Как машинное обучение дает вам преимущество в проектировании систем

машинное обучение дает вам преимущество в проектировании систем Изучение

Собеседования по проектированию систем необходимы для вашего карьерного роста в качестве инженера-программиста. Концепции собеседований по проектированию систем часто выступают в роли привратников, которые проведут вас от уровня L5 к уровню 6 в крупных компаниях. Это сложный скачок, и большинству инженеров, даже высококвалифицированным кандидатам, сложно выйти за пределы уровня L5.

Итак, как перейти от инженера среднего звена к старшему инженеру всего за 45 минут интервью?

Когда дело доходит до вопросов на собеседовании по проектированию системы, сложно выделиться. Но есть способы подняться над шумом. В ближайшие несколько лет почти каждая система будет иметь компонент машинного обучения.

Интервьюеры хотят нанять инженеров, которые развиваются вместе с системами, а машинное обучение — это самая важная эволюция, с которой мы сталкиваемся сегодня. Читайте дальше, пока мы узнаем, как навыки машинного обучения — это решение.

Сложности собеседований по системному дизайну

Собеседования по проектированию систем важны для продвижения по службе. Даже опытные инженеры должны продемонстрировать, что они могут проектировать сложные системы с различными ограничениями. Трудно продемонстрировать все эти навыки всего за 45 минут собеседования.

Часто существует несколько оптимальных решений проблемы проектирования системы. Системный дизайн требует высокого уровня мышления. Интервьюеры хотят видеть, как вы думаете, когда им дается право собственности на открытую проблему.

По моему опыту, самая распространенная ошибка здесь — это глубина навыков. Даже самые талантливые кандидаты не могут продемонстрировать глубокие дизайнерские навыки, потому что их решения не учитывают потребности современного программного обеспечения.

Интервьюеры хотят продвинуть тех, кто думает о масштабируемости в контексте производства. Другими словами, инженер-проектировщик систем нового поколения.

Таким образом, ключ к успеху — выйти за рамки теоретических или базовых аспектов системного проектирования. Здесь на помощь приходит машинное обучение.

Здесь на помощь приходит машинное обучение

Как стать инженером нового поколения

Интервью по проектированию системы кардинально изменилось в свете серьезных изменений в технологиях, а именно машинного обучения. Практически в каждой отрасли принципы и системы машинного обучения стали основой бизнеса. Фактически, машинное обучение — одна из самых быстрорастущих областей, и, по прогнозам, к 2024 году ее объем превысит 30 миллиардов долларов.

Читайте также:  Полное руководство по HTML-формам и проверке ограничений

Подмножество областей, в которых машинное обучение добилось значительных успехов

Подмножество областей, в которых машинное обучение добилось значительных успехов

Тем, кто ищет карьеру инженеров по машинному обучению, важны концепции системного проектирования. Но помимо этого, я говорю, что любому инженеру, который хочет продвинуться по карьерной лестнице, необходимо внедрить машинное обучение в проектирование системы, особенно во время собеседований.

Даже собеседования с руководителями инженерного отдела требуют знания машинного обучения, чтобы по-настоящему масштабировать команду для удовлетворения требований отрасли и вывода продуктов на неизведанные территории.

В ближайшие несколько лет почти каждая система будет иметь компонент машинного обучения. Фактически, большинство систем уже работают! Компоненты машинного обучения сейчас очень важны для большинства собеседований по проектированию систем, таких как проектирование ленты новостей Facebook или создание системы рекомендаций Netflix.

Проектирование этих систем практически невозможно без понимания того, как будет разрабатываться компонент машинного обучения. Интервьюеры хотят нанять инженеров, которые развиваются вместе с системами, а машинное обучение — это самая важная эволюция, с которой мы сегодня сталкиваемся в технологическом секторе.

ML уже широко используется как черный ящик на собеседованиях по проектированию систем. Это особенно верно для вопросов о масштабировании. Большинство инженеров не погружаются глубоко. Вы можете ускользнуть от частей машинного обучения, но на самом деле не демонстрируете встроенные знания.

Если вы действительно хотите выйти за рамки обычного, вам необходимо продемонстрировать свои знания систем машинного обучения и способности, выходящие за рамки теоретических. Инженер следующего поколения фактически займется технологиями и методологиями, лежащими в основе компонентов машинного обучения.

Интервьюеры, в частности, ищут кого-то, кто понимает, как работают рекомендательные системы, а именно: предложения по рекламе, кластеризация поездок или новостные ленты.

Рекомендации можно использовать для всех типов систем, и работодатель будет учитывать этот уровень мышления при разработке своей системы. Каждый продукт должен поддерживать машинное обучение. Итак, продемонстрируйте на собеседовании по проектированию системы, что вы тот человек, который может привести продукт в новую эру.

Итак, продемонстрируйте на собеседовании по проектированию системы

Какие навыки машинного обучения мне нужно знать?

Необходимые концепции машинного обучения зависят от ваших карьерных целей. В целом, любому представителю технологической индустрии, особенно тем, кто хочет продвинуться, необходимо хотя бы базовое понимание:

  • Терминология машинного обучения
  • Различные отрасли науки о данных
  • Библиотеки Python
  • Различные типы систем машинного обучения
  • Использование алгоритмов машинного обучения
    и больше
Читайте также:  Дорожная карта для создания вакансий в аэрокосмической отрасли: как стать аэрокосмическим программистом

Помимо этого, важно знание инфраструктуры и архитектуры машинного обучения, особенно для облачных сервисов и систем рекомендаций.

Если вы новичок в машинном обучении, я рекомендую начать с основ, а затем попрактиковаться в решении распространенных проблем на доске. Очень важно понимать, что на самом деле требуется для разработки компонента машинного обучения. Наши курсы по машинному обучению Adaptilab — отличное место для начала изучения методического подхода к машинному обучению.

Тем, кто уже обладает определенными знаниями в области машинного обучения, вам необходимо развить эти концепции намного дальше. Вам понадобятся знания:

  • Соображения производительности
  • Передача обучения
  • Системы на основе кормов
  • Сложные обучающие данные
  • Системы прогнозирования рекламы
    и дальше

Вам нужно будет изучить анатомию вопросов машинного обучения и освоить передовые методы разработки общих систем машинного обучения, таких как система рекомендаций, система визуального понимания и система ранжирования в поиске.

Я рекомендую начать прямо сейчас с нашего собеседования по поиску машинного обучения. Этот курс применяет ML к продвинутому системному дизайну. Вы получите практический опыт построения наиболее распространенных систем с нуля, поэтому, когда во время собеседования возникнут эти вопросы, вы будете выделяться как мыслитель нового поколения.

Если вы технический менеджер, очень важно, чтобы вы развили способность говорить о машинном обучении, не влезая в сорняки. Поскольку ML — это будущее, это также будущее вашего менеджмента и ваших долгосрочных целей.

Менеджер по разработке нового поколения думает о более широкой картине машинного обучения и о том, как его можно применить к текущим или будущим проектам. Наш курс Grokking AI for Engineering & Product Managers специально разработан для тех, кто управляет командами машинного обучения.

Заключение

ML — это новые ставки, и мы все призваны принять в них участие. Пришло время продемонстрировать, что вы можете привести команду и продукт в новую эру, неизведанный мир. Станьте инженером или менеджером нового поколения, независимо от вашего текущего положения в ML.

Не отставайте, поскольку проектирование систем переходит в мир машинного обучения. Возьмите на себя ответственность за свои навыки проектирования систем, используя концепции и технологии машинного обучения. Скоро ты будешь строить будущее.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий