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      Entrevista para ML Engineer

      10 de set. de 2025
      Candidato(a) sigiloso(a) à entrevista
      Carachi

      Outras avaliações de entrevista de vagas de ML Engineer da empresa Softech Worldwide

      Entrevista para ML Engineer

      17 de jan. de 2023
      Candidato(a) sigiloso(a) à entrevista
      Carachi
      Nenhuma oferta
      Nenhuma oferta
      Experiência negativa
      Entrevista com nível médio de dificuldade

      Candidatura

      Candidatei-me online. O processo levou 1 semana. Fui entrevistado pela Softech Worldwide (Carachi) em jul. de 2024

      Entrevista

      Applied in july 2023 and got first HR call in that week. HR tried to exploit w.r.t salary in the very first call, which depicts how company operates. HR literally took the first interview, and asked technical questions straight for 30 - 40 mins (didnt know it was supposed to be technical round). Cleared that and got second interview call which was with CTO. Who seemed harsh, and used slang words. Asked about past experience and all. NOTE: Majority of the reviews are by HRs of the company so dont be under an illusion that rating is so good.

      Perguntas de entrevista [3]

      Pergunta 1

      What is SVM in machine learning?
      Responder à pergunta

      Pergunta 2

      Difference between convolution vs kernel.
      Responder à pergunta

      Pergunta 3

      What are access modifiers in python
      Responder à pergunta
      Experiência neutra
      Entrevista com nível médio de dificuldade

      Candidatura

      Candidatei-me online. Fui entrevistado pela Softech Worldwide (Carachi) em nov. de 2022

      Entrevista

      First I had an interview call with HR, and she asked me about basic information(current job description, current salary, skills, projects, notice period) after that I had a technical interview with lead

      Perguntas de entrevista [1]

      Pergunta 1

      1)introduce yourself 2)explain SVM 3)how logistic regression is different from SVM ? both have separating lines, we can encode and use logistic regression for SVM how SVM is different? I said SVM worked on 2 or more class logistic on 2 class only, logistic reg have no concept of max separating line 4)working on decision trees? 5)how to decide which decision to take as the root node? i said by seeing outputs
      Responder à pergunta
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