آمدگی برای مصاحبههای هوش مصنوعی
پریسا سلامتی
- ۲ دی ۱۴۰۴
اگر قرار باشد فقط یک نکته را درباره مصاحبههای هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و علم داده جدی بگیریم، آن نکته این است: مصاحبهها دیگر صرفاً امتحان دانش نیستند. آنها سنجش عمق درک، توانایی تحلیل، قدرت توضیحدادن و بلوغ مهندسیاند. منابعی که در ادامه معرفی میشوند، دقیقاً برای همین فضا ساخته شدهاند؛ نه برای حفظکردن، بلکه برای ساختن ذهنیتی که بتواند در جلسه مصاحبه فکر کند، تصمیم بگیرد و از تصمیمش دفاع کند.
در ادامه 12 ریپازیتوری گیتهاب را معرفی میکنیم تا برای مصاحبههای هوش مصنوعی آمادگی لازم را کسب کنید.
وقتی مصاحبه از شما درباره Generative AI میپرسد
اولین ریپازیتوری، جایی است که اگر امروز وارد مصاحبههای AI شوید، احتمالاً رد پای آن را در سوالها خواهید دید. این منبع شما را وارد دنیای هوش مصنوعی مولد میکند، اما نه با شعار و مثالهای سطحی. وقتی آن را میخوانید، متوجه میشوید تمرکز اصلی روی این است که بفهمید مدلهای مولد کجا کاربردیاند، کجا نیستند، چه محدودیتهایی دارند و چطور باید آنها را در یک سیستم واقعی به کار گرفت.
از مدلهای زبانی بزرگ گرفته تا کاربردهای عملی مثل RAG، fine-tuning و ساخت اپلیکیشنهای مبتنی بر LLM، همهچیز طوری کنار هم قرار گرفته که ذهن شما را برای سوالهای باز و سناریومحور مصاحبه آماده کند. این دقیقاً همان جایی است که تفاوت بین کسی که صرفاً اسم ابزارها را بلد است و کسی که واقعاً میتواند از آنها استفاده کند، مشخص میشود.
یادگیری ماشین از نگاه مصاحبهکنندهها
چند ریپازیتوری بعدی، شما را وارد فضای واقعی مصاحبههای یادگیری ماشین میکنند. وقتی این منابع را مرور میکنید، خیلی زود متوجه میشوید که مصاحبهکنندهها دنبال تعریف کتابی الگوریتمها نیستند. سوالها معمولاً از جایی شروع میشوند که شما باید نشان دهید مفاهیمی مثل بایاس و واریانس، overfitting، انتخاب ویژگی یا ارزیابی مدل را واقعاً فهمیدهاید و میتوانید آنها را در یک مسئله واقعی تحلیل کنید.
این ریپازیتوریها با جمعکردن سوالهایی که بارها در مصاحبههای واقعی مطرح شدهاند، به شما کمک میکنند الگوی ذهنی مصاحبهکننده را بشناسید. بعد از مدتی تمرین، دیگر با دیدن یک سوال ML غافلگیر نمیشوید، چون میدانید پشت سوال دقیقاً چه مهارتی سنجیده میشود.
Stanford cme 295 transformers large language models
الگوریتمها؛ جایی که مصاحبه ناگهان جدی میشود
تقریباً هیچ مصاحبه فنیای وجود ندارد که بدون الگوریتم تمام شود. اما چیزی که اینجا مهم است، صرفاً بلد بودن جواب نیست. وقتی وارد ریپازیتوری الگوریتمها در پایتون میشوید، با دنیایی از پیادهسازیهای دقیق و تمیز روبهرو میشوید که به شما یاد میدهد چطور یک ایده را به کد قابل دفاع تبدیل کنید.
این منبع کمک میکند وقتی در مصاحبه از شما خواسته میشود الگوریتمی را توضیح دهید یا پیادهسازی کنید، بتوانید هم منطق را توضیح دهید و هم درباره پیچیدگی زمانی و فضایی آن حرف بزنید. این دقیقاً همان نقطهای است که مصاحبهکننده میفهمد شما فقط مصرفکننده فریمورکها نیستید.
طراحی سیستم؛ مرز بین جونیور و سینیور
اگر قرار است برای نقشهای جدیتر اقدام کنید، طراحی سیستم جایی است که مصاحبه تصمیم نهایی را میگیرد. ریپازیتوریهای طراحی سیستم که در این فهرست هستند، شما را وارد فضایی میکنند که دیگر جواب درست یا غلط مطلق وجود ندارد.
