Alors que les industries évoluent vers l’automatisation et l’utilisation accrue des machines, le rôle de l’ingénieur en apprentissage automatique devient de plus en plus important. Cet ingénieur est responsable de la création et de la mise en œuvre d’algorithmes permettant aux machines d’apprendre et d’améliorer leurs performances au fil du temps.

Si vous souhaitez travailler dans ce domaine en demande, vous devez être prêt à répondre à des questions difficiles. Les intervieweurs voudront connaître votre expérience et votre expertise en apprentissage automatique, ainsi que votre capacité à sortir des sentiers battus et à proposer des solutions innovantes.

Dans ce guide, nous vous fournirons une liste d’exemples de questions et de réponses que vous pourrez utiliser pour préparer votre entretien.

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Connaissez-vous le terme « algorithme » ?

Cette question est un test de base de vos connaissances sur l’apprentissage automatique. Un intervieweur peut vous poser cette question pour voir si vous avez l’expérience nécessaire dans le domaine pour réussir en tant qu’ingénieur en apprentissage automatique. Dans votre réponse, essayez de définir ce qu’est un algorithme et expliquez pourquoi il est important que les ingénieurs comprennent les algorithmes.

Exemple: « Un algorithme est un ensemble d’instructions qu’un ordinateur utilise pour résoudre des problèmes ou prendre des décisions. Les ingénieurs en apprentissage automatique utilisent des algorithmes pour entraîner les ordinateurs à reconnaître des modèles et à faire des prédictions basées sur ces modèles. Je connais de nombreux types d’algorithmes différents, y compris la régression linéaire, les arbres de décision et les réseaux de neurones. Ce sont tous des outils utiles pour analyser les données et faire des prédictions.

Quels sont les différents types d’apprentissage automatique ?

Cette question s’inscrit dans la continuité de la précédente, et elle vous permet de montrer votre connaissance du machine learning en expliquant ses différents types. Vous pouvez énumérer plusieurs types d’apprentissage automatique et expliquer à quoi ils servent.

Exemple: « Il existe trois principaux types d’apprentissage automatique. L’apprentissage supervisé se produit lorsqu’un algorithme apprend à partir de données qui ont été étiquetées. L’apprentissage non supervisé se produit lorsque les algorithmes apprennent à partir de données non étiquetées. L’apprentissage par renforcement se produit lorsque les algorithmes apprennent par essais et erreurs. Il existe également des sous-catégories au sein de ces trois types. Par exemple, il existe des méthodes d’apprentissage supervisé telles que la classification, la régression et le regroupement.

Comment expliqueriez-vous le concept de « réseaux de neurones » à quelqu’un qui n’a aucune formation technique ?

Cette question est un excellent moyen de tester votre capacité à communiquer des idées complexes en termes simples. Cela montre également à l’intervieweur que vous pouvez décomposer des concepts complexes en éléments plus digestes pour un public non technique.

Exemple: « Les réseaux de neurones sont essentiellement des systèmes de nœuds interconnectés, ou neurones, qui traitent l’information et en tirent des enseignements. Le réseau de neurones que j’ai conçu lors de mon dernier emploi a été utilisé pour prédire le comportement des clients en fonction de leurs achats précédents. Par exemple, si quelqu’un achète une paire de chaussures en ligne, nous pourrions utiliser notre réseau neuronal pour déterminer quels autres produits il pourrait être intéressé à acheter, comme des chaussettes ou un sac.

Quelle est la différence entre l’apprentissage automatique supervisé et non supervisé ?

Cette question est un excellent moyen de tester vos connaissances sur les deux principaux types d’apprentissage automatique. Votre réponse doit inclure une définition pour chaque type et comment ils diffèrent les uns des autres. Vous pouvez également profiter de cette occasion pour mettre en évidence toute expérience que vous avez avec l’un ou l’autre type d’apprentissage automatique.

Exemple: « L’apprentissage automatique supervisé et non supervisé est important dans l’exploration de données. Dans l’apprentissage automatique supervisé, l’ordinateur apprend en recevant des informations sur ce qu’il recherche. C’est ce qu’on appelle l’étiquetage. Par exemple, si j’essaie d’apprendre à un ordinateur à reconnaître les chiens, je lui montrerais des images de différentes races de chiens et je les étiquetterais comme « chien » ou « pas chien ». L’apprentissage automatique non supervisé se produit lorsque l’ordinateur examine des données non étiquetées et essaie de trouver des modèles par lui-même.

