Подробное руководство по собеседованиям по проектированию машинного обучения в Meta, Apple, Reddit, Amazon, Google и Snap
Делиться
Собеседования по проектированию систем машинного обучения являются неотъемлемой частью процесса найма в таких компаниях, как Meta, Apple, Reddit, Amazon, Google, Snap и многих других.
Эти интервью сильно различаются: некоторые больше фокусируются на архитектуре программного обеспечения, другие — на формулировке проблем или системах ранжирования, а стили общения и ожидания могут существенно различаться между командами.
Понимание этих различий и изучение каждого подхода открывает ценные знания о том, что делает собеседование успешным. Каждый вариант акцентирует внимание на разных навыках: переводе бизнес-целей в решения на основе машинного обучения, преодолении неопределенности или сохранении спокойствия в стрессовых ситуациях.
По сравнению с проектированием систем программной инженерии для собеседований по проектированию систем машинного обучения доступно гораздо меньше структурированных ресурсов.
В этой статье собраны общие принципы, типичные ошибки и практические советы, а также тщательно отобранный набор ресурсов, которые помогут вам подготовиться и преуспеть на следующем собеседовании по проектированию систем машинного обучения.
Что пытаются проверить эти интервью?
Лично мне очень нравятся собеседования по дизайну — они интереснее, непредсказуемее, сложнее и практичнее, чем стандартные раунды по машинному обучению, поведенческому анализу и программированию. В зависимости от того, куда заведёт вас разговор, собеседования по дизайну могут охватывать все остальные типы собеседований и давать представление о том, выполнял ли кандидат какую-либо реальную работу и понимал ли он обоснование, масштаб и сложность задач, которые он решал в прошлом, а также свой уровень квалификации.
Собеседования по дизайну проверяют глубину и широту ваших основных навыков посредством обсуждения вариантов дизайна и компромиссов между различными архитектурами. Как правило, проверяется ваша способность продемонстрировать следующее:
- Контролируйте и ведите беседу: сильные кандидаты направляют дискуссию, а не пассивно следуют подсказкам. Это означает чёткую структуру, заблаговременное изложение плана и активное направле- ние беседы к принятию значимых технических и продуктовых решений.
- Вопросы, которые вы задаёте, и их масштаб: качество и объём вопросов отражают ваш опыт. Вдумчивые уточняющие вопросы показывают, что вы понимаете бизнес-контекст, системные ограничения и зависимости данных, прежде чем приступать к принятию решений.
- Нюансы и общая картина, которую вы транслируете через свои ответы: отличные кандидаты умеют свободно переключаться между деталями и абстракциями. Вы должны уметь обсуждать технические механизмы, увязывая их с пользовательским опытом, бизнес-целями и производительностью системы.
- Поведенческие аспекты — то, как вы реагируете на новую информацию и отстаиваете свои идеи: интервьюеры внимательно следят за тем, как вы реагируете на неоднозначность или сопротивление. Спокойствие, продуманная адаптация решения и обоснование своего выбора аргументами, а не личным мнением, демонстрируют зрелость и готовность к сотрудничеству.
- Кодирование — ваша способность обсуждать тонкие детали реализации: хотя собеседования по проектированию не являются раундами чистого кодирования, лучшие кандидаты могут погрузиться в конкретные аспекты реализации, такие как конвейеры данных, стратегии обслуживания моделей или методы оптимизации, если им это предложат, показывая, что их идеи основаны на практическом инженерном опыте.
Ожидания
В зависимости от уровня должности компания может иметь разные ожидания относительно вашей эффективности на собеседовании по одному и тому же вопросу.
Для младших специалистов: ожидается, что вы хорошо разбираетесь в технических деталях предлагаемых вами алгоритмов, а не в бизнес-аспекте решаемой вами проблемы.
Для инженеров среднего звена: ожидается демонстрация не только высокой технической глубины, но и системного мышления, а также понимания того, как ваши проектные решения влияют на масштабируемость, задержку и общие цели продукта. Вы должны уметь переводить неоднозначные требования к продукту в чёткие формулировки на языке машинного обучения, обсуждать компромиссы между различными подходами и рассуждать о стратегиях сбора данных, экспериментирования и оценки моделей. На этом этапе коммуникация становится всё более важной — интервьюеры ищут инженеров, которые могут направлять беседу, задавать уточняющие вопросы и сочетать техническую строгость с практической реализуемостью.
Для уровней Staff+: ожидания охватывают техническую глубину и широту, влияние на бизнес и более широкий анализ развертывания функции или модели и отслеживания процесса производства. На более высоких уровнях от вас также ожидается самостоятельное ведение беседы, при этом предполагается, что 95% времени будет говорить сам собеседник, редко обращаясь к эксперту за конкретными уточняющими вопросами. На этом уровне от вас также ожидается осознание компромиссов в выбранном вами пути — зачастую нет правильных или неправильных решений, есть решения, имеющие свои плюсы и минусы.
