Расскажи про опыт работы в команде и роль в ней
Что проверяют
С кем вы реально работаете и где заканчивается ваша зона. В машинном обучении это ключевой вопрос: модель живёт между источниками данных, инженерами и продуктом, и кандидат, у которого работа выглядит как «дали выборку, обучил», обычно не доводил задачу до продакшена.
Как отвечать
Опишите состав команды и стыки, а не только свою должность.
- Кто рядом: инженер данных, бэкенд, продуктовый аналитик, менеджер, разметчики, иногда команда платформы.
- Что приходило и что уходило: постановка и метрика качества на входе, артефакт модели, контракт признаков и сервис вывода на выходе.
- Как договаривались о метрике: офлайн-качество против продуктового эффекта, кто принимает решение о выкатке.
- Как проверяли: разбиение выборки, отложенный период, эксперимент на пользователях, наблюдение за сдвигом данных.
- Ритуалы: разбор экспериментов, обзор кода пайплайнов, реестр запусков и версий данных.
Роль назовите честно, с границами: вели направление, помогали новичку, согласовывали с инженером данных схему витрины. Один пример разногласия ценнее общих слов: аналитик считал конверсию по одному определению, вы по другому, сошлись на общей витрине и переписали расчёт.
Где спотыкаются
Рассказывают про модель, а не про команду. Вопрос о взаимодействии, и ответ про архитектуру сети на него попросту не отвечает.
Присваивают общий результат. «Я поднял метрику» без упоминания тех, кто собрал данные и выкатил сервис, звучит подозрительно для любого, кто участвовал в таком проекте.
Вставляют шаблон про завершение проекта раньше срока и довольного заказчика. Сроки в исследовательских задачах плывут по природе работы, и готовая история с красивой цифрой вызывает вопросы, а не доверие.