ML Mentor
Назад к подготовке
Wheely
Созвон после собеседования4 августа 2025Wheely

Wheely: Техническое собеседование

Python/NumPy задача с транспонированной матрицей признаков, ручная реализация сигмоиды и градиентного спуска и дополнительные вопросы по инициализации, метрикам и утечкам.

4 вопроса1 задача1 чДоступна аудиозапись
Язык вопросовРусскийEnglishОригинал
Пройти собеседованиеВесь ход интервью

Аудио и материалы

Аудио собеседования

0:00 / 59:56

Этап 3 из 5WheelyData Scientist / ML Engineer2025-07-23 - 2025-08-12
Собеседования в Wheely: Data Science и ML

Техническое собеседование в Wheely

Этап 2Весь процессЭтап 4

Выводы и как готовиться

  • The coding task was not about using sklearn: the interviewer wanted formulas, gradient descent and careful NumPy/Python shape handling.
  • The biggest implementation trap was that the dataset was transposed relative to the usual sample-major layout.
  • The post-coding block tested whether a candidate connects model training to validation, leakage and business thresholding.
Wheely: Техническое собеседование — ML Mentor