Галя, жрать!
Товарищи, сегодня навернём за обе щеки: нет, не бутербродики с икрой, а популярные таски на собеседованиях по направлению ML И DS

В целом, можно разбить процесс разговора с представителем компании на блоки

Перво-наперво пойдут вопросы на математику
По-хорошему, этого не нужно бояться, всего-то стоит повторить теорию вероятности, математической статистику(авторская подборка азов по формулам ниже☺️), немного напрячь извилины и не переживать.
Вопросы подразумевают лаконичный ответ, чаще всего что-то баянистое.

Добрый собеседующий, который наверняка будет обращаться к тебе на "ты", затем перейдёт к вопросам на концепцию и структуру

Держи оборону, камрад, не расслабляйся, твоя цель-оффер🫡

Тебя погоняют по определениям терминов, могут попросить сравнить алгоритмы: что работает оптимальнее, объяснить причины этого, как справляться с ошибками, типичным для определённого алгоритма

Основной принцип при предоставлении ответа для собеседующего: разумные размышления по теме
В случае, если сразу в голову не приходит оптимальное решение: лучше сказать брутфорс решение, которое в процессе оптимизируете. Будьте инициативными на собеседовании: если разбираетесь в теме, по которой был задан вопрос, побуждайте собеседующего на разговор по этой теме, это покажет вашу заинтересованность и оставит приятное впечатление о вас, как о кандидате

Наконец блок практики: a.k.a "напиши-ка код в компиляторе/блокноте, используй-ка эффективный алгоритм для решения кейса по машинке или анализу данных, внедри-ка ML модель"
Интервьюер даст задачи на hard skills: one hundred percent будет Python, навык написания структур и классов моделей ML и их оценки
суть вопроса будет базироваться на том, куда подаётесь
(если что-то с анализом данных, то вероятность появления задачек на SQL и A/B тестирование высока
если на MLops, то будет таска на deploy модели, инференс, субд и управлением данными, думаю принцип понятен)
+ не стесняйтесь спрашивать у эйчара, что вас ожидает
Небольшая подборка тем и таск ниже😘👇
@zadachi_ds

Корпорация тратит огромные ресурсы, чтобы создать у своих сотрудников ощущение будто они тут все одна семья, делают общее великое дело, а без полной самоотдачи каждого весь коллектив потерпит неудачу. И делают это корпорации только для того, чтобы дешевле покупать труд своих сотрудников.
Если у нас тут простые капиталистические отношения, основанные на деньгах, то извините подвиньтесь. Я выполняю свои должностные обязанности до 18:00, а в 18:01 компьютер выключается, вещи собираются и я ухожу домой. Хотите купить мое свободное время? Извольте свехурочные и премии, извольте дать мне что-то, что сделает пребывание в офисе приятнее, чем томатная гозешка с друзьями кальян на двойном яблочке и девочка вшэ дизайн.
А вот если мы семья, если делаем общее дело, то какой же надо быть свиньей, чтобы не проработать двое суток подряд, разгребая говнокод написанный пять лет назад стажером.

вам не кажется что softskills это эдакий псиоп созданный корпорациями чтобы дешевле покупать труд разработчиков? потому что если у тебя высокие софтскиллы то у тебя в среднем повышается эмоциональный интеллект, это хорошо но есть и минусы - теперь ты в среднем более подвержен влиянию идей по типу "мы семья и делаем великое дело", что создано непосредственно для этого. Учитывая сколько в последнее вливается денег, как будто бы создать массовый псиоп это дешево и эффективно. При этом логично что компания будет стараться двигать челов с высокими софтскиллами - чтобы они точно также работая на дядю, пусть и за чуть большие копейки, делали бизнес эффективнее. Да, ты заплатишь ему больше, но он потратит больше времени ибо его легче склонить к переработкам -> компании это выгодно, так как с одного айтишника они могут получать кратно больше его зарплаты.