جویندگان کار هوش مصنوعی باید آماده پاسخگویی به سوالات متداول مصاحبه در مورد تجربه، مهارت ها و رویکردشان به پروژه های مبتنی بر هوش مصنوعی باشند.
هوش مصنوعی (AI) یک زمینه به سرعت در حال رشد است و در نتیجه، بازار کار برای متخصصان هوش مصنوعی در حال گسترش است. مصاحبه های شغلی هوش مصنوعی به دلیل ماهیت فنی این رشته می تواند به ویژه چالش برانگیز باشد. با این حال، تخصص فنی تنها عاملی نیست که مصاحبه کنندگان در نظر می گیرند. نامزدهای غیر فنی که می توانند درک مفاهیم هوش مصنوعی و تمایل به یادگیری را نشان دهند نیز ارزشمند هستند.
داوطلبان فنی باید آماده پاسخگویی به سؤالاتی باشند که دانش آنها را در مورد الگوریتم‌ها، ابزارها و چارچوب‌های یادگیری ماشین آزمایش می‌کند. ممکن است از آنها خواسته شود که توضیحات مفصلی از پروژه های گذشته و راه حل های فنی که برای غلبه بر چالش ها استفاده کرده اند ارائه دهند. علاوه بر این، آنها باید آماده پاسخگویی به سوالات مربوط به تجربه خود در زمینه پیش پردازش داده، ارزیابی مدل، و ابزارها و چارچوب های مرتبط با هوش مصنوعی باشند.
موارد مرتبط: 5 کتابخانه پردازش زبان طبیعی (NLP) برای استفاده
نامزدهای غیر فنی باید بر درک خود از پتانسیل تحول آفرین هوش مصنوعی و تمایل خود برای یادگیری بیشتر در مورد این رشته تمرکز کنند. آنها باید بتوانند اهمیت پیش پردازش و تمیز کردن داده ها را توضیح دهند و درک کنند که الگوریتم های یادگیری ماشین چگونه کار می کنند. علاوه بر این، آنها باید برای بحث در مورد توانایی خود برای همکاری و برقراری ارتباط با اعضای تیم، و راه‌های مطلع شدن از آخرین پیشرفت‌های هوش مصنوعی آماده باشند.
در اینجا 9 سوال رایج مصاحبه برای مشاغل هوش مصنوعی آورده شده است. در حالی که اینها سوالات رایج مصاحبه برای مشاغل هوش مصنوعی هستند، مهم است که در نظر داشته باشید که هر شغل و شرکتی منحصر به فرد است. بهترین پاسخ به این سؤالات به زمینه خاص نقش و سازمانی که برای آن درخواست می دهید بستگی دارد.
از این سوالات به عنوان نقطه شروع برای آماده سازی مصاحبه خود استفاده کنید، اما از تنظیم پاسخ های خود با شرایط شغلی خاص و فرهنگ شرکتی که برای آن مصاحبه می کنید نترسید. به یاد داشته باشید که هدف از مصاحبه نشان دادن مهارت ها و تجربیات شما و همچنین توانایی شما در تفکر انتقادی و خلاقانه است، بنابراین آماده باشید تا به هر سوال پاسخ های دقیق و ظریف بدهید.
1. چه انگیزه ای باعث شد که در زمینه هوش مصنوعی به فعالیت بپردازید؟
هدف این سوال درک انگیزه و علاقه یک جوینده کار برای دنبال کردن شغل در هوش مصنوعی است. این فرصتی است برای نشان دادن اشتیاق خود و اینکه چقدر با شغلی که برای آن درخواست می کنند مطابقت دارد. پاسخ یک نامزد باید هر گونه تجربه یا آموزشی که دارند، علاقه آنها به هوش مصنوعی و همچنین هر مهارت یا علاقه خاصی را که در این زمینه دارند برجسته کند.