Оценщики собирают сигналы комплексно — из руководства по проведению интервью Meta:
- Навигация по проблемам: можете ли вы визуализировать и организовать пространство проблем и решений? Можете ли вы связать бизнес-контекст и потребности с решениями, принимаемыми с помощью МО?
- Данные для обучения: Как бы вы определили методы сбора данных для обучения? Как вы оцениваете ограничения и риски, связанные с предлагаемым методом?
- Разработка функций: можете ли вы предложить соответствующие функции машинного обучения для вашей модели? Как вы определяете важные функции для конкретной задачи?
- Моделирование: Как вы объясняете выбор модели? Можете ли вы обосновать решение использовать конкретную модель? Можете ли вы объяснить процесс обучения? Можете ли вы предвидеть риски и как вы их минимизируете?
- Оценка и внедрение: можете ли вы разработать последовательные методы оценки и внедрения? Как вы обосновываете и формулируете свой выбор показателей для отслеживания?
Настройка интервью
На типичном собеседовании по проектированию системы машинного обучения у вас будет от 30 до 40 минут на решение этой задачи. За это время вам нужно будет изучить вопрос, предложить основу решения, обсудить обучение, тестирование и развертывание, а также, возможно, подробно рассмотреть несколько компонентов.
Структурирование вашего интервью
Лучшие собеседования по проектированию систем машинного обучения разворачиваются подобно истории — у них чёткая структура, логическая последовательность и ощущение развития. Хотя каждая история (и каждое собеседование) уникальна, формируется под влиянием вашего опыта и конкретной проблемы, сильные ответы следуют единой структуре. Типичное собеседование по проектированию систем машинного обучения можно структурировать следующим образом:
- Понимание бизнес-проблем и прояснение вопросов — кто конечный пользователь, сколько запросов мы ожидаем, используется ли модель в последующих задачах и т. д.
- Формулировка задач машинного обучения и офлайн- и онлайн-метрики — что именно мы решаем и как мы будем измерять успех.
- Высокоуровневая архитектура — определение потока модели на раннем этапе, чтобы убедиться, что интервьюер имеет полную картину. Это поможет в дальнейшем управлении временем.
- Данные — как мы собираем данные, откуда они поступают, нужно ли нам проводить предварительную обработку данных, фильтрацию, очистку, балансировку, реструктуризацию?
- Подготовка признаков — нужно ли уменьшить размерность, возможно, сначала получить вложения? Может быть, нужно выровнять модальности? Как бы вы смешивали данные из разных источников?
- Моделирование МО — глубокое погружение в архитектуру, потери, оптимизаторы и компромиссы, специфичные для модели.
- A/B-тестирование — как бы вы организовали эксперимент, каково было бы распределение популяции, какие были бы методы лечения?
- Развертывание — онлайн-обучение, MLOps, оптимизация моделей, мониторинг, ведение журнала и т. д.
Список вопросов, с которыми столкнулись мои коллеги и я
- Разработайте систему рейтинга видео.
- Разработайте систему рекомендаций мест.
- Разработать систему обнаружения продажи оружия.
- Разработайте систему сообщений об ошибках пользователей.
- Разработайте систему рекомендаций Spotify на основе самых популярных треков за последний час.
- Разработайте систему оценки размера страхового возмещения по фотографиям поврежденного объекта.
- Разработайте конвейер тонкой настройки для большой языковой модели чат-бота.
- Разработать систему обнаружения мошенничества при банковских транзакциях.
- Разработайте линзу, заменяющую лицо.
- Разработайте систему модерации сообщений на уровне сообщества.
- Разработайте систему рекомендаций рекламы для Instagam.
- Разработка логики следующего поста для новостей FB.
- Разработать модель для перевода.
- Дизайн-история в Instagram.
- Разработайте систему, которая будет переводить видео на целевой язык.
Подготовка к собеседованиям по дизайну
Освойте основы машинного обучения. Готовя эту статью, я нашёл эту книгу вопросов и ответов для собеседований на должности специалистов по машинному обучению, где есть подробный список вопросов и ответов на них. Ещё одна отличная книга, «Machine Learning Interview Preparation Book», содержит множество разделов о хорошем поведении на собеседовании, переговорах о зарплате и технических вопросах. Кроме того, я нашёл этот блог, где собраны материалы Glassdoor о собеседованиях по машинному обучению. Там же есть полный список распространённых вопросов по машинному обучению.
Читайте как можно больше блогов и тематических исследований по проектированию систем машинного обучения. Не могу не подчеркнуть, насколько это важно. Это отличный способ познакомиться с новыми областями машинного обучения. Прочитав 10–20 из них, вы начнёте находить общие закономерности и важные аспекты для каждой из областей машинного обучения. Вот список того, что я бы порекомендовал.
