Se prepare para entrevistas de vagas de Machine Learning | Hipsters: Entrevista de Emprego Tech

Você está se preparando para uma vaga de emprego na área de Machine Learning? Este vídeo é para você!
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Boas-vindas ao quarto episódio do Hipsters Entrevistas de Emprego Tech!
Nesse episódio, Fabrício Carraro *fez uma simulação de entrevista de emprego com Filipe Lauar para uma vaga de Machine Learning*.
A entrevista foi dividida em duas etapas: primeiro, Fabrício fez as perguntas técnicas mais prováveis em uma entrevista. Filipe ajudou com as melhores respostas e as dicas para se destacar.
Depois disso, Filipe resolveu um desafio prático da área de Machine Learning.
Não importa se você está mirando uma vaga de Cientista de Dados, Engenheiro de Machine Learning ou outra posição relacionada, nosso vídeo vai te ajudar a se sentir mais confiante.
Assista agora e dê um passo adiante na sua jornada para conquistar o emprego dos seus sonhos em Machine Learning. Vamos lá?
Espero que aproveite :)
Sinta-se à vontade para compartilhar suas perguntas e comentários. Vamos adorar conversar com você!
🧠 Quer desenvolver sua carreira na área de dados? Conheça os cursos da Alura que podem te ajudar:
🖥️ Machine Learning: alura.tv/43WL1wd
🤿 Mergulhe ainda mais profundo em sua carreira com a pós-tech da FIAP:
🖥️ Machine Learning Engineering: alura.tv/3Q14t5w
👥 Conheça quem será o Host desta temporada:
✅ Fabricio Carraro - Gerente de Produto na Alura, Engenheiro da Computação ( @tvunicamp ) e Pós Tech em Data Analytics e Machine Learning (FIAP) e autor do livro "Inteligência artificial e ChatGPT" da Casa do Código |
/ fabriciocarraro
👥 Conheça nosso convidado:
✅ Filipe Lauar - Engenharia de Machine Learning - Qantev e Host no podcast Vida com IA
/ filipe-lauar
📂 Capítulos:
▶ 01:20 - 02:36 - Quais as principais diferenças entre machine learning e deep learning?
▶ 02:37 - 04:14 - O que é self supervised learning (aprendizagem auto-supervisionada)?
▶ 04:15 - 05:30 - O que é a arquitetura de uma rede neural?
▶ 05:31 - 06:20 - O que é foward e o backward propagation?
▶ 06:21 - 06:43 - Por que as redes neurais tradicionais têm dificuldade em lidar com imagens?
▶ 06:44 - 09:03 Quais são os parâmetros usados na CNN (Convolutional Neural Network)?
▶ 09:04 - 10:01 - O que é fine-tuning?
▶ 10:02 - 13:19 - O que é tokeninzação e word embeddings?
▶ 13:20 - 15:00 - Como funciona uma LSTM (Long Short-Term Memory)?
▶ 15:01 - 19:24 - Qual é a arquitetura de um Transformer no contexto de um modelo coder-decoder?
▶ 19:25 - 22:52 - Como treinar um LLM do zero utilizando um modelo de Transformers e colocá-lo em produção?
▶ 22:53 - 35:46 - Resolução do problema prático
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[@alura]

Mergulhe ainda mais profundo em sua carreira com a pós-tech da FIAP em Machine Learning Engineering: alura.tv/3Q14t5w

[@Diego-ky5ng]

Vídeo muito bom

[@alura]

Que bom que gostou, Diego! Conta com a gente. 💙✨

[@kayoennrique2951]

Olá Alura, estou com dois tópicos em aberto lá para vocês no forum, um deles já está aberto a 3 dias, qual a possibilidade de ser respondido? Acaba que essa demora de vocês responderem o forum, da um leve atrasada nos meus estudos a maneira que me organizo para tal, e os bugs citados me travam de qualquer progesso.

[@alura]

Oi, Kayo! 😉 A gente te enviou mensagem na DM, você viu? Aah, o time do fórum já te respondeu, ok? Esperamos ter ajudado, conta com a gente!🫂

[@lucasoliveira-lb3uj]

Orgulho em estudar na Alura ❤

[@alura]

Obrigada pelo carinho, Lucas 💙 Conta com a gente!

[@Felipe97264]

shooww

[@alura]

Que bom que gostou, Felipe! 🤩