Fournissez un exemple d’une fois où vous avez utilisé l’apprentissage automatique non supervisé pour résoudre un problème.

Cette question vous permet de démontrer vos compétences en résolution de problèmes et votre capacité à appliquer des concepts d’apprentissage automatique. Lorsque vous répondez à cette question, il peut être utile de décrire les étapes que vous avez suivies pour résoudre le problème et quel en a été le résultat.

Exemple: « Dans mon rôle précédent d’ingénieur en apprentissage automatique, j’ai travaillé avec un client qui souhaitait utiliser l’apprentissage automatique non supervisé pour prédire le comportement des clients en fonction de leurs achats passés. Pour ce faire, j’avais d’abord besoin de collecter des données à partir de l’historique d’achat des clients. Ensuite, j’ai utilisé des algorithmes de clustering pour regrouper des produits similaires. Après cela, j’ai appliqué des techniques de réduction de dimension pour réduire le nombre de variables dans l’ensemble de données. Enfin, j’ai utilisé le clustering K-means pour créer des clusters de clients en fonction de leurs habitudes d’achat. »

Si vous deviez choisir un type d’apprentissage automatique dans lequel vous spécialiser, lequel serait-ce et pourquoi ?

Cette question est un excellent moyen de voir si le candidat a de l’expérience avec différents types d’apprentissage automatique et peut expliquer pourquoi il préfère l’un à l’autre. Cela montre que vous comprenez ce que fait chaque type, ce qui peut être utile pour votre futur travail en tant qu’ingénieur en apprentissage automatique.

Exemple: « Je me spécialiserais dans l’apprentissage en profondeur, car c’est la forme d’apprentissage automatique la plus efficace à l’heure actuelle. Il est capable d’apprendre à partir de grandes quantités de données et de faire des prédictions basées sur ces modèles. L’apprentissage en profondeur me permet également de créer des réseaux de neurones plus complexes que d’autres formes d’apprentissage automatique. »

Selon vous, quelles sont les compétences les plus importantes pour un ingénieur en machine learning ?

Cette question est un excellent moyen de montrer à l’intervieweur que vous avez de l’expérience en tant qu’ingénieur en apprentissage automatique et de comprendre quelles compétences sont les plus importantes pour ce rôle. Lorsque vous répondez, réfléchissez aux compétences que vous possédez et à celles que vous aimeriez développer dans votre carrière.

Exemple: « Je pense que les deux compétences les plus importantes pour un ingénieur en apprentissage automatique sont la résolution de problèmes et la communication. Un ingénieur en apprentissage automatique doit être capable de résoudre des problèmes complexes tout en étant capable de communiquer clairement ses idées avec d’autres ingénieurs. Ces compétences me permettent de travailler efficacement en équipe et de m’assurer de résoudre des problèmes complexes dans le cadre de mes projets. »

Comprenez-vous bien le concept de « descente en pente » ?

Il s’agit d’une question qui teste vos connaissances sur les concepts d’apprentissage automatique. Cela permet également à l’intervieweur de voir comment vous appliquez ce concept dans votre travail. Votre réponse doit montrer que vous comprenez le concept et que vous pouvez l’utiliser en cas de besoin.

Exemple: « La descente de gradient est un algorithme d’optimisation utilisé pour trouver la valeur minimale d’une fonction en ajustant ses paramètres jusqu’à ce que le taux d’erreur soit minimisé. Dans mon rôle précédent, j’étais chargé d’utiliser la descente de gradient pour trouver les valeurs optimales pour plusieurs variables au sein d’un réseau de neurones. J’ai appliqué ces valeurs au réseau de neurones, ce qui m’a permis de créer des prédictions plus précises qu’auparavant. »

Avez-vous déjà travaillé avec des ensembles de données contenant des millions de lignes ?

