فناوری هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به سرعت در حال رشد است. از این رو بازار کار برای متخصصان AI و علاقه‌مندان به این حوزه هر روز داغ‌تر میشود. به دلیل ماهیت فنی و تخصصی این رشته، مصاحبه شغلی در حوزه هوش مصنوعی، مسئله چالش‌برانگیزی برای کارجویان است. در مصاحبههای شغلی هوش مصنوعی، تنها تخصص فنی افراد مطرح نیست و علاقه به یادگیری و درک مفاهیم AI، برای مصاحبه‌کنندگان نکات ارزشمندی محسوب می‌شوند. به همین دلیل علاوه بر افرادی که دارای دانش فنی و تخصصی هستند، سایر علاقه‌مندان هم می‌توانند شانس خود را در مصاحبههای شغلی امتحان کنند. با میهن بلاکچین همراه باشید تا چند سوال رایج مصاحبه شغلی هوش مصنوعی و پاسخ‌های کارجویان متخصص و غیرمتخصص را با هم بررسی کنیم.
چطور برای مصاحبههای شغلی هوش مصنوعی آماده شویم؟
افراد متخصصی که به دنبال مشاغل هوش مصنوعی هستند، باید آماده پاسخ به سوالاتی باشند که دانش آنها را در مورد الگوریتم‌ها، ابزارها و فریمورک‌های یادگیری ماشین (Machin Learning) نشان می‌دهد. ممکن است مصاحبه‌کنندگان از داوطلبان توضیحات دقیقی در مورد پروژههای گذشته و راه‌حل‌های فنی و تخصصی برای غلبه بر چالش‌ها بخواهند. همچنین کارجویان حوزه AI باید آماده پاسخگویی به سوالاتی در مورد پیشپردازش داده (Data Preprocessing)، ارزیابی مدل و ارائه تجارب خود با ابزارها و فریمورک‌های مرتبط با هوش مصنوعی باشند.
از طرف دیگر افراد علاقهمند به هوش مصنوعی که فاقد دانش تخصصی لازم هستند، در مصاحبههای شغلی AI باید روی پتانسیل تحول‌آفرین هوش‌مصنوعی و اشتیاق خود به یادگیری تمرکز کنند. همچنین می‌توانند در مورد اهمیت پیشپردازش، پاکسازی داده (Data Cleaning) و نحوه عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین توضیحات دقیقی ارائه دهند. در نهایت نیز می‌توانند با مصاحبه‌کنندگان در مورد توانایی‌های خود برای همکاری و تعامل با اعضای تیم و روش‌های به‌روز ماندن با جدیدترین تکنولوژی‌های هوش مصنوعی گفتگو کنند.
سوالات رایج مصاحبههای شغلی هوش مصنوعی چیست؟
در ادامه ۹ سوال رایج مصاحبه شغلی هوش مصنوعی را با هم بررسی می‌کنیم. اگرچه این موارد سوالات پرتکراری هستند؛ اما هر شغل و شرکتی منحصربه‌فرد است و ویژگی‌های خودش را دارد. ارائه بهترین پاسخ به این سوال‌ها ممکن است با توجه به زمینه خاص موقعیت شغلی و سازمان موردنظر متفاوت باشد.
اگر می‌خواهید برای مصاحبه شغلی AI آماده شوید، از این سوالات به عنوان یک نقطه شروع کمک بگیرید. نگران تناسب پاسخ‌های خود با شرایط شغلی خاص و فرهنگ شرکت موردنظر نباشید. به خاطر داشته باشید که هدف از مصاحبه نشان‌دادن مهارت‌ها، تجارب و توانایی تفکر انتقادی و خلاقانه است.