دستور العمل برای استخدام در علم داده در 6 ماه
– Python و SQL را یاد بگیرید
– تازه کردن آمار و جبر خطی
– الگوریتم های یادگیری ماشین اولیه را با استفاده از داده های Kaggle در نوت بوک ها اعمال کنید
– از داده های دنیای واقعی استفاده کنید، مدل های یادگیری ماشین بسازید
– سوالات مصاحبه را تمرین کنیدکار پیدا کن 🙂
– بیندو ردی (@bindureddy) 3 مارس 2021
نامزدهای فنی ممکن است بر علاقه خود به مبانی ریاضی و آماری یادگیری ماشین تأکید کنند، در حالی که نامزدهای غیر فنی ممکن است بر پتانسیل تحول آفرین هوش مصنوعی و تمایل خود برای یادگیری بیشتر در مورد این رشته تمرکز کنند.
2. چه تجربه ای از ابزارها و چارچوب های هوش مصنوعی دارید؟
هدف این سوال ارزیابی دانش فنی و تجربه یک داوطلب با ابزارها و چارچوب‌های مرتبط با هوش مصنوعی است. پاسخ‌های آنها باید تجربه کار با ابزارها و چارچوب‌های خاصی مانند TensorFlow، PyTorch یا scikit-learn را برجسته کند.
به دنبال ورود به یادگیری ماشین هستید؟ بر این یادگیری ماشین اصلی و کتابخانه های DL Python مسلط شوید.
کدام یک را برای مورد استفاده خاص خود انتخاب کنید؟ ⬇️
یادگیری ماشینی: NumPy/Scipy، Pandas، SkLearn
DL: PyTorch، TensorFlow/Kerashttps://t.co/v0MvCEcrKj #فراگیری ماشین #برنامه نویسی پایتون #یادگیری عمیق pic.twitter.com/VJS5F4lt7l— پارمیدا بیگی (@ParmidaBeigi) 19 آوریل 2023
داوطلبان فنی می توانند نمونه های خاصی از ابزارها و چارچوب هایی را که با آنها کار می کنند ارائه دهند، در حالی که داوطلبان غیر فنی می توانند بر تمایل خود برای یادگیری و سازگاری با فناوری های جدید تأکید کنند.
3. آیا می توانید پروژه یادگیری ماشینی را که روی آن کار می کنید توضیح دهید؟
این سوال برای ارزیابی تجربه و درک داوطلب از پروژه های یادگیری ماشین طراحی شده است. مصاحبه کننده علاقه مند به شنیدن پروژه یادگیری ماشینی است که داوطلب در گذشته روی آن کار کرده است. پاسخ کاندیدا باید طوری ساختار یافته باشد که پروژه را از ابتدا تا انتها توصیف کند، از جمله مشکل در حال حل، داده های مورد استفاده، رویکرد دنبال شده، مدل های توسعه یافته و نتایج به دست آمده.
داوطلب باید از اصطلاحات و مفاهیم فنی در پاسخ های خود استفاده کند و در عین حال آنها را به گونه ای توضیح دهد که برای مصاحبه کنندگان غیر فنی به راحتی قابل درک باشد. مصاحبه کننده می خواهد سطح درک و تجربه کاندید را در پروژه های یادگیری ماشین بسنجد. بنابراین، داوطلب باید آمادگی ارائه جزئیات را داشته باشد و در صورت لزوم به سؤالات بعدی پاسخ دهد.
نامزدهای فنی می توانند شرح مفصلی از پروژه شامل الگوریتم ها و تکنیک های مورد استفاده ارائه دهند، در حالی که نامزدهای غیر فنی می توانند بر اهداف، نتایج و نقش پروژه در پروژه تمرکز کنند.
4. چگونه به پیش پردازش و تمیز کردن داده ها برخورد می کنید؟
هدف این سوال ارزیابی رویکرد داوطلب به پیش پردازش و تمیز کردن داده ها در پروژه های یادگیری ماشین است. مصاحبه‌کننده می‌خواهد بداند کاندید چگونه مسائل مربوط به کیفیت، کامل بودن و سازگاری داده‌ها را قبل از وارد کردن داده‌ها به مدل‌های یادگیری ماشین شناسایی و برطرف می‌کند.
