Секция ML & Programming включает в себя разговор о базовых понятиях и концепциях в ML на примере какого-либо алгоритма машинного обучения, проверку знания offline-метрик и решение задач на программирование, которые связаны со знанием алгоритмов и структур данных.

Критерии успеха:

• вы знакомы со стандартными алгоритмами, умеете оценивать их сложность, можете предложить пути оптимизации;
• вы свободно владеете одним из языков программирования (Python/C++/Java — основные в Яндексе), пишете код без ошибок, знаете стандартные библиотеки;
• вы знакомы с алгоритмами машинного обучения и методами оценки их качества.

ML инженеры в Яндексе занимаются не только исследовательскими задачами и обучением моделей, но и выводят их в продакшен, поэтому для нас важно, чтобы ML разработчики умели писать код.

В выборе практической задачи для обсуждения мы исходим из вашего релевантного опыта в области ML. Мы хотим, чтобы вы успешно продемонстрировали свои знания и умения. В зависимости от вашего опыта мы обсудим различные темы.

Кандидатам с опытом архитектурных решений мы предлагаем пройти секцию ML System design, которая позволяет продемонстрировать навыки и опыт работы с продакшн системами на базе ML, широкий кругозор, умение корректно формулировать свои мысли.

На этом этапе вы подробнее узнаете о сервисе, задачах и проектах направления. В некоторых случаях, когда нам не хватило информации по итогам основных технических интервью, на финальной встрече мы можем задать технические задачи или вопросы. О таком формате мы обязательно предупредим заранее. На этой встрече вы с руководителем поймете, насколько вам комфортно будет работать друг с другом в перспективе. Поэтому важно открыто рассказывать о вашем предыдущем опыте, профессиональных интересах и целях, не стесняться задавать вопросы.

Не стесняйтесь уточнять все интересующие вас моменты, чтобы сделать осознанный выбор проекта.