان غیر فنی باید روی اهداف و نتایج پروژه و نقش خود در پروژه تمرکز کنند.
۴. چگونه به پیش پردازش و تمیز کردن داده ها برخورد می کنید؟
هدف این سوال ارزیابی رویکرد یک نامزد به پیش پردازش و تمیز کردن داده ها در پروژه های یادگیری ماشین است. مصاحبه‌کنندگان می‌خواهند بدانند که چگونه داوطلبان قبل از وارد کردن داده‌ها به مدل‌های یادگیری ماشین، مسائل مربوط به کیفیت، کامل بودن و سازگاری داده‌ها را شناسایی کرده و به آنها رسیدگی می‌کنند.
پاسخ ها باید مراحل انجام شده را برای اطمینان از اینکه داده ها به درستی قالب بندی شده، استاندارد شده و عاری از خطا و مقادیر از دست رفته هستند، توصیف کنند. نامزدها همچنین باید تکنیک‌ها و ابزارهای خاصی را که برای پیش‌پردازش و تمیز کردن داده‌ها استفاده می‌شوند، مانند روش‌های مقیاس‌بندی، نرمال‌سازی و انتساب توصیف کنند. تاکید بر اهمیت پیش پردازش و تمیز کردن داده ها برای به دست آوردن نتایج دقیق و قابل اعتماد یادگیری ماشین بسیار مهم است.
روز دهم: #۱۰۰DaysOfCode: فناوری پیش پردازش داده ها
چرا پیش پردازش داده ها ضروری است
پیش پردازش داده ها یک کار ضروری برای تمیز کردن داده ها و مناسب ساختن آن برای مدل های یادگیری ماشین است. این همچنین دقت و کارایی مدل های یادگیری ماشین را بهبود می بخشد. pic.twitter.com/ilEci6PaVz– تارون جین (@TRJ_0751) ۳ مه ۲۰۲۲
نامزدهای فنی قادر خواهند بود از طریق تکنیک‌های پیش‌پردازش و تمیز کردن داده‌ها عبور کنند، در حالی که نامزدهای غیرفنی قادر خواهند بود درک خود را از اهمیت پیش‌پردازش و تمیز کردن داده‌ها نشان دهند.
۵. عملکرد مدل یادگیری ماشین خود را چگونه ارزیابی می کنید؟
هدف این سوال ارزیابی دانش شما از تکنیک های ارزیابی مدل یادگیری ماشین است. مصاحبه‌کنندگان می‌خواهند بدانند که چگونه عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین را ارزیابی کنند. می توان توضیح داد که معیارهای ارزیابی مختلفی مانند دقت، دقت، یادآوری، امتیاز F1، AUC-ROC در دسترس هستند. هر یک از این شاخص ها بر اساس موضوع مورد بحث اهمیت خاص خود را دارند.
برای ارزیابی عملکرد یک مدل، داده ها معمولاً به یک مجموعه آموزشی و یک مجموعه آزمایشی تقسیم می شوند و مجموعه آزمون برای ارزیابی استفاده می شود. علاوه بر این، اعتبارسنجی متقاطع می تواند برای ارزیابی مدل استفاده شود. در نهایت، زمینه مشکل و الزامات خاص هنگام ارزیابی عملکرد مدل باید در نظر گرفته شود.
نامزدهای فنی می توانند به جزئیات در مورد معیارها و روش های مورد استفاده برای ارزیابی عملکرد مدل بپردازند، در حالی که نامزدهای غیر فنی می توانند بر درک اهمیت ارزیابی مدل تمرکز کنند.
مطالب مرتبط: ۵ زبان برنامه نویسی برای یادگیری برای توسعه هوش مصنوعی
۶. آیا می توانید تفاوت بین یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را توضیح دهید؟
از طریق این سؤال، مصاحبه‌گر قصد دارد ارزیابی کند که شما تا چه حد ایده‌های اصلی یادگیری ماشین را درک می‌کنید. مصاحبه کننده از شما می خواهد که تفاوت بین یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را توضیح دهید.
می توان توضیح داد که یادگیری نظارت شده معمولاً برای کارهایی مانند طبقه بندی و رگرسیون استفاده می شود، در حالی که یادگیری بدون نظارت برای کارهایی مانند خوشه بندی و تشخیص ناهنجاری استفاده می شود. توجه به این نکته ضروری است که انواع دیگری از یادگیری نیز وجود دارد، مانند یادگیری نیمه نظارتی و یادگیری تقویتی، که عناصر یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را با هم ترکیب می کنند.