پاسخ باید مراحل انجام شده را برای اطمینان از اینکه داده ها به درستی قالب بندی، استاندارد شده و عاری از خطا یا مقادیر از دست رفته انجام می شود، شرح دهد. داوطلب همچنین باید هر گونه تکنیک یا ابزار خاصی را که برای پیش پردازش و پاکسازی داده ها استفاده می شود، مانند روش های مقیاس بندی، نرمال سازی یا تخصیص توصیف کند. مهم است که بر اهمیت پیش پردازش و تمیز کردن داده ها در دستیابی به نتایج یادگیری ماشینی دقیق و قابل اعتماد تأکید شود.
10 روز: #100DaysOfCode: تکنیک های پیش پردازش داده ها
چرا پیش پردازش داده ها ضروری است؟
پیش پردازش داده ها وظایفی است که برای پاک کردن داده ها و جا دادن یک مدل یادگیری ماشینی در یک مدل یادگیری ماشین لازم است که دقت و کارایی را نیز بهبود می بخشد. pic.twitter.com/ilEci6PaVz– تارون جین (@TRJ_0751) 3 مه 2022
داوطلبان فنی می توانند تکنیک های پیش پردازش و تمیز کردن داده ها را مرحله به مرحله توضیح دهند، در حالی که داوطلبان غیر فنی می توانند توضیح دهند که اهمیت پیش پردازش و تمیز کردن داده ها را درک می کنند.
5. عملکرد یک مدل یادگیری ماشینی را چگونه ارزیابی می کنید؟
هدف این سوال ارزیابی دانش شما از تکنیک های ارزیابی مدل یادگیری ماشین است. مصاحبه کننده می خواهد بداند که چگونه عملکرد یک مدل یادگیری ماشینی را ارزیابی کند. می توان توضیح داد که معیارهای ارزیابی مختلفی مانند دقت، دقت، یادآوری، امتیاز F1 و AUC-ROC در دسترس هستند. هر یک از این معیارها بسته به مشکل مورد نظر اهمیت خاص خود را دارند.
به منظور ارزیابی عملکرد مدل می توان گفت که داده ها به طور معمول به مجموعه های آموزشی و تستی تقسیم می شوند و از مجموعه آزمون برای ارزیابی استفاده می شود. علاوه بر این، اعتبار متقاطع می تواند برای ارزیابی مدل استفاده شود. در نهایت، زمینه مشکل و الزامات خاص باید هنگام ارزیابی عملکرد مدل در نظر گرفته شود.
نامزدهای فنی می توانند توضیح مفصلی از معیارها و تکنیک های مورد استفاده برای ارزیابی عملکرد یک مدل ارائه دهند، در حالی که نامزدهای غیر فنی می توانند بر درک خود از اهمیت ارزیابی مدل تمرکز کنند.
مطالب مرتبط: 5 زبان برنامه نویسی برای یادگیری برای توسعه هوش مصنوعی
6. آیا می توانید تفاوت بین یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را توضیح دهید؟
با این سؤال، مصاحبه‌گر می‌خواهد اندازه‌گیری کند که شما چقدر ایده‌های کلیدی یادگیری ماشین را درک می‌کنید. مصاحبه کننده از شما می خواهد که تفاوت بین یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را توضیح دهید.
می توانید توضیح دهید که یادگیری نظارت شده اغلب برای کارهایی مانند طبقه بندی و رگرسیون استفاده می شود، در حالی که یادگیری بدون نظارت برای کارهایی مانند خوشه بندی و تشخیص ناهنجاری استفاده می شود. توجه به این نکته مهم است که انواع دیگری از یادگیری مانند یادگیری نیمه نظارتی و یادگیری تقویتی وجود دارد که عناصر یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را ترکیب می کند.
داوطلبان فنی می توانند توضیحی فنی از تفاوت های بین دو نوع یادگیری ارائه دهند، در حالی که داوطلبان غیر فنی می توانند توضیح ساده ای از مفاهیم ارائه دهند.
