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      Colloquio per Machine Learning Engineer

      28 lug 2024
      Candidato anonimo a colloquio
      Nessuna offerta
      Esperienza positiva
      Colloquio nella media

      Candidatura

      Ho presentato la mia candidatura online. Ho sostenuto un colloquio presso Yandex

      Colloquio

      I recently interviewed for a Middle Machine Learning Engineer position at Yandex. Overall, the experience was insightful and challenging, providing a good sense of the company's technical depth and expectations. I got easy task from leetcode: 680. Valid Palindrome II

      Domande di colloquio [1]

      Domanda 1

      leetcode task Valid Palindrome II
      Rispondi alla domanda
      2

      Altre recensioni di colloqui per Machine Learning Engineer presso Yandex

      Colloquio per Machine Learning Engineer

      10 ago 2022
      Candidato anonimo a colloquio
      Offerta rifiutata
      Esperienza negativa
      Colloquio nella media

      Candidatura

      Ho sostenuto un colloquio presso Yandex

      Colloquio

      Awful questions about algorithms (not ml) and data structures, no sense in these type of questions. And awful tasks like old fashioned brainteasers. Not suitable for ML position. Only negative impression

      Domande di colloquio [1]

      Domanda 1

      Basic data structures and algorithms
      Rispondi alla domanda

      Colloquio per Machine Learning Engineer

      11 giu 2023
      Candidato anonimo a colloquio
      Mosca,
      Offerta rifiutata
      Esperienza positiva
      Colloquio difficile

      Candidatura

      Ho presentato la mia candidatura tramite un selezionatore. La procedura ha richiesto 3 mesi. Ho sostenuto un colloquio presso Yandex (Mosca, ) nel mese di gen 2022

      Colloquio

      I recently had the opportunity to interview for a Machine Learning Engineer (MLE) position at Yandex Moscow, and I must say that the entire experience was exceptional. The MLE interview process at Yandex Moscow not only demonstrated the company's commitment to technical excellence but also reflected their dedication to fostering a positive and collaborative environment for candidates.

      Domande di colloquio [1]

      Domanda 1

      - Explain the concept of overfitting in machine learning and describe techniques to mitigate it. - How would you approach feature selection and feature engineering for a given machine learning task? Provide examples of relevant features for a sentiment analysis problem. - Discuss the differences between supervised learning and unsupervised learning algorithms. When would you choose one over the other for a given problem? - Describe the working principles of convolutional neural networks (CNNs) and their applications in computer vision tasks. How do they handle spatial hierarchies and achieve translation invariance? - Suppose you are given a dataset with imbalanced classes for a binary classification problem. How would you address this issue and improve the performance of the model? Explain different techniques you can use, such as oversampling, undersampling, or cost-sensitive learning.
      Rispondi alla domanda
      2

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