۱. چرا علاقهمند به کار در حوزه هوش مصنوعی هستید؟
هدف از پرسش این سوال، آگاهی از انگیزه و میزان علاقه مصاحبه‌شونده به مشاغل هوش مصنوعی است. بنابراین فرد داوطلب باید از این فرصت برای نشان‌دادن اشتیاق و همسویی خود با شغل موردنظر استفاده کند. در پاسخ خود حتما به این موضوع اشاره کنید که چه چیزی علاقه شما را برانگیخته است؛ هر نوع تجربه یا دوره آموزشی که باعث علاقهمندی شما به هوش مصنوعی شده است را ذکر کنید. همچنین در پاسخ‌های خود روی مهارت‌ها یا علایق خاص خود در این زمینه تمرکز کنید.
توییت فوق به عنوان یک مثال، دستورالعمل استخدام در شغلی مرتبط با علم داده در عرض ۶ ماه را به شرح زیر معرفی می‌کند:
- زبان‌های برنامه نویسی پایتون (Python) و اس‌کیو‌ال (SQL) را یاد بگیرد.
- دانش و مهارت خود در زمینه آمار و جبرخطی را تقویت کنید.
- با استفاده از داده کگل (Kaggle) الگوریتم‌های کلیدی ML را پیاده‌سازی کنید.
- با استفاده از داده‌های دنیای واقعی، مدل‌های یادگیری ماشین بسازید.
- سوالات مصاحبه را تمرین کنید.
برای پاسخ به سوال ۱، دو رویکرد وجود دارد. افراد دارای دانش تخصصی می‌توانند علاقه خود به مبانی ریاضیات و آمار یادگیری ماشین را برجسته کنند. از طرف دیگر کارجویان غیرتخصصی می‌توانند روی پتانسیل متحول‌کننده هوش مصنوعی و علاقه به یادگیری بیشتر در این حوزه تمرکز داشته باشند.
۲. تجربه شما از کار با ابزارها و فریمورک‌های مرتبط با هوش مصنوعی چیست؟
هدف این سوال ارزیابی دانش فنی و بررسی تجربه‌های قبلی داوطلب از ابزارها و فریمورک‌های مرتبط با هوش مصنوعی است. بنابراین در پاسخ باید هر تجربه‌ای که از کار با ابزارها و فریمورک‌های خاص داشته‌اید، مانندTensorFlow ،PyTorch یا Scikit-learn مطرح کنید.
افراد متخصص می‌توانند در پاسخ به این سوال نمونه‌های خاصی از ابزارها و فریمورک‌هایی را که با آنها کار کرده‌اند، بیان‌کنند. داوطلبان غیرمتخصص هم می‌توانند روی علاقه خود به یادگیری تکنولوژی‌های جدید متمرکز شوند.
۳. آیا می‌توانید در مورد یکی از پروژههای یادگیری ماشین خود توضیح دهید؟
هدف از این سوال ارزیابی تجارب، دانش و نحوه درک داوطلب از پروژههای یادگیری ماشین است. مصاحبه‌کننده با پرسش این سوال می‌خواهد در مورد پروژه‌ای که داوطلب قبلا روی آن کار کرده است، توضیحاتی را بشنود. بنابراین باید به‌گونه‌ای ساختار یافته، پروژه را از ابتدا تا انتها از جمله مشکل موردنظر و نحوه رفع آن، داده‌ها و رویکرد مورد استفاده، مدل‌های توسعه‌یافته و نتایج‌به‌دست آمده را توصیف کنید.
اگرچه استفاده از اصطلاحات و مفاهیم تخصصی لازم است؛ اما توضیحات باید به نحوی ارائه شود که برای مصاحبه‌کننده غیرتخصصی هم قابل درک باشد. هدف مصاحبه‌گر سنجیدن میزان درک و ارزیابی تجربه قبلی داوطلب از پروژههای یادگیری ماشین است. بنابراین باید برای ارائه جزئیات آماده باشید و بتوانید به سوالات احتمالی بعدی پاسخ دهید.
داوطلبین متخصص می‌توانند توضیحات مفصل و دقیقی را درمورد پروژه از جمله الگوریتم‌ها و تکنیک‌های مورد استفاده ارائه‌دهند. کارجویان غیرمتخصص هم می‌توانند روی اهداف، نتایج و نقش خود در پروژه تمرکز کنند.
