Machine Learning / AI
Spune-ne despre tine și despre sarcinile pe care le-ai îndeplinit.
Cum se calculează curba ROC în mod iterativ după clasificarea obiectelor după scor?
A fost o sarcină de clasificare sau de serie temporală? Cum a fost luat în considerare timpul în timpul antrenamentului și testării?
Găsiți toți clienții din ianuarie care au avut cel puțin o vânzare după comunicare în decurs de 30 de zile. vânzări id customer_id sumă data_vânzării [phone] comunicări id customer_id tip data_comunicării data_divizare 1 1 poștă [phone] apel [phone] apel [phone] email [phone] sms [phone] #Există o listă, trebuie să scrieți o funcție care returnează două liste, una cu valori normale și cealaltă cu anomalii. Să presupunem pentru moment că o anomalie este o valoare care depășește media date = [100, 200, 150, 5000, 1300, 120, 700, 2000, 200]
Ai un scop și un feature store verificat cu aproximativ 5.000 de caracteristici. Cum le-ai testa pe această sarcină?
Ce știi despre ROC-AUC?
Cu ce te ocupi în prezent în consultanță? La ce proiect lucrezi?
În ce domeniu te simți cel mai încrezător astăzi?
Care proiect te interesează cel mai mult?
Găsiți toți clienții din ianuarie care au avut cel puțin o vânzare după comunicare în decurs de 30 de zile.
Dacă poți comunica doar cu un număr limitat de clienți, cum evaluezi un astfel de model de scorare?
Spune-ne despre o sarcină de NLP pe care ai realizat-o.
Ai deja oferte în mână?
Care este motivul dorinței tale de a schimba locul de muncă?
Te gândești doar la poziția de inginer ML sau și la Data Scientist?
Ce arată PR-AUC?
Câte caracteristici vei lua din feature store și cum le vei selecta dacă toate cele 5000 de caracteristici sunt valide și fără scurgeri?
Existau o listă de verificare pe care operatorul trebuia să o urmeze în timpul apelului, sau verificarea s-a făcut fără ea?
În cazul unui dezechilibru sever al claselor, cum se comportă precizia, recall și PR-AUC?
Ce te-a interesat la compania noastră?