👨‍💼👩‍💼 Кто вы? Вы менеджер по найму / рекрутер и хотите добавить в свою команду специалистов по машинному обучению.

🎁 Что вы получите? Бесплатная платформа, которая поможет вам нанять лучших специалистов по машинному обучению в свою команду.

Пришло время использовать ваши данные с пользой

Вы нанимаете следующего специалиста по обработке данных, аналитика, инженера машинного обучения или другую должность, которая у вас сейчас интересна, и знаете, что она вам нужна, чтобы использовать свои данные с пользой.

Вы готовы к собеседованию с кандидатами и задаетесь вопросом, как на самом деле оценить кандидатов на должность машинного обучения, если ваше собеседование почти идентично тому, которое вы использовали в прошлом месяце, чтобы нанять инженеров-программистов.

Что не так с традиционными интервью?

Типичное собеседование по информатике включает в себя доску и задание головоломки, чтобы увидеть навыки программирования кандидата. Типичными примерами являются последовательности Фибоначчи, бинарные деревья, оптимальный этаж здания, с которого можно уронить яйцо и т. Д. Хотя это все очень крутые задачи кодирования, они не дают понимания для найма талантов в области машинного обучения.

«Они смогли закодировать последовательность Фибоначчи на Java, поэтому, естественно, они должны быть в состоянии решить все мои проблемы с машинным обучением, верно? ПРАВИЛЬНО?"

И позвольте мне очень быстро осветить точку зрения кандидата. Они могут потратить несколько месяцев на подготовку к собеседованию путем запоминания общих вопросов по кодированию и таких фактов, как большая нотация O для каждой возможной функции. Когда наступает день собеседования, они готовы все выложить и забыть, потому что все знают, что они никогда не будут использовать это в работе по машинному обучению.

И, конечно же, вы также можете задать вопросы по машинному обучению об алгоритмах или предварительной обработке данных и даже добавить несколько SQL-запросов, но вы не сможете выйти за рамки концептуального уровня. Есть так много вещей, которые так важны для работы, что остаются непроверенными. Например, насколько хорошо они могут кодировать для задачи машинного обучения, могут ли они четко сообщать о своей работе и т. Д. Это навыки, которые вы собираетесь искать, когда начинается работа, так почему они остаются непроверенными? Что ж, на то есть веская причина.

Почему в настоящее время вы не можете нанять сотрудников для ML с помощью задач ML

Мы определили, почему традиционные собеседования по CS не являются хорошей идеей для найма талантов в сфере машинного обучения, но есть причина, по которой мы не даем кандидату задачи по машинному обучению. Проще говоря, это сложно сделать.

Тебе необходимо

📁 задача решить

📦 набор данных

🏠 место для размещения этих данных и способ передать их кандидату, вам необходимо

🖥 настроить среду для запуска кода кандидата

💩 черт возьми, вам может даже понадобиться графический процессор!

Невозможно настроить все это только на собеседование. Но это МИНИМАЛЬНЫЕ требования, необходимые для того, чтобы фактически дать кандидату задачу ML для решения. Так что понятно, почему в интервью прибегают к головоломкам.

Но если вы можете дать задание ML и увидеть работу, которую может выполнить кандидат, вы получите множество идей. Вы можете увидеть, как они

✅ код для задачи машинного обучения

✅ подход к новой проблеме машинного обучения

✅ общаться и объяснять свою работу

Бесплатное решение: CoderTank

CoderTank - бесплатная платформа, которая позволяет делать все, что мы перечислили выше. Настройка и запуск задачи машинного обучения для вашего кандидата займет всего несколько минут, и вы получите готовую работу для проверки. И мы упоминали, что это бесплатно для начала?

Чтобы запустить задание на собеседование, нужно всего три простых шага:

Платформа позволяет вам создать свою собственную задачу машинного обучения, используя ваши собственные данные (которые полностью управляются и размещаются нами). Или вы также можете использовать творческую задачу по умолчанию *.

(*) В этой задаче по умолчанию кандидаты выполняют всю работу. Они выбирают набор данных (соответствующий работе, на которую вы нанимаете), разрабатывают задачу и решают ее, чтобы произвести на вас впечатление.

Кандидаты выполняют всю свою работу на совместном блокноте Jupyter (подумайте о нем как о Google Docs, но для программирования см. Пример здесь). Вы можете увидеть всю их работу, пока они ее выполняют, или просмотреть их законченную работу в блокноте, когда они будут выполнены (интервьюеры обычно дают своим кандидатам несколько дней на решение задачи). Многие интервьюеры также просили своих кандидатов представить им свою работу (что-то, что обязательно будет сделано на работе, так почему бы не увидеть это сейчас?). Среда позволяет кандидатам

🐍 использовать другую версию Python

🗳 загружать любые пакеты, которые они хотят

📦 загружайте большие наборы данных

💻 даже используйте бесплатный графический процессор!

Так чего же ты ждешь? Зайдите в CoderTank прямо сейчас и начните работу с бесплатной учетной записью!