7. آخرین پیشرفت های هوش مصنوعی را چگونه دنبال می کنید؟
هدف این سوال درک رویکرد شما برای مطلع شدن از آخرین پیشرفت‌های هوش مصنوعی است. کاندیداهای فنی و غیر فنی می توانند فاش کنند که به طور منظم مقالات تحقیقاتی را مطالعه می کنند، در کنفرانس ها شرکت می کنند و رهبران و محققان صنعت را در رسانه های اجتماعی دنبال می کنند.
علاوه بر این، می‌توانید اشاره کنید که در انجمن‌ها و انجمن‌های آنلاین شرکت می‌کنید که در آن آنها می‌توانند از دیگران درباره هوش مصنوعی بیاموزند و در مورد آخرین پیشرفت‌ها در این زمینه بحث کنند. به طور کلی، مهم است که نشان دهید که علاقه واقعی به این رشته دارید و برای همگام شدن با آخرین روندها و پیشرفت‌ها فعال هستید.
8. آیا می توانید زمانی را توضیح دهید که با یک چالش فنی دشوار روبرو شده اید و چگونه بر آن غلبه کرده اید؟
این سوال برای درک مهارت های حل مسئله جویندگان کار است. مصاحبه‌کننده از داوطلب می‌خواهد زمانی را که با یک مشکل فنی دشوار مواجه شده و نحوه حل آن را توضیح دهد. نامزد باید شرح مفصلی از مشکل، رویکردی که برای حل مشکل دنبال کرده و نتیجه را ارائه دهد.
مهم است که مراحل انجام شده برای حل مشکل و مهارت های فنی یا دانش مورد استفاده در این فرآیند را برجسته کنید. داوطلب همچنین می تواند هر منبع یا همکار خود را برای کمک به آن ها ذکر کند. هدف از این سوال ارزیابی توانایی داوطلب در تفکر انتقادی، عیب یابی و پشتکار در مواجهه با چالش های فنی دشوار است.
داوطلبان فنی می توانند توضیح مفصلی از چالش و راه حل های فنی مورد استفاده برای غلبه بر آن ارائه دهند، در حالی که داوطلبان غیر فنی می توانند بر مهارت های حل مسئله و توانایی یادگیری و سازگاری با چالش های جدید تمرکز کنند.
9. نحوه همکاری و ارتباط با اعضای تیم در پروژه هوش مصنوعی چگونه است؟
هدف این سوال ارزیابی توانایی داوطلب برای کار مشترک با اعضای تیم در یک پروژه هوش مصنوعی است. مصاحبه کننده می خواهد بداند که نامزد چگونه به همکاری و ارتباط در چنین پروژه ای برخورد می کند. نامزد می تواند توضیح دهد که ارتباط و همکاری موثر را با بررسی منظم با اعضای تیم، برنامه ریزی جلسات برای بحث در مورد پیشرفت، و ارائه مستندات واضح از اهداف پروژه، جدول زمانی و مسئولیت ها در اولویت قرار می دهد.
کاندید همچنین ممکن است نشان دهد که با گوش دادن فعالانه و ارزش گذاری دیدگاه های اعضای تیم و ارائه بازخورد سازنده در صورت لزوم به دنبال حفظ پویایی مثبت و محترمانه تیم است. در نهایت، نامزد می تواند توضیح دهد که اهمیت ایجاد و پایبندی به یک کد رفتار مشترک یا بهترین شیوه ها برای همکاری و ارتباطات را برای اطمینان از موفقیت پروژه درک می کند.
هم نامزدهای فنی و هم غیر فنی می‌توانند راه‌هایی را برای برقراری ارتباط و همکاری با اعضای تیم، مانند ارائه به‌روزرسانی‌های منظم، جستجوی بازخورد و ورودی، و باز بودن برای ایده‌ها و دیدگاه‌های جدید شرح دهند.
نویسنده: Guneet Kaur
