35 Fragen im Vorstellungsgespräch für Bildanalysten (mit Beispielantworten)
2. April 2022
Bildanalytiker sind Spezialisten, die mit Algorithmen arbeiten, um Bilder und Daten zu verarbeiten. Sie arbeiten in einer Vielzahl von Bereichen, darunter Gesundheitswesen, Cybersicherheit und Datenanalyse. Wenn Sie über eine Karriere in der Bildanalyse nachdenken, kann Ihnen das Verständnis einiger Fragen, die Personalmanager in einem Vorstellungsgespräch stellen könnten, dabei helfen, die Stelle zu bekommen. In diesem Artikel listen wir allgemeine Fragen, Erfahrungsfragen, Hintergrundfragen und ausführliche Fragen zur Bildanalyse sowie Fragen mit Beispielantworten auf, auf die Sie bei der Vorbereitung Ihres Vorstellungsgesprächs zurückgreifen können.
Interviewfragen für Wissenschaftler der allgemeinen Bildanalyse
Der Personalmanager stellt allgemeine Fragen, um die kulturelle Eignung eines Kandidaten zu ermitteln. Bei den Fragen geht es oft um Ihren Arbeitsstil und die Art und Weise, wie Sie mit Ihren Kollegen interagieren. Hier ist eine Liste möglicher häufiger Fragen, die Sie bei Vorstellungsgesprächen für eine Stelle in der Bildanalyse haben könnten:
Warum möchten Sie den Job wechseln?
Warum möchtest du hier arbeiten?
Was hat Sie an dieser Arbeit dazu veranlasst, darauf zu reagieren?
Wo sehen Sie sich in den nächsten Jahren beruflich?
In welchem beruflichen Umfeld gedeihen Sie?
Was hat Ihnen an Ihrem früheren oder aktuellen Job am meisten Spaß gemacht?
Besprechen Sie Ihren Kommunikationsstil.
Wo liegen Ihre Stärken und Schwächen?
Was machst du gerne zum Spaß?
Beschreiben Sie Ihren Traumjob.
Interview mit Bildanalysewissenschaftler, Fragen zu Erfahrung und Hintergrund
Interviewer stellen in der Regel Fragen zu Ihren Erfahrungen und Qualifikationen, um festzustellen, ob Sie über die grundlegenden Fähigkeiten verfügen, die für die Ausübung der Stelle erforderlich sind, auf die Sie sich bewerben. Hier sind einige Fragen, die Sie möglicherweise zu Ihrer Erfahrung und Ausbildung haben:
Können Sie mir mit Ihrem Lebenslauf und Ihren bisherigen Erfahrungen helfen?
Warum haben Sie sich für eine Karriere als Bilddatenwissenschaftler entschieden?
Wie sind Sie als Data-Imaging-Forscher in dieses Feld gekommen?
Können Sie über einige der Projekte sprechen, an denen Sie gearbeitet haben, und über Ihre Erfahrungen damit?
Können Sie uns von einem Projekt erzählen, bei dem Sie eine große Herausforderung gemeistert haben?
Verfügen Sie über für die Stelle relevante Zertifizierungen?
Welche Erwartungen haben Sie an diese Stelle?
Welche Ihrer bisherigen Berufserfahrungen passen am besten zu Ihnen für diese Position?
In welchen Bereichen können Sie sich am meisten verbessern?
Beschreiben Sie Ihren Führungsstil.
Ausführliche Fragen zum Vorstellungsgespräch für Bildanalysten
Interviewer werden im Laufe des Interviews in der Regel detailliertere Fragen zu Ihren Kenntnissen und Erfahrungen stellen. Nachfolgend finden Sie eine Liste möglicher detaillierter Fragen, die der Interviewer stellen könnte:
Können Sie einige der Tools erläutern, die ein Wissenschaftler, der mit Datenbildern arbeitet, verwenden kann?
Wie wirkt sich künstliche Intelligenz auf die Arbeit eines Datenwissenschaftlers aus?
Was ist ein Algorithmus?
Besprechen Sie die Bedeutung der Modellierung für die Arbeit eines Datenbildwissenschaftlers?
Können Sie uns einen Fall nennen, als Ihre Analyse einen Fehler in einem Design aufdeckte?
Wie überprüfen Sie die Richtigkeit Ihrer Arbeit?
Was sind einige der Zwecke der Datenanalyse und wie lässt sie sich auf Ihre Arbeit anwenden?
