Künstliche Intelligenz (KI) ist ein schnell wachsendes Feld und infolgedessen wächst der Arbeitsmarkt für KI-Experten. Vorstellungsgespräche für KI-Bewerbungen können aufgrund der technischen Natur des Feldes besonders herausfordernd sein. Technisches Fachwissen ist jedoch nicht der einzige Faktor, den Interviewer berücksichtigen. Nicht-technische Kandidaten, die ein Verständnis für KI-Konzepte und Lernbereitschaft nachweisen können, werden ebenfalls geschätzt.

Technische Kandidaten sollten darauf vorbereitet sein, Fragen zu beantworten, die ihr Wissen über Algorithmen, Tools und Frameworks für maschinelles Lernen testen. Sie werden möglicherweise gebeten, detaillierte Erläuterungen zu ihren früheren Projekten und den technischen Lösungen abzugeben, mit denen sie Herausforderungen bewältigt haben. Darüber hinaus sollten sie darauf vorbereitet sein, Fragen zur Datenvorverarbeitung, Modellbewertung und ihren Erfahrungen mit KI-bezogenen Tools und Frameworks zu beantworten.

Nichttechnische Kandidaten sollten sich auf ihr Verständnis des transformativen Potenzials der KI und ihren Wissensdurst konzentrieren, mehr über das Feld zu erfahren. Sie sollten in der Lage sein, die Bedeutung der Vorverarbeitung und Bereinigung von Daten zu erklären und ein Verständnis dafür zu vermitteln, wie Algorithmen des maschinellen Lernens funktionieren. Darüber hinaus sollten sie bereit sein, ihre Fähigkeit zur Zusammenarbeit und Kommunikation mit Teammitgliedern sowie ihre Methoden zu erläutern, um über die neuesten Entwicklungen in der KI auf dem Laufenden zu bleiben.

Hier sind neun häufige Interviewfragen für KI-Jobs. Obwohl dies häufige Interviewfragen für KI-Jobs sind, ist es wichtig zu bedenken, dass jeder Job und jedes Unternehmen einzigartig ist. Die besten Antworten auf diese Fragen hängen vom spezifischen Kontext der Rolle und der Organisation ab, bei der Sie sich bewerben.

Nutzen Sie diese Fragen als Ausgangspunkt für Ihre Vorbereitung auf das Vorstellungsgespräch, aber scheuen Sie sich nicht, Ihre Antworten an die spezifischen Anforderungen und die Unternehmenskultur Ihres Vorstellungsgesprächs anzupassen. Denken Sie daran, dass das Ziel des Vorstellungsgesprächs darin besteht, Ihre Fähigkeiten und Erfahrungen sowie Ihre Fähigkeit zum kritischen und kreativen Denken unter Beweis zu stellen. Seien Sie also darauf vorbereitet, auf jede Frage durchdachte und differenzierte Antworten zu geben.

1. Was hat Sie dazu motiviert, eine Karriere im Bereich KI anzustreben?

Mit dieser Frage möchten Sie die Motivation und das Interesse eines Arbeitssuchenden an einer Karriere im Bereich KI verstehen. Sie bietet die Möglichkeit, die eigene Leidenschaft zu zeigen und zu erläutern, inwiefern diese mit der Stelle übereinstimmt, auf die man sich bewirbt. Die Antwort eines Bewerbers sollte alle Erfahrungen oder Schulungen hervorheben, die sein Interesse an KI geweckt haben, sowie alle besonderen Fähigkeiten oder Interessen, die er in diesem Bereich hat.

Rezept für einen Job in der Datenwissenschaft in 6 Monaten - Python und SQL lernen - Statistik- und lineare Algebra-Kenntnisse auffrischen - Wichtige ML-Algorithmen mithilfe von Kaggle-Daten in Notebooks implementieren - Daten aus der realen Welt verwenden, Modelle für maschinelles Lernen erstellen - Fragen für Vorstellungsgespräche üben - Job bekommen :)

– Bindu Reddy (@bindureddy), 3. März 2021

Technische Kandidaten können ihr Interesse an den mathematischen und statistischen Grundlagen des maschinellen Lernens hervorheben, während nicht-technische Kandidaten sich auf das transformative Potenzial der KI und ihren Wunsch konzentrieren können, mehr über das Feld zu erfahren.

2. Welche Erfahrung haben Sie mit KI-bezogenen Tools und Frameworks?

Mit dieser Frage sollen die technischen Kenntnisse und Erfahrungen eines Kandidaten mit KI-bezogenen Tools und Frameworks beurteilt werden. In der Antwort sollte die Erfahrung hervorgehoben werden, die der Kandidat mit bestimmten Tools und Frameworks wie TensorFlow, PyTorch oder scikit-learn gesammelt hat.