Cette question peut aider l’intervieweur à déterminer votre expérience avec de grands ensembles de données et comment vous pourriez gérer des projets similaires dans leur organisation. Utilisez des exemples de travaux antérieurs pour mettre en évidence votre capacité à gérer de grandes quantités d’informations, à les analyser rapidement et à communiquer efficacement les résultats.

Exemple: « Dans mon dernier rôle, j’ai travaillé sur un projet qui m’obligeait à trier des millions de lignes de données. Le client voulait que nous trouvions des modèles dans les données afin que nous puissions prédire ce que les clients achèteraient en fonction des achats précédents. Pour mener à bien cette tâche, j’ai utilisé des algorithmes d’apprentissage automatique pour trier les données et créer des modèles identifiant les tendances parmi les achats des clients. Cela a aidé notre équipe à comprendre quels produits étaient les plus susceptibles d’être achetés par certains clients. »

Quand utiliseriez-vous une machine à vecteurs de support sur un réseau de neurones ?

Cette question peut aider les enquêteurs à comprendre votre connaissance de l’apprentissage automatique et comment vous l’appliquez à différentes situations. Utilisez des exemples de projets ou d’expériences antérieurs pour montrer à l’intervieweur que vous savez quand utiliser chaque type d’algorithme.

Exemple: « D’après mon expérience, les réseaux de neurones conviennent mieux aux problèmes complexes comportant de nombreuses variables, car ils sont plus flexibles que les machines à vecteurs de support. Par exemple, j’ai travaillé sur un projet où nous devions prédire le comportement des clients en fonction de leurs achats précédents. Les réseaux de neurones étaient la meilleure option pour ce problème car ils pouvaient apprendre de tous les points de données et créer des prédictions précises. En revanche, les machines à vecteurs de support auraient été limitées par le nombre de caractéristiques qu’elles pouvaient analyser. »

Nous voulons utiliser l’apprentissage automatique pour améliorer notre processus d’intégration des clients. Quels types d’algorithmes suggéreriez-vous que nous utilisions ?

Cette question vous permet de démontrer votre connaissance de l’apprentissage automatique et comment il peut être appliqué dans un scénario réel. Lorsque vous répondez à cette question, tenez compte des buts et objectifs de l’entreprise lors du choix des algorithmes qui fonctionneraient le mieux pour leur processus d’intégration.

Exemple: « Je suggérerais d’utiliser des algorithmes de clustering qui vous permettent de regrouper les clients en fonction de caractéristiques ou de comportements similaires. Cela vous aidera à créer des segments de clientèle afin que vous puissiez envoyer des messages et des offres ciblés à des groupes spécifiques. Vous pouvez également utiliser des algorithmes d’exploration de règles d’association pour analyser les données client et trouver des modèles entre différentes variables. Cela vous donnera des informations précieuses sur les types de messagerie et de contenu les plus efficaces avec chaque segment.

Décrivez votre processus de débogage d’un algorithme d’apprentissage automatique.

Le débogage est une tâche courante pour les ingénieurs en apprentissage automatique. Les enquêteurs peuvent poser cette question pour voir comment vous abordez la résolution des problèmes et les problèmes de dépannage. Dans votre réponse, décrivez les étapes que vous suivez lors du débogage d’un algorithme. Expliquez que vous utilisez des outils ou des techniques spécifiques pour vous aider à identifier les erreurs dans le code.

Exemple: « Je commence par revoir mon code en profondeur. Je regarde chaque étape du processus pour m’assurer qu’il n’y a pas d’erreurs. Si je trouve des erreurs, je les corrige immédiatement. Ensuite, j’exécute le programme via un débogueur pour vérifier les éventuelles erreurs d’exécution. Les débogueurs me permettent d’afficher les valeurs des variables pendant l’exécution afin de m’assurer qu’elles respectent les paramètres attendus. Enfin, je teste à nouveau le programme pour m’assurer qu’il fonctionne correctement.

Qu’est-ce qui fait de vous un bon candidat pour ce rôle ?

Les employeurs posent cette question pour en savoir plus sur vos qualifications et sur la façon dont vous pensez pouvoir contribuer à leur entreprise. Avant votre entretien, faites une liste des raisons pour lesquelles vous êtes le meilleur candidat pour ce poste. Envisagez de mettre en évidence toute expérience ou compétence pertinente qui correspond à ce qu’ils recherchent chez un employé.