- Заметки Амана Чадхи о дизайне рейтинговой системы — больше записей в блоге вы найдете на сайте.
- Подборка статей по внедрению систем машинного обучения в производство — вам будет интересно прочитать практически всё на этом сайте.
- Разбор проекта системы рейтинга от штатного инженера Pinterest
- Десять реальных примеров крупных компаний по внедрению своих систем в производство
- Блог с подробным анализом рекомендательных систем
- Масштабирование системы рекомендаций Instagram Explore в Meta
- Практические уроки прогнозирования кликов по рекламе в Meta
Статьи:
- 150 успешных моделей машинного обучения: 6 уроков, извлеченных на Booking.com
- Amazon Search: радость ранжирования товаров
- Глубокие нейронные сети для рекомендаций YouTube
- Глубокое обучение для рекомендательных систем: пример Netflix
- Нейронная коллаборативная фильтрация для систем рекомендаций
- Глубокая обработка естественного языка для поисковых систем LinkedIn
- Встроенный поиск в Facebook
- Системы контрфактуального рассуждения и обучения для поиска Bing
- Реальные ловушки, выдержавшие испытание временем: машинное обучение: кредитная карта технического долга с высокими процентами
Книги:
- О проектировании систем машинного обучения
- Машинное обучение на местах: проектирование и эксплуатация реальных приложений МО
Посмотрите как можно больше примеров видео. Хотя ресурсов по машинному обучению не так много, собеседования по проектированию систем для инженеров-программистов будут полезны, чтобы понять различные стили собеседований и то, чего от них ожидают.
- Трансляция YouTube с обсуждением проекта системы машинного обучения
- Советы о том, как пройти собеседование по проектированию систем SWE (любое)
- Список обучающих видео от Meta о том, как применять машинное обучение к продукту
Подготовьте список вопросов и примерную структуру вашего проекта. Вот несколько примеров таких списков:
- Общее руководство по структурированию ответов на вопросы по проектированию систем
- Заметки о структуре проекта системы машинного обучения и потоке кандидатов
- Шаблон для собеседований по проектированию машинного обучения
- Обзор проектирования систем машинного обучения от tryexponent
Проводите как можно больше пробных собеседований. К счастью, для этого есть множество ресурсов!
- https://adplist.org/ : сайт, на котором вы можете найти наставников, некоторые из которых также проводят практические собеседования (включая меня).
- https://interviewing.io/ : отличная платформа, которая очень серьёзно относится к качеству интервью — каждый интервьюер очень опытен и должен соответствовать высочайшим стандартам. На платформе также есть множество полезных статей и записей реальных интервью — обязательно загляните!
Пройдите курсы по проектированию систем машинного обучения.
- Bytebytego — множество примеров отработки, хотя и платных
- Курс по проектированию систем машинного обучения Grokking
- Еще один курс по проектированию систем машинного обучения
- Разное: Курс по проектированию систем SWE
Советы профессионалов
- Обязательно изучите проблему. Задавайте вопросы, убедитесь, что их достаточно, чтобы собрать нужные данные, получить общую картину и не упустить из виду масштаб. Незнание того, что вы пытаетесь решить, или решение не той проблемы негативно отразится на вас.
- Ведите разговор . Если вы ждёте, пока интервьюер сам направит разговор, это просто демонстрирует отсутствие инициативы, а вы всегда хотите показать обратное. Говорите большую часть времени сами.
- Потренируйтесь рисовать . Перед собеседованием потренируйтесь рисовать несколько схем в Excalidraw. Это немного облегчит собеседование: если вы сэкономите несколько секунд на попытках нарисовать круг, это значит, что вы сможете потратить ещё несколько секунд на мозговой штурм.
- Делайте заметки по ходу учёбы . Во время подготовки всегда записывайте то, что вы узнали. Не просто копируйте и вставляйте, а пишите своими словами, чтобы проверить, насколько хорошо вы усвоили материал.
- Воспринимайте интервьюера как младшего специалиста. Не воспринимайте оценщика как интервьюера, воспринимайте его как младшего инженера, которому вы объясняете, как должен выглядеть окончательный вариант трубопровода.
Часто задаваемые вопросы
Что делать, если я не знаю ответа на задачу?
В этом и заключается суть собеседования: оно проверяет вашу способность столкнуться с незнакомой и неоднозначной проблемой и найти решение. Не переживайте, если чувствуете, что решение не приходит сразу. Соберите требования и ограничения, подумайте о самом простом решении, которое поможет решить проблему, а затем усложняйте её по мере продвижения.
Что делать, если я не знаком с этим районом?
