Modo de colocación: Colocaciones en el campus, diciembre de 2021
Nº de rondas: 2
Experiencia general: el equipo de NoBroker es extremadamente interactivo y se asegura de que el entrevistado se sienta cómodo. Con gusto dan un paso adelante para ayudar a uno durante la entrevista si uno se queda atascado en algún lugar, así que asegúrese de pensar en voz alta su enfoque para la solución. Su intuición en Data Science importará mucho.
Prueba en línea: realizada en Hackerrank.
Ronda 1 (Ronda basada en casos): Me dieron el contexto de un problema comercial con el objetivo de convertirlo en un problema de aprendizaje automático. Luego me pidieron que revisara mi solución hasta el mismo, de principio a fin.
- Contexto: En términos sencillos, NoBroker es un sitio web donde los clientes cargan las propiedades que quieren vender y los compradores (también clientes) buscan las propiedades que cumplen con sus requisitos.
- El equipo de Data Science de NoBroker se asegura de que todas las propiedades que suben los vendedores obtengan la debida visibilidad, especialmente de acuerdo con la relevancia respecto a las necesidades del comprador. Esto se conoce como el problema Discovery y la tarea es construir un sistema que lo supere.
- Sugerencia para la solución: Piense en ello como construir un sistema de recomendación y qué características le gustaría incluir para construir dicho sistema.
Ronda 2 (currículum y aprendizaje automático básico): me pidieron que explicara ciertos proyectos en mi currículum, especialmente aquellos en los que podía evaluar la profundidad técnica en aprendizaje automático/ciencia de datos. También me hicieron algunas preguntas básicas sobre Machine Learning.
Veredicto: Seleccionado para el puesto de científico asociado de datos
Publicación traducida automáticamente
Artículo escrito por GeeksforGeeks-1 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA