Какие задачи считаешь идеальными и чем хочешь заниматься
Что проверяют
Совпадает ли то, чем вы хотите заниматься, с тем, что придётся делать на этой позиции. Интервьюер боится нанять мечтающего об исследованиях человека на поддержку пайплайнов и потерять его через полгода. Следом часто спрашивают, какие задачи вам, наоборот, не нравятся.
Как отвечать
Ответ строится из трёх частей: что именно нравится, почему, и как это связано с вакансией. Фраза «мне интересно машинное обучение» ничего не говорит, нужна конкретика по типу задач:
- от постановки до прода: взять размытую бизнес-проблему, сформулировать метрику, собрать бейзлайн, выкатить и измерить в A/B-тесте;
- табличные данные: признаки, бустинги, борьба с утечками и дрейфом, то, что приносит деньги в скоринге, антифроде, ценообразовании;
- инженерная часть: надёжные пайплайны на Airflow или dbt, качество данных, сервинг моделей, мониторинг;
- языковые модели: RAG, оценка качества ответов, дообучение небольших моделей под задачу;
- исследования: эксперименты с архитектурами, чтение и воспроизведение статей.
Выберите одно или два направления и подкрепите своим примером: «больше всего понравилась задача, где я довёл модель оттока до выката и сам настроил мониторинг, потому что видел результат целиком». Пример нужен ваш собственный.
Затем мостик к вакансии: прочитайте описание и назовите, что в нём совпадает. Если совпадает частично, скажите честно, что готовы делать и менее любимую часть, и назовите, куда хотите вырасти за год или два.
Если опыта мало и вы ещё не знаете, что нравится, так и скажите, но объясните, как собираетесь это понять: например, попробовать задачи разных типов в первые месяцы.
Где спотыкаются
Отвечают «мне всё интересно». Это звучит как отсутствие собственного взгляда на профессию.
Описывают идеал, противоположный вакансии. Если в ней пайплайны и отчётность, а вы хотите исследований, лучше обсудить это сейчас, чем делать вид, что противоречия нет.
Игнорируют скучную часть работы. Очистка данных и мониторинг съедают заметную долю времени в любой ML-задаче, и кандидат, который это признаёт, выглядит опытнее.