۴. رویکرد شما برای پیشپردازش و پاکسازی داده‌ها چیست؟
هدف از این سوال، ارزیابی رویکردهای داوطلبین برای پیشپردازش و پاکسازی داده‌ها در پروژههای یادگیری ماشین است. مصاحبه‌کننده می‌خواهد بداند که فرد داوطلب قبل از فید (تغذیه) داده به مدل‌های یادگیری ماشین، چطور به مسائل مربوط به کیفیت، کامل بودن و سازگاری داده می‌پردازد.
داوطلب باید توضیح دهد که برای فرمت صحیح و استانداردسازی داده و همچنین برای اینکه داده‌ها عاری از خطا یا مقادیر از دست‌رفته باشند، چه مراحلی را طی کرده است. به‌علاوه داوطلب باید در مورد هر گونه تکنیک یا ابزار خاصی که برای پیشپردازش یا پاکسازی داده استفاده کرده است، مانند مدل‌های جایگزینی (Imputation)، نرمال سازی و مقیاس‌پذیری توضیح دهد. توجه داشته باشید که تاکید روی اهمیت پیشپردازش و پاکسازی داده برای به‌دست‌آوردن نتایج یادگیری ماشین دقیق و قابل اعتماد، بسیار مهم است.
داوطلبان متخصص در پاسخ به این سوال می‌توانند مرحله به مرحله تکنیک‌های پیشپردازش و پاکسازی داده را توضیح دهند. داوطلبان غیرمتخصص هم می‌توانند روی اهمیت پیشپردازش و پاکسازی داده متمرکز شوند.
۵. عملکرد یک مدل یادگیری ماشین را چطور ارزیابی می‌کنید؟
این سوال در واقع می‌خواهد دانش داوطلب را نسبت به تکنیک‌های ارزیابی مدل یادگیری ماشین بسنجد. هدف مصاحبه‌کننده این است که بفهمد شما عملکرد یک مدل یادگیری ماشین را چطور ارزیابی می‌کنید. بنابراین می‌توانید معیارهای ارزیابی مختلف مانند دقت (Accuracy)، صحت (Precision)، پوشش (Recall)، F1-score و AUC-ROC و سایر معیارهای ارزیابی را توضیح دهید. هر یک از این معیارها بر اساس مشکل موردنظر اهمیت خاص خود را دارند.
معیارهای ارزیابی مدل یادگیری ماشین:
| معیار ارزیابی | توضیح |
|---|---|
| دقت | نسبت پیش‌بینی‌های صحیح به همه پیش‌بینی‌ها |
| صحت | نسبت مثبت‌های صحیح (TP) به همه مثبت‌های پیش‌بینی‌‌شده |
| پوشش | نسبت مثبت‌های صحیح (TP) به همه مثبت‌های واقعی |
| F1-score | یک معیار مناسب برای ارزیابی معیار دقت و پوشش |
| AUC-ROC | مساحت زیر منحنی ROC، معیاری برای ارزیابی عملکرد سیستم طبقه‌بندی |
برای توضیح نحوه ارزیابی عملکرد مدل می‌توان این‌طور گفت که داده‌ها معمولا به مجموعه‌های آموزشی و آزمایشی تقسیم می‌شوند و از مجموعه آزمایشی برای ارزیابی استفاده میشود. همچنین می‌توان برای ارزیابی مدل از اعتبارسنجی متقابل (Cross-Validation) استفاده کرد. در نهایت نیز هنگام ارزیابی عملکرد مدل باید زمینه و شرایط خاص مشکل را در نظر گرفت.
در پاسخ به این سوال، افراد متخصص می‌توانند در مورد معیارها و تکنیک‌های مورد استفاده برای ارزیابی عملکرد مدل، توضیحات کاملی را ارائه کنند. در مقابل افراد غیرمتخصص می‌توانند توضیحات خود را روی اهمیت ارزیابی مدل متمرکز کنند.
