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      Colloquio per NLP Engineer

      21 ago 2024
      Candidato anonimo a colloquio
      Nessuna offerta
      Esperienza positiva

      Altre recensioni di colloqui per NLP Engineer presso Chronograph

      Colloquio per NLP Engineer

      19 dic 2025
      Candidato anonimo a colloquio
      Nessuna offerta
      Esperienza positiva
      Colloquio nella media

      Candidatura

      Ho sostenuto un colloquio presso Chronograph

      Colloquio difficile

      Candidatura

      Ho presentato la mia candidatura online. La procedura ha richiesto 2 mesi. Ho sostenuto un colloquio presso Chronograph nel mese di lug 2023

      Colloquio

      There are 4 rounds with 5 segments 1. HR phone screening: general phone screening questions plus three technical questions (HR just read it aloud) 2. 30-min meeting with the hiring manager: half a deep dive into the resume; half questions related to machine learning practice and problem solving The next two segments are scheduled together 3.1 30-min coding assessment: in Python; hand-craft function to calculate tf-idf 3.2 30-min Paper presentation: read one of the paper they give (from arXiv) and present its content as well as your comments 4. 90 Virtual on site: Mostly behavioral and cultural fit questions; first half chatting with team lead in neighbouring teams (Software, Data engineer); second half with CTO

      Domande di colloquio [11]

      Domanda 1

      (Phone screen) Explain Autoregressive to a layman
      Rispondi alla domanda

      Domanda 2

      (Phone screen) What is QKV matricies in the NLP context?
      Rispondi alla domanda

      Domanda 3

      (Phone screen) Why is multi-headed attention so powerful?
      Rispondi alla domanda

      Domanda 4

      Coding: handcraft TFIDF with only Python built-in libraries
      Rispondi alla domanda

      Domanda 5

      (Hiring manager) Explain the difference between gradient descent and stochastic gradient descent.
      Rispondi alla domanda

      Domanda 6

      You have a dataset of 1000 features. You build a baseline model with all features but you are not happy with the performance. You think you need to reduce the features to improve performance, so what methods you can use (to do feature reduction or selection)?
      Rispondi alla domanda

      Domanda 7

      You have developed a model with appropriate training, validating, and testing. You are about to deploy the model but you still worry that your model overfits. What would you do to check for overfitting? Clarification: by this stage, you still have data not used in the process above
      Rispondi alla domanda

      Domanda 8

      How to generate vectors from texts? Can you think of any before word2vec?
      Rispondi alla domanda

      Domanda 9

      Give your definition of a "language model"
      1 risposta

      Domanda 10

      Sometimes you need to fine-tune a LLM. How would you do that?
      Rispondi alla domanda

      Domanda 11

      What is the purpose or advantage of doing A/B testing before deploying the models? Clarification: by A/B test it means the control variable is: with the model or without the model
      Rispondi alla domanda

      Colloquio

      Preliminary phone interview with a Recruiter, followed by a Zoom Call with the hiring manager. Very pleasant and conversationally-focused interview process. While I did not receive an offer, the recruiter was able to provide some post-interview feedback, which I appreciated.

      Domande di colloquio [1]

      Domanda 1

      What experience do you have with fine-tuning various models?
      Rispondi alla domanda