Möchten Sie in ML einsteigen? Beherrschen Sie diese wesentlichen ML- und DL-Python-Bibliotheken. Welche sollten Sie für Ihren spezifischen Anwendungsfall wählen? Kommt drauf an ⬇️ ML: NumPy/Scipy, Pandas, SkLearn DL: PyTorch, TensorFlow/Kerashttps://t.co/v0MvCEcrKj#MachineLearning#pythonprogramming#DeepLearningpic.twitter.com/VJS5F4lt7l

– Parmida Beigi (@ParmidaBeigi) 19. April 2023

Technische Kandidaten können konkrete Beispiele für Tools und Frameworks angeben, mit denen sie gearbeitet haben, während nicht-technische Kandidaten ihre Bereitschaft hervorheben können, neue Technologien zu erlernen und sich an diese anzupassen.

3. Können Sie ein Machine-Learning-Projekt beschreiben, an dem Sie gearbeitet haben?

Mit dieser Frage sollen die Erfahrung und das Verständnis des Kandidaten für Machine-Learning-Projekte beurteilt werden. Der Interviewer möchte von einem Machine-Learning-Projekt erfahren, an dem der Kandidat in der Vergangenheit gearbeitet hat. Die Antwort des Kandidaten sollte so strukturiert sein, dass das Projekt von Anfang bis Ende beschrieben wird, einschließlich des zu lösenden Problems, der verwendeten Daten, des gewählten Ansatzes, der entwickelten Modelle und der erzielten Ergebnisse.

Der Kandidat sollte in seiner Antwort Fachbegriffe und Konzepte verwenden, diese aber auch auf eine Weise erklären, die für nichttechnische Interviewer leicht verständlich ist. Der Interviewer möchte das Verständnis und die Erfahrung des Kandidaten mit Machine-Learning-Projekten einschätzen. Daher sollte der Kandidat darauf vorbereitet sein, Einzelheiten anzugeben und bei Bedarf Folgefragen zu beantworten.

Technische Kandidaten können eine detaillierte Erklärung des Projekts liefern, einschließlich der verwendeten Algorithmen und Techniken, während nicht-technische Kandidaten sich auf die Ziele und Ergebnisse des Projekts sowie ihre Rolle im Projekt konzentrieren können.

4. Wie gehen Sie bei der Vorverarbeitung und Bereinigung von Daten vor?

Mit dieser Frage soll die Herangehensweise des Kandidaten an die Vorverarbeitung und Bereinigung von Daten in Machine-Learning-Projekten beurteilt werden. Der Interviewer möchte wissen, wie der Kandidat Probleme bei der Datenqualität, -vollständigkeit und -konsistenz erkennt und behebt, bevor er die Daten in Machine-Learning-Modelle einspeist.

Die Antwort sollte die Schritte beschreiben, die unternommen wurden, um sicherzustellen, dass die Daten richtig formatiert, standardisiert und frei von Fehlern oder fehlenden Werten sind. Der Kandidat sollte auch alle spezifischen Techniken oder Werkzeuge erklären, die zur Vorverarbeitung und Bereinigung der Daten verwendet werden, wie z. B. Skalierungs-, Normalisierungs- oder Imputationsmethoden. Es ist wichtig, die Bedeutung der Datenvorverarbeitung und -bereinigung für das Erreichen genauer und zuverlässiger Ergebnisse beim maschinellen Lernen hervorzuheben.

Tag 10: #100DaysOfCode: DatenvorverarbeitungstechnikenWarum ist eine Datenvorverarbeitung erforderlich?Die Datenvorverarbeitung ist eine erforderliche Aufgabe, um die Daten zu bereinigen und sie für ein maschinelles Lernmodell geeignet zu machen, was auch die Genauigkeit und Effizienz eines maschinellen Lernmodells erhöht. pic.twitter.com/ilEci6PaVz

— Tarun Jain (@TRJ_0751) 3. Mai 2022

Technische Kandidaten können ihre Techniken zur Datenvorverarbeitung und -bereinigung Schritt für Schritt erklären, während nicht-technische Kandidaten ihr Verständnis für die Bedeutung der Datenvorverarbeitung und -bereinigung darlegen können.

5. Wie bewerten Sie die Leistung eines maschinellen Lernmodells?

Der Zweck dieser Frage besteht darin, Ihr Wissen über Bewertungstechniken für maschinelle Lernmodelle zu bewerten. Der Interviewer möchte wissen, wie die Leistung eines maschinellen Lernmodells bewertet wird. Man kann erklären, dass verschiedene Bewertungsmetriken wie Genauigkeit, Präzision, Rückruf, F1-Score und AUC-ROC verfügbar sind. Jede dieser Metriken hat je nach vorliegendem Problem ihre eigene Bedeutung.

Man kann erwähnen, dass zur Bewertung der Leistung des Modells die Daten normalerweise in Trainings- und Testdatensätze aufgeteilt werden und der Testdatensatz zur Bewertung verwendet wird. Zusätzlich kann zur Modellbewertung eine Kreuzvalidierung verwendet werden. Schließlich sollte man bei der Bewertung der Leistung des Modells den Problemkontext und die spezifischen Anforderungen berücksichtigen.