۶. تفاوت بین یادگیری با ناظر و یادگیری بدون ناظر چیست؟
مصاحبه‌کننده با این سوال می‌خواهد میزان درک داوطلب از یادگیری ماشین را بسنجد و انتظار دارد تفاوت یادگیری با ناظر (Learning Supervised) و یادگیری بدون ناظر (Unsupervised Learning) را توضیح دهید.
بنابراین می‌توانید این‌طور توضیح دهید که یادگیری با نظارت معمولا برای کارهایی مانند طبقه‌بندی و تحلیل رگرسیون استفاده میشود. در مقابل از یادگیری بدون نظارت برای کارهایی مانند تحلیل خوشه‌بندی و تشخیص ناهنجاری استفاده میشود. انواع دیگری از یادگیری مانند یادگیری نیمه‌نظارتی (Semi-Supervised) و یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) هم وجود دارد که مبتنی بر ترکیبی از اجزا‌ی دو نوع یادگیری با ناظر و بدون ناظر هستند.
داوطلبان متخصص می‌توانند توضیح دقیق و جامعی از تفاوت‌های بین دو یادگیری را ارائه کنند. گروه داوطلبین غیرمتخصص هم می‌توانند به توضیح ساده‌ای از مفهوم انواع یادگیری ماشین اکتفا کنند.
۷. چطور با جدیدترین تکنولوژی‌های AI همگام می‌شوید؟
مصاحبه‌کننده با این سوال می‌خواهد بداند که رویکرد شما برای به‌روز ماندن با آخرین پیشرفت‌های حوزه هوش مصنوعی چیست. هر دو گروه داوطلبان متخصص و غیرمتخصص می‌توانند به مواردی مانند مطالعه مقالات تحقیقاتی، شرکت در کنفرانس‌ها، دنبال کردن افراد برجسته و محققان صنعت AI در شبکه‌های اجتماعی و سایر موارد مشابه اشاره کنند.
همچنین می‌توانید به موضوع شرکت در کامیونیتی‌ها و فروم‌های هوش مصنوعی آنلاین، به منظور یادگیری از دیگران و مشارکت در مباحث مربوط به آخرین پیشرفت‌های هوش مصنوعی اشاره کنید. به طور کلی نکته مهم این است که به مصاحبه‌گر نشان دهید واقعا به این رشته علاقه دارید و برای همگام‌شدن با جدیدترین ترندها پیگیر و فعال هستید.
۸. چالش‌های تخصصی پروژههای هوش مصنوعی را چطور حل می‌کنید؟
این سوال با هدف درک مهارت حل مسئله داوطلب پرسیده میشود. مصاحبه‌کننده از داوطلب می‌خواهد که یک مسئله تخصصی چالش برانگیز را که قبلا با آن مواجه بوده است و نحوه حل مشکل را توضیح دهد. بنابراین کارجو باید مشکل، رویکرد مورد استفاده برای حل مسئله و نتیجه نهایی را به طور کامل توضیح دهد.
توجه داشته باشید که در حین پاسخ به این سوال، هر اقدامی که برای حل مشکل انجام شده است یا هر نوع مهارت یا دانش فنی مورد استفاده را برجسته کنید. همچنین می‌توانید به منابع یا همکارانی که از آنها کمک گرفتید، اشاره کنید. در حقیقت هدف از این سوال ارزیابی تفکر انتقادی، عیب‌یابی و سنجش توان و پشتکار داوطلب در مواجهه با چالش‌های سخت فنی و تخصصی است.
داوطلبان متخصص می‌توانند در مورد چالش و راه‌حل‌هایی که در این فرایند استفاده شده است، توضیحات جامعی ارائه دهند. داوطلبان غیرتخصصی هم می‌توانند بر مهارت‌های حل مسئله و توانایی یادگیری و سازگاری با چالش‌های جدید تمرکز کنند.
