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      Entretien pour Machine Learning Engineer

      21 janv. 2025
      Candidat à l'entretien anonyme
      Londres, Angleterre
      Aucune offre
      Expérience positive
      Entretien moyen

      Candidature

      J'ai passé un entretien chez G-Research (Londres, Angleterre)

      Entretien

      Multiple stages, all online. The first stage was a standard SWE style interview, and the second stage consisted of multiple interviews with some more ML focused exercises and then more general discussion of ML

      Questions d'entretien [1]

      Question 1

      Leetcode style questions in the first stage
      Répondre à cette question

      Autres retours d’entretien d’embauche pour un poste comme Machine Learning Engineer chez G-Research

      Entretien pour Machine Learning Engineer

      2 févr. 2024
      Candidat à l'entretien anonyme
      Londres, Angleterre
      Aucune offre
      Expérience négative
      Entretien moyen

      Candidature

      J'ai postulé en ligne. Le processus a pris 2 semaines. J'ai passé un entretien chez G-Research (Londres, Angleterre) en janv. 2024

      Entretien

      did online test, combination of maths, prob, ML. then went on to triage interview. Honestly, out of all the interviews i have, i do not respect G-Research interview. I really think the interviewer is an idiot. I was expecting the interviewer would try to find out my problem solving skill and logical thinking. But none of that. He asked me about deriving eigenvalues, i showed him n equations to solve for n-polynomial equations. Then he asked me about time complexity and memory complexity of an ML model. And ways to optimise, i gave like a few dozen tricks such as mixed precision training, storing intermediate values onto disk (accelerator), replacing full attention to group attention etc. The feedback was, he was thinking about recomputing the activation. so what? My point is, both these questions are just knowledge points, and nothing practical or anything that tests your problem solving and logical thinking. I asked the interviewer if they even look at the financial data or do analysis on it. He told me he does model iteration but uses data handed over to him with features already built. Now it's important to understand the autoregressive models and attention mechanisms are computationally expensive and slow. If people really want to save memory, there're like a few dozen tricks by changing a few line of codes using frameworks. I really don't see how these questions are relevant to actually doing ML and solving problem, do they implement backpropagation themselves? No, do they use popular frameworks? Yes. Honestly, i respect all the other interviews i had with big/small companies. Not this one from G-Research. The most stupid interview i've ever had.

      Questions d'entretien [1]

      Question 1

      Linear Algebra Time and memory complexity of neuro-network
      Répondre à cette question
      8