13 Pertanyaan Interview Machine Learning Engineer Terpopuler

Pertanyaan interview machine learning engineer sering bikin kandidat gugup di ruang wawancara. Banyak Warga Bimbingan yang gugur di tahap ini karena nggak siap menjawab pertanyaan teknis maupun logis.

Masalahnya, wawancara di bidang ini sering kali menguji pemahaman mendalam, bukan cuma teori yang dihafal. Kalau nggak terbiasa latihan, kamu bisa stuck dan kehilangan kesempatan emas.

Solusinya, MinDi sudah siapkan 13 pertanyaan terpopuler beserta tips menjawabnya. Yuk simak, biar Warga Bimbingan bisa tampil percaya diri saat interview.

Baca juga: Panduan Memilih Bootcamp AI & Machine Learning untuk Pemula

Apa itu Machine Learning Engineer?

Machine Learning Engineer adalah profesional yang bertugas merancang, membangun, dan memelihara sistem berbasis pembelajaran mesin yang dapat memproses data dan membuat prediksi secara otomatis. 

Peran ini menggabungkan keterampilan pemrograman, pemahaman matematika dan statistik, serta pengetahuan tentang algoritma machine learning. 

Seorang Machine Learning Engineer tidak hanya membuat model, tetapi juga memastikan model tersebut dapat diimplementasikan dengan efisien di lingkungan produksi. 

Dengan kata lain, mereka menjembatani riset data science dan aplikasi nyata yang memberi nilai bisnis.

Baca juga: 5 Komponen Utama Kecerdasan Buatan dan Aplikasinya

Pertanyaan Interview Machine Learning Engineer

Sumber: Canva

Dalam wawancara untuk posisi Machine Learning Engineer, pewawancara ingin mengukur sejauh mana pemahaman teknis, kemampuan problem solving, dan pengalaman implementasi kamu. 

Berikut beberapa pertanyaan terpopuler beserta tips menjawabnya agar kamu semakin siap.

1. Apa perbedaan supervised dan unsupervised learning?

Pewawancara ingin melihat apakah kamu memahami konsep pembelajaran mesin yang paling mendasar. Mereka juga ingin tahu apakah kamu bisa memberikan contoh aplikasinya di dunia nyata.

Pro Tips:

1. Jelaskan definisi singkat masing-masing metode.
2. Sertakan contoh aplikasi nyata.

Contoh Jawaban:

“Supervised learning adalah metode pembelajaran dengan data yang sudah memiliki label, seperti memprediksi harga rumah berdasarkan ukuran dan lokasi. 

Sedangkan unsupervised learning bekerja dengan data tanpa label, misalnya mengelompokkan pelanggan berdasarkan pola belanja mereka.”

2. Apa itu overfitting dan bagaimana cara mencegahnya?

Pewawancara ingin mengetahui apakah kamu memahami risiko model yang terlalu menyesuaikan diri pada data latih. Mereka juga menilai apakah kamu tahu teknik pencegahannya.

Pro Tips:

1. Definisikan overfitting secara jelas.
2. Beri minimal dua cara pencegahannya.

Contoh Jawaban:

“Overfitting terjadi saat model belajar terlalu detail dari data latih sehingga gagal memprediksi data baru dengan baik. Cara mencegahnya antara lain menggunakan regularisasi seperti L1/L2, melakukan cross-validation, atau mengumpulkan lebih banyak data.”

3. Sebutkan beberapa algoritma machine learning yang pernah kamu gunakan?

Pertanyaan ini bertujuan menilai pengalaman langsung kamu dalam membangun model. Mereka juga ingin tahu apakah pilihan algoritma kamu relevan dengan kebutuhan bisnis.

Pro Tips:

1. Sebutkan algoritma beserta konteks penggunaannya.
2. Prioritaskan yang relevan dengan posisi.

Contoh Jawaban:

“Saya pernah menggunakan Random Forest untuk klasifikasi data medis, XGBoost untuk prediksi churn pelanggan, dan CNN untuk deteksi objek pada gambar. Masing-masing saya pilih sesuai kebutuhan data dan tujuan proyek.”

