Хотите построить карьеру в области машинного обучения? Воспользуйтесь опытом и советами Пенга Шао, чтобы успешно пройти собеседование в ведущих технологических компаниях.
О чём эта книга
Книга охватывает весь процесс подготовки к интервью по ML — от базовых концепций и программирования до проектирования сложных систем и инфраструктуры. В ней вы найдёте практические примеры, стратегии ответов на типичные вопросы и пошаговые инструкции для прохождения всех этапов собеседования.
Вы научитесь уверенно отвечать на вопросы вроде: «Как собрать и подготовить датасет?», «Какие проблемы возникают при сборе данных?», «Что делать с несбалансированными метками или неразмеченными данными?», «Как выполнить отбор признаков?». Также вы сможете реализовать резервуарное семплирование, построить матрицу совместной встречаемости из текстового корпуса, спроектировать рекомендательную систему для YouTube или Amazon и многое другое.
- Чёткая структура собеседования: от основ ML и программирования до проектирования систем и инфраструктуры.
- Проверенные стратегии решения задач, основанные на реальной практике.
- Пошаговое руководство по выполнению заданий — от написания кода до архитектурного проектирования.
- Анализ логики интервьюеров: что они ценят и как показать свои сильные стороны.
- Практические кейсы, отражающие эволюцию подходов к ML — от базовых решений до современных архитектур.
Книга — настоящая находка! Она даёт не просто структуру подготовки к сложным ML-интервью с реальными примерами, но и ключ к пониманию мышления интервьюеров, а значит — к успешному прохождению собеседований.
Об авторе
Пенг Шао более 15 лет занимает руководящие позиции в области машинного обучения, работая в таких отраслях, как социальные сети, реклама, финтех и онлайн-торговля. За время карьеры он провёл около тысячи собеседований и глубоко понимает, какие знания и навыки требуются от сильных кандидатов в ML.
В Twitter он был стафф-инженером по ML, отвечая за ключевые компоненты алгоритмов рекомендаций, прогнозирования и ранжирования рекламы. Ранее он соосновал стартап в сфере ИИ под названием Roxy, который привлёк многомиллионные инвестиции и был успешно продан в 2019 году.
На ранних этапах карьеры он руководил ML-командами в Amazon и FactSet, где курировал разработку систем машинного перевода, извлечения табличных данных, распознавания именованных сущностей и тематического моделирования.
Пенг Шао — признанный эксперт в области высокоэффективного ранжирования с низкой задержкой. Как практикующий ML-инженер, он применяет системный подход к проектированию решений, охватывающий все этапы: от анализа данных и моделирования до управления признаками и построения инфраструктуры.