۹. نحوه همکاری و ارتباط شما با اعضای تیم پروژه هوش مصنوعی چگونه است؟
این سوال با هدف ارزیابی توانایی داوطلب برای کار مشترک با اعضای تیم یک پروژه AI طراحی شده است. مصاحبه‌کننده می‌خواهد بداند که کارجو در چنین پروژه‌ای چطور با سایر اعضا همکاری می‌کند. بنابراین داوطلب میتواند این طور توضیح دهد که از طریق تعامل مستمر با اعضای تیم، تنظیم جلسات برای گفتگو در مورد پیشرفت‌های پروژه، مستندسازی شفاف اهداف پروژه، تدوین جدول زمانی و تعیین مسئولیت‌ها، همکاری و ارتباط موثر با اعضا را در اولویت‌های خود قرار می‌دهد.
همچنین فرد داوطلب میتواند به این موضوع اشاره کند که با گوش‌دادن فعالانه، ارزش‌قائل شدن برای نظرات و دیدگاه‌های اعضای تیم و ارائه بازخوردهای سازنده در مواقع نیاز، به حفظ پویایی تیم کمک می‌کند. اشاره به این موضوع هم خالی از لطف نیست که اهمیت ایجاد و پایبندی به یک کد رفتاری مشترک را درک می‌کنید و می‌دانید که برای اطمینان از موفقیت پروژه، باید بهترین شکل همکاری و ارتباط بین اعضا برقرار باشد.
هر دو گروه داوطلبین متخصص و غیرمتخصص می‌توانند در مورد روش‌های ارتباط و همکاری خود با اعضای تیم از قبیل تهیه و ارائه مستمر به‌روز‌رسانی‌ها، تلاش برای دریافت بازخورد و استقبال از ایده‌ها و دیدگاه‌های جدید صحبت کنند.
سوالات متداول (FAQ)
- در مصاحبههای شغلی مرتبط با هوش مصنوعی، معمولا چه سوالاتی پرسیده میشود؟
سوالات مصاحبههای شغلی معمولا شامل دلیل علاقهمندی، تجارب و پروژههای قبلی، رویکردهای پیشپردازش و پاکسازی داده، نحوه ارزیابی عملکرد یادگیری ماشین، تفاوت یادگیری با ناظر و بدون ناظر و نحوه تعامل تیمی میشود. - آیا صرف داشتن علاقه به هوش مصنوعی میتواند منجر به موفقیت در مصاحبه شغلی شود؟
بله، در برخی شرکتها و برای برخی از پوزیشنهای شغلی، اگر واقعا علاقهمند به یادگیری و پیشرفت باشید و این موضوع را در مصاحبه نشان دهید، احتمالا پذیرفته خواهید شد.
سخن پایانی
با پیشرفت فناوری هوش مصنوعی (AI)، بازار کار آن هم گسترده‌تر میشود. کارجویان مشاغل هوش مصنوعی به دو گروه افراد متخصص و افراد علاقه‌مندِ فاقد دانش لازم تقسیم می‌شوند. مسئله چالش‌برانگیز برای هر دو گروه، موفقیت در مصاحبه شغلی است. معمولا در مصاحبه شغلی هوش مصنوعی سوالات رایجی از قبیل دلیل علاقهمندی، تجارب و پروژههای قبلی، چالش‌ها و نحوه حل آنها، رویکردهای پیشپردازش و پاکسازی داده، نحوه ارزیابی عملکرد یادگیری ماشین، تفاوت یادگیری با ناظر و بدون ناظر و نحوه تعامل تیمی پرسیده میشود. در پاسخ به این سوالات افراد متخصص باید توضیحات دقیق و کاملی را در مورد الگوریتم‌ها، نحوه حل چالش‌های تخصصی پروژههای گذشته و سایر مسائل تخصصی مربوطه ارائه کنند. در حالی که افراد غیرمتخصص می‌توانند روی پتانسیل‌های خارق‌العاده هوش مصنوعی، علاقه خود به یادگیری و توانایی همکاری و تعامل با اعضای تیم متمرکز شوند. نظر شما در رابطه با آینده شغلی در حوزه هوش مصنوعی چیست؟