4. Bagaimana kamu menangani dataset yang memiliki missing value?

Pewawancara ingin mengukur keterampilan kamu dalam preprocessing data. Mereka juga akan menilai apakah solusi yang kamu pilih logis dan sesuai tipe data.

Pro Tips:

1. Jelaskan pendekatan berbeda sesuai tipe data.
2. Sertakan alasan memilih metode tertentu.

Contoh Jawaban:

“Untuk data numerik, saya biasanya menggunakan mean atau median imputation, sedangkan untuk data kategorikal saya gunakan modus. 

Jika persentase data hilang terlalu besar, saya mempertimbangkan menghapus fitur tersebut untuk menjaga kualitas model.”

5. Apa itu cross-validation dan mengapa penting?

Pertanyaan ini menguji pemahaman kamu tentang evaluasi model. Mereka juga ingin melihat apakah kamu memahami manfaat cross-validation untuk mengurangi bias.

Pro Tips:

1. Jelaskan konsepnya secara singkat.
2. Tekankan manfaatnya dalam menghindari bias.

Contoh Jawaban:

“Cross-validation adalah teknik evaluasi model dengan membagi data menjadi beberapa subset, lalu melatih dan menguji model secara bergantian. 

Ini membantu memastikan performa model stabil dan tidak overfit pada satu set data tertentu.”

Baca juga: Panduan Lengkap Belajar Prompt AI untuk Pemula, Udah Coba?

6. Bagaimana cara kamu memilih algoritma yang tepat untuk sebuah masalah?

Pewawancara ingin menilai proses berpikir kamu dalam menentukan pendekatan terbaik. Mereka juga ingin tahu apakah kamu mempertimbangkan data, tujuan, dan sumber daya yang tersedia.

Pro Tips:

1. Jelaskan langkah evaluasi sebelum memilih algoritma.
2. Sebutkan faktor-faktor yang mempengaruhi keputusan.

Contoh Jawaban:

“Saya memulai dengan memahami jenis masalahnya, apakah klasifikasi, regresi, atau clustering. 

Lalu saya mempertimbangkan ukuran dataset, distribusi data, dan kebutuhan performa untuk memilih algoritma yang sesuai.”

7. Apa perbedaan antara batch learning dan online learning?

Pertanyaan ini menguji pemahaman tentang strategi pembelajaran model. Mereka ingin melihat apakah kamu tahu kapan menggunakan masing-masing pendekatan.

Pro Tips:

1. Jelaskan definisi kedua metode.
2. Sertakan contoh kasus penggunaan.

Contoh Jawaban:

“Batch learning melatih model menggunakan seluruh dataset sekaligus, cocok untuk data statis dan proses yang tidak perlu update cepat. 

Online learning memperbarui model secara bertahap saat data baru masuk, ideal untuk sistem real-time.”

8. Bagaimana kamu melakukan hyperparameter tuning?

Pewawancara ingin mengetahui strategi optimasi performa model. Mereka juga ingin tahu seberapa familiar kamu dengan teknik tuning yang umum digunakan.

Pro Tips:

1. Sebutkan teknik populer seperti grid search atau random search.
2. Jelaskan pentingnya cross-validation dalam proses ini.

Contoh Jawaban:

“Saya biasanya memulai dengan grid search untuk parameter yang terbatas, lalu beralih ke random search atau Bayesian optimization untuk cakupan yang lebih luas. Proses ini selalu saya sertai dengan cross-validation untuk menjaga validitas hasil.”

9. Apa itu feature engineering dan mengapa penting?

Pewawancara ingin menilai kemampuan kamu mengolah data mentah menjadi input yang optimal untuk model. Mereka juga ingin tahu kreativitas kamu dalam menemukan fitur relevan.

Pro Tips:

1. Jelaskan definisinya secara jelas.
2. Sertakan contoh penerapan di proyek.

Contoh Jawaban:

“Feature engineering adalah proses membuat atau memodifikasi fitur agar model dapat mempelajari pola dengan lebih baik. 