Technische Kandidaten können eine detaillierte Erklärung der Metriken und Techniken liefern, die zur Bewertung der Leistung eines Modells verwendet werden, während nicht-technische Kandidaten sich auf ihr Verständnis der Bedeutung der Modellbewertung konzentrieren können.

6. Können Sie den Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen erklären?

Mit dieser Frage möchte der Interviewer einschätzen, wie gut Sie die Kernideen des maschinellen Lernens verstehen. Der Interviewer möchte, dass Sie den Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen erklären.

Sie können erklären, dass überwachtes Lernen häufig für Aufgaben wie Klassifizierung und Regression verwendet wird, während unüberwachtes Lernen für Aufgaben wie Clustering und Anomalieerkennung verwendet wird. Es ist wichtig zu beachten, dass es auch andere Arten des Lernens gibt, wie halbüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen, die Elemente sowohl des überwachten als auch des unüberwachten Lernens kombinieren.

Technische Kandidaten können eine technische Erklärung der Unterschiede zwischen den beiden Lerntypen liefern, während nicht-technische Kandidaten eine vereinfachte Erklärung der Konzepte liefern können.

7. Wie bleiben Sie über die neuesten Entwicklungen im Bereich KI auf dem Laufenden?

Mit dieser Frage möchten wir herausfinden, wie Sie über die neuesten Entwicklungen im Bereich KI auf dem Laufenden bleiben. Sowohl technische als auch nicht-technische Kandidaten können erklären, dass sie regelmäßig Forschungsarbeiten lesen, Konferenzen besuchen und Branchenführern und Forschern in den sozialen Medien folgen.

Darüber hinaus können Sie erwähnen, dass Sie an Online-Communitys und Foren zum Thema KI teilnehmen, wo Sie von anderen lernen und die neuesten Entwicklungen auf diesem Gebiet diskutieren können. Insgesamt ist es wichtig zu zeigen, dass Sie ein echtes Interesse an diesem Bereich haben und proaktiv mit den neuesten Trends und Fortschritten Schritt halten.

8. Können Sie eine Situation beschreiben, in der Sie vor einer schwierigen technischen Herausforderung standen, und wie Sie diese bewältigt haben?

Mit dieser Frage möchten wir die Problemlösungsfähigkeiten des Bewerbers verstehen. Der Interviewer möchte, dass der Kandidat eine Situation beschreibt, in der er vor einem schwierigen technischen Problem stand und wie er es bewältigte. Der Kandidat sollte eine detaillierte Beschreibung des Problems, seines Lösungsansatzes und des Ergebnisses liefern.

Es ist wichtig, die zur Lösung des Problems unternommenen Schritte und alle dabei eingesetzten technischen Fähigkeiten oder Kenntnisse hervorzuheben. Der Kandidat kann auch alle Ressourcen oder Kollegen erwähnen, an die er sich gewandt hat, um Hilfe zu erhalten. Der Zweck dieser Frage besteht darin, die Fähigkeit des Kandidaten zu bewerten, kritisch zu denken, Probleme zu beheben und schwierige technische Herausforderungen zu meistern.

Technische Kandidaten können eine detaillierte Erklärung der Herausforderung und der technischen Lösungen liefern, die zur Bewältigung dieser Herausforderung eingesetzt wurden, während sich nicht-technische Kandidaten auf ihre Problemlösungskompetenzen und ihre Fähigkeit, zu lernen und sich an neue Herausforderungen anzupassen, konzentrieren können.

9. Wie gehen Sie mit der Zusammenarbeit und Kommunikation mit Teammitgliedern in einem KI-Projekt um?

Mit dieser Frage soll die Fähigkeit des Kandidaten beurteilt werden, in einem KI-Projekt mit Teammitgliedern zusammenzuarbeiten. Der Interviewer möchte wissen, wie der Kandidat die Zusammenarbeit und Kommunikation in einem solchen Projekt angeht. Der Kandidat kann erklären, dass er effektive Kommunikation und Zusammenarbeit priorisiert, indem er sich regelmäßig mit Teammitgliedern abspricht, Besprechungen zur Besprechung des Fortschritts plant und eine klare Dokumentation der Projektziele, Zeitpläne und Verantwortlichkeiten führt.

Der Kandidat kann erwähnen, dass er auch bestrebt ist, eine positive und respektvolle Teamdynamik aufrechtzuerhalten, indem er den Ansichten seiner Teammitglieder aktiv zuhört, sie wertschätzt und bei Bedarf konstruktives Feedback gibt. Schließlich kann der Kandidat erklären, dass er versteht, wie wichtig es ist, einen gemeinsamen Verhaltenskodex oder Best Practices für Zusammenarbeit und Kommunikation zu etablieren und einzuhalten, um den Erfolg des Projekts sicherzustellen.

Sowohl technische als auch nicht-technische Kandidaten können ihre Methoden der Kommunikation und Zusammenarbeit mit Teammitgliedern erläutern, z. B. das Bereitstellen regelmäßiger Updates, das Einholen von Feedback und Input und die Offenheit für neue Ideen und Perspektiven.