Какие бизнес-задачи вы решали с помощью машинного обучения

Что проверяют

Умеете ли вы связать модель с деньгами или процессом бизнеса, а не только с ROC-AUC. Интервьюер ищет вашу личную роль и то, как измерялся эффект. Следом почти всегда звучит: «как вы поняли, что прирост дала модель, а не сезон?».

Как отвечать

Выберите один или два проекта и расскажите каждый по одной схеме:

• задача бизнеса: что болело и в чём это выражалось. Например, списания из-за ошибок в прогнозе спроса или отток, которого не видели заранее;
• целевая метрика: во что переводится успех. Списания в рублях, доля удержанных клиентов, время обработки заявки;
• бейзлайн: как задачу решали до модели. Правило, ручная экспертиза, скользящее среднее. Без него любой прирост ничего не значит;
• ваша роль: что делали лично вы. Сбор данных, признаки, выбор модели (CatBoost, LightGBM, Prophet, логистическая регрессия), выкладка в прод;
• офлайн и онлайн оценка: какая метрика на валидации (MAPE, recall на пороге, PR-AUC) и как проверяли эффект в жизни, лучше A/B-тестом, а не сравнением «до и после»;
• результат и уроки: что получилось, что не взлетело, что бы вы сделали иначе.

Цифры берите только свои и такие, которые выдержат уточняющие вопросы. Если помните порядок, но не точное значение, так и говорите: «списания снизились примерно на десятую часть за квартал, замер делала финансовая служба».

Если коммерческих ML-проектов не было, не выдумывайте. Возьмите учебный проект, стажировку или соревнование и честно назовите их так. Покажите, как бы вы определили бизнес-метрику и спланировали эксперимент: именно это и проверяют.

Где спотыкаются

Рассказывают только про модель: «получили ROC-AUC 0,87». Интервьюер не узнаёт, изменилось ли что-то для бизнеса, и засчитывает ответ как учебный.

Приводят круглые проценты вроде «прогноз стал точнее на 30%» и не могут объяснить, как считали и относительно чего. Одного уточнения хватает, чтобы доверие ко всему рассказу пропало.

Говорят «мы» на протяжении всего рассказа. Непонятно, что сделали вы, а что команда, поэтому свою часть стоит называть явно.