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      Colloquio per Machine Learning Engineer

      13 ago 2018
      Candidato anonimo a colloquio
      Offerta rifiutata
      Esperienza positiva
      Colloquio nella media

      Candidatura

      Ho presentato la mia candidatura online. La procedura ha richiesto 3 settimane. Ho sostenuto un colloquio presso Featurespace

      Colloquio

      Phonecall with head of Data Science who explained the role to me. Then a coding task and then an on-site interview. The on-site interview has two parts: a data science part and a computer science part. The data science part includes questions about how to train an ML algorithm and other concepts in ML. The computer science part included an algorithm question and questions about parallel computing.

      Domande di colloquio [1]

      Domanda 1

      Given an array of integers and a target integer, find all pairs of integers in the array that sum up to the target integer.
      Rispondi alla domanda

      Altre recensioni di colloqui per Machine Learning Engineer presso Featurespace

      Colloquio per Machine Learning Engineer

      11 mar 2020
      Candidato anonimo a colloquio
      Nessuna offerta
      Esperienza negativa
      Colloquio nella media

      Candidatura

      Ho presentato la mia candidatura online. La procedura ha richiesto 3 settimane. Ho sostenuto un colloquio presso Featurespace nel mese di mar 2020

      Colloquio

      15 minute takehome Python exercise, followed by a 30 minute phone interview with line manager, followed by a longer takehome Python exercise (a script that processes a CSV file of customer transactions, keeps a running mean and standard deviation of transactions by customer ID, observes large deviations of individual transaction amounts from the running mean and, when such deviations are observed, generates alerts)

      Domande di colloquio [1]

      Domanda 1

      The phone interview was generally non-technical. The 2nd takehome exercise task was to write a script that processes a CSV file of customer transactions, keeps a running mean and standard deviation of transactions by customer ID, observes large deviations of individual transaction amounts from the running mean and, when such deviations are observed, generates alerts. This was to be done by implementing just one method, for which they had written a header definition. The instructions stated certain requirements: scalability, readability and code structure, logging and testing, and how simple it is to run and evaluate the code. Observe that some of these involve a large element of subjectivity. There was no mention of persistence, or function naming conventions.
      1 risposta
      9

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