Welche Arten der Bildklassifizierung gibt es?
Beschreiben Sie ein Szenario, in dem Sie einen Fehler im Modell gefunden haben und diesen beheben konnten.
Was sind einige Ihrer aktuellen Verantwortlichkeiten und wie könnten diese auf diese Position übertragen werden?
Fragen im Vorstellungsgespräch für Bildanalysewissenschaftler mit Beispielantworten
Diese Beispielfragen für Vorstellungsgespräche mit Beispielantworten können Ihnen bei der Vorbereitung auf Ihr Vorstellungsgespräch mit dem Personalmanager helfen:
1. Können Sie Überanpassung definieren und besprechen, wie man sie beheben kann?
Dies ist ein allgemeines Thema beim maschinellen Lernen. Mit dieser Frage sollen Ihre Kenntnisse im Bereich Datenmodellierung beurteilt werden. Die Frage besteht aus zwei Teilen und fordert Sie auf, ein Problem zu definieren und mögliche Lösungen vorzuschlagen. Eine Frage wie diese kann dem Interviewer helfen, Ihr technisches Wissen und Ihre Fähigkeiten zur Problemlösung zu verstehen.
Beispiel: „Überanpassung ist eine Situation, in der ein Modell zu spezifisch und nicht verallgemeinert ist.“ Das Modell bietet spezifische Details, lässt jedoch allgemeine Muster und Trends in den Daten außer Acht. Einige Anzeichen einer Überanpassung treten auf, wenn der Trainingssatz genau ist, die Testgenauigkeit jedoch nicht vorhersehbar ist. Oft ist die Testgenauigkeit viel geringer als die Genauigkeit des Trainingssatzes. Dies kann darauf hinweisen, dass das Modell optimiert werden muss.
Sie können eine Überanpassung korrigieren, indem Sie das Modell neu kalibrieren, um es breiter zu machen. Anstatt das Modell dazu zu zwingen, zu sehr auf Details zu achten, konzentrieren Sie sich mehr auf allgemeine Trends. Das Hinzufügen weiterer Daten ist eine Möglichkeit, das Problem der Überanpassung zu lösen. Durch Erhöhen der erfassten Daten kann das Problem möglicherweise behoben werden. Ein weiterer möglicher Weg, das Problem der Überanpassung anzugehen, liegt im Modell selbst. Möglicherweise ist das Modell zu komplex und konzentriert sich daher auf die falschen Dinge. In solchen Situationen kann der Versuch, ein weniger komplexes Modell zu verwenden, manchmal eine Überanpassung korrigieren.“
2. Was ist Bildsegmentierung und warum wird sie benötigt?
Dies ist eine grundlegende Frage der Bildanalyse. Der Interviewer möchte herausfinden, wie gut Sie das Thema verstehen und ob Sie in der Vergangenheit mit Bildsegmentierung gearbeitet haben. Eine effektive Antwort ermöglicht es Ihnen, Ihr Wissen anhand von Beispielen zu demonstrieren und Ihre Erfahrungen in Ihre Antwort einzubeziehen.
Beispiel: „Bildsegmentierung ist der Prozess der Aufteilung eines Bildes in kleinere Teile. Durch die Verwendung der Bildsegmentierung können Sie die Bildanalyse vereinfachen. Die Bildsegmentierung ist der erste Schritt der Bildanalyse. Ohne Bildsegmentierung kann eine weitere Analyse schwierig sein. .
Ich habe zum Beispiel für einen großen Mobilfunkkonzern an einer Gesichtserkennungssoftware gearbeitet. Die Software nutzte die Bildsegmentierung, um Gesichter in kleinere Bilder zu unterteilen und sich dabei auf verschiedene Merkmale zu konzentrieren. Auf diese Weise kann das Gerät einzelne Bildmerkmale erkennen, die das Gesicht des Trägers ausmachen. Die Software erkennt auch, wenn jemand nicht über diese Kombination von Funktionen verfügt, sodass das Telefon vor der Nutzung durch andere geschützt ist.“
3. Was ist ein Bildverarbeitungsalgorithmus?
Diese Frage testet Ihr Wissen und Ihre Vertrautheit mit Verarbeitungsalgorithmen. Der Einsatz von Algorithmen ist ein integraler Bestandteil der Arbeit eines Bildanalytikers. Das Thema Algorithmen ist breit gefächert, aber Sie können dennoch einige ihrer Verwendungsmöglichkeiten und ihre Relevanz in diesem Bereich diskutieren.
