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      Colloquio per Machine Learning Engineer

      4 ago 2022
      Candidato anonimo a colloquio
      Nessuna offerta
      Esperienza positiva

      Altre recensioni di colloqui per Machine Learning Engineer presso AIMonk

      Colloquio per Machine Learning Engineer

      27 gen 2025
      Dipendente anonimo
      Offerta accettata
      Esperienza positiva
      Colloquio nella media

      Candidatura

      Ho presentato la mia candidatura online. Ho sostenuto un colloquio presso AIMonk nel mese di gen 2025

      Colloquio facile

      Candidatura

      Ho sostenuto un colloquio presso AIMonk

      Colloquio

      It was a good experience. During the technical round, they asked about basic NumPy operations and some quantitative questions. The interviewer was friendly. The first round took almost one hour for me.

      Domande di colloquio [1]

      Domanda 1

      Basic numpy operations and aptitude questions
      Rispondi alla domanda
      1
      La procedura ha richiesto 2 mesi. 

      Colloquio

      The interview has several process ill go through them one by one: 1) Resume Shortlist : Applied through LinkedIn HR got back in a few days. 2) Online Assessment : Task Related to Computer Vision and building an Object Detection Application using lightweight CV models like Yolo. 3) First Technical Interview: Taken by Senior MLE which included Python Coding, Machine Learning Algorithm Knowledge and coding algorithms from scratch (Make sure you write the pseudo code if you cant code it properly). 4) Technical Round 2: Taken by Head of Engineering , discussed about projects from the resume my previous intern experience and gave puzzles to solve. In the end discussed the projects the company is working on and domain based projects. 5) Technical / CEO Round : Taken by the CEO discussed projects in deep and discussion on how the models, algorithms that were chosen work and why, Deep Discussion on Team creation and division of work among them and few more questions on situations and cultural fit questions.

      Domande di colloquio [1]

      Domanda 1

      Q. Build KNN and Linear Regression from scratch in python. Q. What was the need of LSTM and why not RNN? Q. How does L1 Regularization help in feature selection?(Explain L1 L2 Norms and stuff) Q. Python basics on tuples and list difference between mutable and immutable. Q. Working of Transformers
      Rispondi alla domanda