Exemple: « Je suis une personne très motivée qui est toujours désireuse d’apprendre de nouvelles choses. Je travaille comme ingénieur en apprentissage automatique depuis trois ans maintenant, j’ai donc beaucoup d’expérience avec différents types d’algorithmes et d’ensembles de données. Mon ancien employeur était également intéressé par la mise en œuvre de réseaux de neurones dans notre système, ce que je connais très bien. Je pense que mon parcours fait de moi un candidat idéal pour ce poste.

Quels langages de programmation avez-vous déjà utilisé ?

Cette question peut aider l’intervieweur à déterminer votre niveau d’expertise avec divers langages de programmation. Vous pouvez répondre à cette question en énumérant les langues que vous avez déjà utilisées et en décrivant comment elles vous ont aidé dans votre carrière.

Exemple: « J’ai une vaste expérience de travail avec Python, Java et C++. Je trouve ces trois langages très utiles pour l’apprentissage automatique car ils me permettent de créer des algorithmes complexes, évolutifs et efficaces. Dans mon dernier rôle, j’ai utilisé Python pour développer un réseau de neurones capable de prédire le comportement des clients en fonction de leurs achats précédents. En utilisant Java, j’ai pu intégrer le réseau de neurones dans un système existant afin qu’il puisse automatiquement faire des prédictions sans aucune intervention humaine. »

Selon vous, quel est le plus grand défi auquel sont confrontés les ingénieurs en machine learning aujourd’hui ?

Cette question peut aider les enquêteurs à comprendre votre point de vue sur l’industrie et comment vous pourriez aborder les défis dans votre travail. Votre réponse peut également indiquer les compétences que vous pensez être les plus importantes pour les ingénieurs en apprentissage automatique.

Exemple: « Le plus grand défi auquel sont confrontés les ingénieurs en apprentissage automatique aujourd’hui est de trouver un équilibre entre l’automatisation et l’apport humain. Il est important de ne pas trop compter sur l’automatisation, car cela pourrait conduire à des résultats biaisés ou à des prédictions inexactes. Cependant, il est tout aussi important de ne pas trop compter sur l’apport humain, car cela peut ralentir les processus et les rendre plus coûteux. Je crois qu’en utilisant des outils comme les tests A/B, nous pouvons trouver le bon équilibre entre l’automatisation et l’apport humain.

À quelle fréquence mettez-vous à jour vos compétences et vos connaissances ?

Les employeurs veulent savoir que vous êtes engagé dans votre propre développement professionnel. Ils peuvent poser cette question pour voir si vous avez un plan pour suivre les derniers développements en matière d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle. Dans votre réponse, expliquez comment vous vous tenez au courant des nouvelles et des tendances de l’industrie. Partagez toutes les ressources ou méthodes que vous utilisez pour acquérir de nouvelles compétences.

Exemple: « Je suis toujours à la recherche de moyens d’améliorer mes connaissances sur l’apprentissage automatique et l’IA. Je suis abonné à plusieurs newsletters et blogs en ligne où des experts discutent des avancées récentes. Je prends également des cours via Udemy et Coursera pour en savoir plus sur des sujets spécifiques tels que l’apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones. Je trouve ces ressources très utiles car elles me permettent d’apprendre à mon rythme.

Il y a un bogue dans votre dernier algorithme d’apprentissage automatique. Comment y remédier ?

Cette question est un excellent moyen de tester vos compétences en résolution de problèmes et votre capacité à travailler avec les autres. Lorsque vous répondez à cette question, il peut être utile d’expliquer les mesures que vous prendriez pour corriger le bogue et comment vous communiqueriez avec les autres membres de l’équipe à propos du problème.

Exemple: « S’il y avait un bogue dans mon dernier algorithme d’apprentissage automatique, j’essaierais d’abord de reproduire l’erreur moi-même. Si je ne trouvais pas la cause du bug, je demanderais alors de l’aide à mes coéquipiers ou à mes managers. Après avoir identifié la source du bogue, je créerais une nouvelle version de l’algorithme qui n’a pas de bogue. Ensuite, j’implémenterais le nouvel algorithme dans le système.