Que demande-t-on généralement lors de l'entretien final?

Lors de l’entretien final dans le domaine du Machine Learning / AI, on pose généralement des questions visant à vérifier :

• Connaissances techniques : algorithmes d’apprentissage automatique, leur application, caractéristiques et limitations.
• Expérience pratique : description des projets sur lesquels le candidat a travaillé, choix des modèles, traitement des données.
• Compréhension de l’infrastructure : travail avec de grandes données, pipelines, optimisation des modèles.
• Questions de programmation : codage, optimisation, travail avec des bibliothèques (par exemple, TensorFlow, PyTorch).
• Questions comportementales et RH : motivation, travail en équipe, résolution de conflits.

Exemples de questions :

• Comment choisissez-vous un modèle pour une tâche spécifique ?
• Parlez d’un cas où un modèle n’a pas fonctionné comme prévu. Qu’avez-vous fait ?
• Comment évaluez-vous la qualité d’un modèle ?
• Décrivez votre expérience avec de grands volumes de données.

L’entretien final inclut souvent la discussion de cas et de problèmes réels pour comprendre la profondeur des connaissances et la capacité de les appliquer en pratique.