Beispiel: „In der Bildverarbeitung werden viele verschiedene Arten von Algorithmen verwendet. Ein Algorithmus ist einfach eine Reihe von Regeln, die ein Computer befolgt, um ein Problem zu lösen. Algorithmen ermöglichen die Bildverarbeitung, indem sie Parameter festlegen, damit der Computer die Analyse durchführen kann. Zum Beispiel. ,Bildverarbeitungsalgorithmen umfassen Bereiche wie Kantenerkennung, Kontrastverstärkung, Merkmalserkennung und morphologische Operationen. All diese können dem Computer sagen, worauf er bei der Analyse eines Bildes achten muss.
Es gibt vorhandene Algorithmen, die Sie verwenden können, aber es werden auch jeden Tag neue Algorithmen erstellt oder vorhandene Algorithmen für einen bestimmten Zweck optimiert. Es kann wirklich davon abhängen, was Sie tun möchten und wie Sie die Bilder verarbeiten möchten. Letztendlich bedeutet die Vielfalt der heute verfügbaren Algorithmen, dass wir viel mehr Möglichkeiten haben, Bilder zu analysieren und zu verarbeiten.“
4. Was ist Computer Vision, welche Vorteile und Grenzen hat es?
Mit dieser Frage soll festgestellt werden, ob Sie das Kernkonzept eines erfolgreichen Bildanalytikers verstehen. Indem der Interviewer nach den Vorteilen und Grenzen eines Konzepts fragt, möchte er herausfinden, wie erfahren Sie mit dem Konzept sind.
Beispiel: „Computer Vision ermöglicht es Computern, Bilder aufzunehmen und zu verstehen. Das Konzept der Computer Vision hat von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen profitiert und ist in der Lage, Bilder in großem Maßstab zu erfassen, zu verarbeiten und zu analysieren. Einer der Vorteile von Computer Vision liegt in der Bildverarbeitung. Der Vorteil besteht darin, dass Sie mit dem System viel mehr Bilder verarbeiten können als mit der Analyse durch Profis. Darüber hinaus ist Computer Vision sehr genau. Sobald Sie die Parameter für die Analyse festgelegt haben, folgt der Computer.
Zu den Nachteilen von Computer Vision gehören die Kosten. In der Regel verfügen Sie über ein Team von Spezialisten, die die Aspekte künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen entwickeln, um erfolgreich zu sein. Eine weitere mögliche Einschränkung besteht darin, dass Sie das System überwachen und technische Störungen identifizieren müssen. Darüber hinaus kann es trotz der Fortschritte des maschinellen Sehens immer noch zu Schwierigkeiten beim Betrachten von Bildern kommen, wenn sie mit anderen Bildern überfüllt sind. Daher können Menschen Bildtests durchführen, um Websites aufzurufen, die sicherstellen wollen, dass Maschinen nicht hineinkommen können.“
5. Was ist kontextbezogene Bildklassifizierung?
Diese Frage bezieht sich auf Computer Vision und stellt eine weitere Ebene des technischen Verständnisses der Bildverarbeitung und -analyse dar. Es ist wichtig zu definieren, was Bildklassifizierung ist, bevor Sie Ihre Beispiele und Erfahrungen mit der Bildklassifizierung teilen.
Beispiel: „In der Computer Vision bezieht sich die kontextuelle Bildklassifizierung auf eine Art Mustererkennung. Im Wesentlichen klassifiziert das System Bilder basierend auf Kontextinformationen, die vom Computer interpretiert werden. Das System analysiert beispielsweise Bildpixel und umliegende Pixel in der Nähe, um Kontext zu erstellen. Wenn Sie Bilder von Häusern analysieren möchten, kann der Computer anhand der Grenzen und benachbarten Pixel unterscheiden, welches Bild ein Haus und welches die umgebende Landschaft ist.
Im Vergleich dazu verwendet die Segmentierung keine Kontextinformationen und kann manchmal zu unerwünschten Änderungen in den Daten führen. Ich habe einmal an einem Projekt gearbeitet, bei dem wir eine detaillierte Bildanalyse benötigten, und wir nutzten die kontextbezogene Bildklassifizierung, um unnötige Bilder und Daten aus der Probe zu entfernen.“