داوطلبان فنی می توانند توضیحی فنی در مورد تفاوت بین دو نوع یادگیری ارائه دهند، در حالی که داوطلبان غیر فنی می توانند توضیح مختصری از مفاهیم ارائه دهند.
۷. چگونه با آخرین پیشرفت های هوش مصنوعی همراهی می کنید؟
هدف این سوال درک رویکرد شما برای ماندن در صدر آخرین تحولات در زمینه هوش مصنوعی است. نامزدهای فنی و غیر فنی می توانند توضیح دهند که به طور منظم مقالات تحقیقاتی را می خوانند، در کنفرانس ها شرکت می کنند و رهبران صنعت و محققان را در رسانه های اجتماعی دنبال می کنند.
همچنین می توانید ذکر کنید که در انجمن ها و انجمن های آنلاین مرتبط با هوش مصنوعی شرکت می کنید. در آنجا می توانید از دیگران یاد بگیرید و در مورد آخرین پیشرفت ها در این زمینه بحث کنید. به طور کلی، مهم است که نشان دهید که علاقه واقعی به این حوزه دارید و مایل هستید با آخرین روندها و پیشرفت ها همراه باشید.
۸. آیا می توانید زمانی را توضیح دهید که با یک چالش فنی دشوار روبرو شده اید و چگونه بر آن غلبه کرده اید؟
هدف این سوال درک توانایی های حل مسئله کارجو است. مصاحبه‌کنندگان از شما می‌خواهند زمانی را که با یک مشکل فنی دشوار مواجه شده‌اید و نحوه برخورد با آن را توصیف کنید. نامزدها باید شرح مفصلی از مشکل، رویکرد اتخاذ شده برای حل مشکل و نتایج ارائه دهند.
برجسته کردن گام‌های برداشته شده برای حل مسئله و مهارت‌ها یا دانش فنی مورد استفاده در این فرآیند بسیار مهم است. داوطلبان همچنین می توانند منابع و همکارانی را که برای کمک با آنها تماس گرفته اند ذکر کنند. هدف از این سوال ارزیابی توانایی داوطلب در تفکر انتقادی، عیب یابی و غلبه بر چالش های فنی دشوار است.
داوطلبان فنی قادر خواهند بود چالش ها و راه حل های فنی مورد استفاده برای غلبه بر آنها را با جزئیات شرح دهند، در حالی که داوطلبان غیر فنی مهارت های حل مسئله و توانایی یادگیری و سازگاری با چالش های جدید را نشان می دهند.
۹. نحوه همکاری و ارتباط با اعضای تیم در پروژه های هوش مصنوعی چگونه است؟
این سوال برای ارزیابی توانایی داوطلب برای کار مشترک با اعضای تیم در یک پروژه هوش مصنوعی طراحی شده است. مصاحبه‌کنندگان می‌خواهند بدانند که نامزدها چگونه به همکاری و ارتباط در چنین پروژه‌هایی برخورد می‌کنند. کاندیداها می توانند با بررسی منظم اعضای تیم، برنامه ریزی جلسات برای بحث در مورد پیشرفت و حفظ مستندات واضح از اهداف پروژه، جدول زمانی و مسئولیت ها به طور موثر ارتباط برقرار کرده و همکاری کنند. شما می توانید توضیح دهید که شما اولویت بندی می کنید.
کاندیداها با گوش دادن فعالانه به اعضای تیم، احترام به دیدگاه های آنها و ارائه بازخورد سازنده در صورت لزوم، تلاش می کنند پویایی مثبت و محترمانه تیم را حفظ کنند. در نهایت، نامزدها می توانند نشان دهند که اهمیت ایجاد و پایبندی به کدهای رفتاری مشترک یا بهترین شیوه ها برای همکاری و ارتباطات را برای اطمینان از موفقیت پروژه درک می کنند.
کاندیداهای فنی و غیر فنی می توانند نحوه برقراری ارتباط و همکاری با اعضای تیم را نشان دهند، از جمله ارائه به روز رسانی منظم، درخواست بازخورد و ورودی، و باز بودن برای ایده ها و دیدگاه های جدید.
نویسنده: Guneet Kaur