شما یاد میگیرید چطور یک مسئله مبهم را به اجزای قابل حل بشکنید، درباره trade-offها صحبت کنید و معماریای پیشنهاد بدهید که مقیاسپذیر، قابل نگهداری و منطقی باشد. وقتی این منابع را میخوانید، کمکم یاد میگیرید چطور فکر خودتان را روی کاغذ بیاورید و همان فکر را در جلسه مصاحبه شفاف بیان کنید؛ مهارتی که از هر الگوریتمی مهمتر است.
مرور هوشمندانه، نه حفظکردن
در کنار منابع عمیق، شیتهای تقلب یادگیری ماشین و ترنسفورمرها نقش یک جمعبندی حرفهای را بازی میکنند. اینها برای زمانی هستند که مفاهیم را قبلاً یاد گرفتهاید و حالا میخواهید آنها را سریع و ساختارمند مرور کنید. وقتی به این بخشها سر میزنید، ذهنتان دوباره با فرمولها، معماریها و مفاهیم کلیدی همراستا میشود، بدون اینکه وارد جزئیات خستهکننده شوید. برای روزهای نزدیک به مصاحبه، این منابع واقعاً نجاتدهندهاند.
ترنسفورمرها و LLMها؛ اگر اینجا ضعیف باشید، مصاحبه جلو نمیرود
مصاحبههای امروز، مخصوصاً در حوزه NLP و AI پیشرفته، بدون سوال درباره ترنسفورمرها تقریباً غیرممکناند. ریپازیتوری مربوط به دوره استنفورد دقیقاً برای همین ساخته شده است. وقتی آن را میخوانید، متوجه میشوید تمرکز روی این نیست که فقط بدانید attention چیست، بلکه بفهمید چرا کار میکند، چه مشکلاتی دارد و چطور میشود آن را بهینه کرد. این سطح از درک است که باعث میشود در مصاحبه، پاسخهایتان طبیعی، عمیق و قانعکننده به نظر برسند.
مصاحبه فقط دانش نیست؛ نحوه ارائه هم مهم است
یکی از منابع این فهرست، بهجای تمرکز صرف بر محتوا، روی خود فرآیند مصاحبه تمرکز دارد. این منبع به شما یاد میدهد چطور جوابهایتان را ساختارمند بدهید، چطور فکر کردنتان را بلند بیان کنید و چطور جلسه را مدیریت کنید. خیلی از داوطلبها دانش بالایی دارند، اما چون نمیتوانند آن را درست ارائه کنند، نتیجه خوبی نمیگیرند. این ریپازیتوری دقیقاً برای پر کردن همین شکاف طراحی شده است.
تمرین با سوالهای واقعی، نه سوالهای مصنوعی
ریپازیتوریهای سوالمحور در این فهرست، شما را وارد فضای واقعی مصاحبه میکنند. سوالها طوری طراحی شدهاند که مجبور شوید فکر کنید، نه اینکه فقط پاسخ حفظشده تحویل بدهید. تمرین با این منابع باعث میشود در جلسه واقعی، ذهنتان به جای استرس، روی حل مسئله متمرکز شود.
علم داده؛ جایی که تصمیمگیری اهمیت پیدا میکند
در نهایت، اگر هدف شما نقشهای Data Scientist یا تحلیلمحور است، منبع سوالات علم داده به شما کمک میکند نگاه تحلیلیتری پیدا کنید. اینجا تمرکز روی این است که بفهمید داده چه میگوید، چه مدلی مناسب است و چطور نتایج را تفسیر کنید. این دقیقاً همان چیزی است که در مصاحبههای علم داده بیش از هر چیز دیگری سنجیده میشود.
Data Science Interview Questions Answers
جمعبندی نهایی
اگر این ۱۲ ریپازیتوری را پراکنده و بدون برنامه بخوانید، احتمالاً فقط اطلاعات بیشتری خواهید داشت. اما اگر آنها را بهعنوان یک مسیراز مفاهیم پایه، الگوریتمها و ML کلاسیک گرفته تا طراحی سیستم، LLMها و مصاحبههای واقعی ببینید آنوقت به نقطهای میرسید که در مصاحبهها نهتنها جواب میدهید، بلکه بااطمینان فکر میکنید.
