機械学習エンジニアの面接フローとその対策

面接スタイルの解説

機械学習エンジニアの面接の流れは企業やポジションによって異なることがありますが、一般的には以下のフローで構成されることがよくあります。

基本的には以下のフローとなります。

1. 書類選考
2. 課題
3. 技術面接(2~3回)
4. 行動面接(1回)

1. 書類選考

• 目的 : スキル、経験（実務経験、サイドプロジェクトなど）、教育専攻の確認
• 内容 : 履歴書や職務経歴書、推薦状、カバーレターの提出（企業による）

2 . 課題

• 題目: Kaggleのコンペ或いは会社のデータを用いる擬似コンペ → Kaggleの過去コンペで練習
• 内容 : Python、Scikit LearnやPySparkなどを使ってデータの可視化と最も精度の高いモデルの構築 機会学習エンジニアのポジションを受ける際に、Kaggleコンペに似たような課題が出されます。

今回は「Mercari Price Suggestion Challenge」を例として擬似的に解いて見ていきましょう！「Mercari Price Suggestion Challenge」のような仕事の応募用の機械学習の課題に取り組む際は、候補者のスキルセットと問題解決能力を示すために、系統的かつ徹底的な方法が求められます。以下は「面接官による確認ポイント」と「実際に解く」を解説します。

🔗 https://www.kaggle.com/c/mercari-price-suggestion-challenge