Интересно, что это встречается чаще, чем нет. Если вы специализируетесь на генеративных моделях и проходили собеседование в Meta, вас, скорее всего, так или иначе спрашивали о ранжировании. Хотя эти области различаются, существуют общие подходы к решению этих проблем и общие основы машинного обучения, на которых можно строить свою работу. Даже если вы не разбираетесь в этой области, ваш опыт может дать свежий взгляд. Здесь нет правильного или неправильного решения — интервьюеру интересен ваш ход мыслей и общее понимание машинного обучения. Однако лучший способ не попасть в эту ловушку — подготовиться к собеседованию в компании, в которой вы проходите собеседование.
Что делать, если у меня мало времени?
Такое случается очень часто — в конце концов, вам предстоит решить серьёзную и незнакомую задачу. Некоторые интервьюеры даже не ожидают, что вы закончите, и хотят, чтобы вы сосредоточились на определённых частях больше, чем на других. Однако, как правило, если вы замечаете, что отстаёте от графика, у вас есть несколько вариантов. Первый — спросить интервьюера, прямо сказав ему, что вы видите, что у вас мало времени, и сказав, что он хочет, чтобы вы сосредоточились на определённом разделе; второй — резюмировать то, о чём вы уже говорили, и перейти к оставшимся частям, расставляя приоритеты. Как бы очевидно это ни звучало, ключ к тому, чтобы не попасть в эту ловушку, — это практика и выделение чётких временных рамок для каждого раздела.
А что, если я закончу раньше?
Это ваш шанс более подробно осветить те разделы, которые вы считаете важными. Вы также можете обратиться за помощью к интервьюеру и спросить его, если у него есть вопросы. Как правило, рекомендуется рассмотреть особые случаи, практические аспекты и управление жизненным циклом.
А что, если я застряну?
Застрять — это нормально: вы находитесь под давлением из-за необходимости решить сложную проблему, для решения которой часто требуется участие нескольких инженеров. Первое — перестать биться об стену. Второе: скажите об этом интервьюеру — мы все люди, и, открыто заявив о своём застое, вы избавитесь от стресса, связанного с необходимостью притворяться, что это не так, и, следовательно, высвободите умственные ресурсы. Третье: повторите то, что вы уже собрали и построили. Четвёртое: если вы чувствуете, что совсем не продвигаетесь, начните работать над другим участком конвейера. В любом случае, опытный интервьюер уловит подсказки и поможет вам выйти из тупика.
Как пользоваться доской?
На большинстве собеседований используется excalidraw. Обязательно откройте его перед собеседованием и изучите интерфейс — например, как вставлять текст в фигуры и рисовать стрелки. В целом, по мере изучения проблемы делайте заметки — каков масштаб проблемы, каковы требования и т. д. Убедитесь, что вы не печатаете все свои ответы слово в слово — это слишком много времени, но что заметки самодостаточны, так как интервьюеры могут вернуться к ним при написании обратной связи. В целом, заметки важны, потому что они также помогают вам структурировать свой ответ. Вы можете чётко обозначить все разделы, которые вы планируете охватить, чтобы вам было легче следовать им. Спросите интервьюера, что он предпочитает: заметки или рисунки, когда дело дойдёт до части дизайна. Что касается рисования, вам, возможно, стоит сначала сосредоточиться на общей картине — изобразить крупные зависимости и последовательность действий, и вдаваться в детали только при необходимости.
Краткое содержание
В конечном счёте, овладение навыками прохождения собеседований по проектированию с использованием машинного обучения заключается не в запоминании шаблонов, а в развитии структурированного мышления, любознательности и способности связывать бизнес-цели с техническими решениями. Каждое собеседование — это репетиция перед реальным инженерным процессом, где компромиссы, неоднозначность и коммуникация важны не меньше, чем сама модель.
Чтобы превратить подготовку в прогресс, начните с малого: выберите один вопрос из списка выше, выделите 40 минут и обсудите своё решение вслух. Затем проанализируйте, что получилось хорошо, а что показалось непонятным — именно в этом цикле рефлексии и происходит настоящее улучшение. Возьмите за привычку проводить одно пробное собеседование в неделю, совершенствуйте свои подходы и делитесь своими знаниями с другими.
Со временем ваши ответы будут звучать менее заученно и больше соответствовать тому, что они действительно проверяют: практичность, уверенность и системное мышление. Вот и всё!
Понравился автор? Оставайтесь на связи!
Если вам понравилась эта статья, поделитесь ею с другом! Чтобы узнать больше о машинном обучении и обработке изображений, нажмите «Подписаться »!
Я что-то пропустил? Не стесняйтесь оставлять комментарии, писать мне напрямую в LinkedIn или Twitter, а также подписывайтесь на мой канал на YouTube!
Источник: towardsdatascience.com