Misalnya, pada data transaksi, saya menambahkan fitur frekuensi pembelian untuk membantu memprediksi loyalitas pelanggan.”

10. Bagaimana kamu menangani data yang tidak seimbang (imbalanced data)?

Pertanyaan ini menguji pemahaman kamu tentang tantangan data distribusi yang tidak merata. Mereka juga ingin melihat solusi teknis yang kamu gunakan.

Pro Tips:

1. Sebutkan metode sampling dan teknik lain.
2. Jelaskan dampaknya pada model.

Contoh Jawaban:

“Saya menggunakan teknik seperti oversampling (SMOTE) atau undersampling untuk menyeimbangkan kelas. 

Selain itu, saya memilih metrik evaluasi seperti F1-score yang lebih tepat untuk data tidak seimbang.”

11. Apa perbedaan model generatif dan diskriminatif?

Pewawancara ingin tahu apakah kamu memahami jenis model berdasarkan pendekatan pemodelannya. Mereka juga menilai apakah kamu bisa memberi contoh praktis.

Pro Tips:

1. Jelaskan definisi singkat masing-masing.
2. Sertakan contoh algoritma.

Contoh Jawaban:

“Model generatif mempelajari distribusi data dan bisa menghasilkan data baru, contohnya Naive Bayes atau GAN. Model diskriminatif fokus membedakan kelas, seperti Logistic Regression atau SVM.”

12. Bagaimana kamu mengukur performa model regresi?

Pertanyaan ini menguji pengetahuan kamu tentang metrik evaluasi regresi. Mereka ingin tahu apakah kamu bisa memilih metrik yang tepat sesuai konteks.

Pro Tips:

1. Sebutkan metrik populer seperti MAE, MSE, RMSE.
2. Jelaskan kapan menggunakan masing-masing.

Contoh Jawaban:

“Saya menggunakan MAE untuk menilai rata-rata kesalahan absolut, MSE untuk penalti yang lebih besar pada error besar, dan RMSE untuk interpretasi yang sama satuannya dengan target. Pemilihan metrik saya sesuaikan dengan tujuan proyek.”

13. Ceritakan proyek machine learning paling menantang yang pernah kamu kerjakan

Pewawancara ingin menilai pengalaman nyata kamu di lapangan. Mereka juga tertarik dengan cara kamu mengatasi hambatan.

Pro Tips:

1. Pilih proyek dengan tantangan teknis yang jelas.
2. Ceritakan hasil dan dampaknya.

Contoh Jawaban:

“Saya pernah mengerjakan sistem deteksi penipuan transaksi yang datanya sangat besar dan tidak seimbang. 

Dengan optimasi feature engineering dan penggunaan model ensemble, tingkat deteksi meningkat 20% tanpa mengorbankan kecepatan proses.”

Ingin Jadi AI & Machine Learning Engineer Profesional?

Setelah membaca 13 Pertanyaan Interview Machine Learning Engineer Terpopuler, sekarang saatnya mempersiapkan dirimu untuk bersaing di industri AI yang terus berkembang pesat.

Yuk, ikuti Bootcamp AI & Machine Learning Engineer di dibimbing.id! Di sini, kamu akan belajar membangun model machine learning, menguasai deep learning, memproses data skala besar, dan menerapkannya pada proyek nyata.

Belajar langsung dari mentor berpengalaman dengan kurikulum aplikatif dan praktis, serta latihan berbasis studi kasus industri yang membuatmu siap kerja sejak hari pertama.

Dengan lebih dari 840+ hiring partner dan tingkat keberhasilan alumni 96%, peluang kariermu di bidang AI & Machine Learning semakin terbuka lebar.

Jadi, tunggu apa lagi? Hubungi kami dan daftar sekarang disini lalu mulai perjalananmu menjadi AI & Machine Learning Engineer profesional. #BimbingSampeJadi!

Referensi

1. Top 50+ Machine Learning Interview Questions and Answers [Buka]