Reprise du message précédent :

 
  c'est tellement ça, PLS total des RH quand le mouton à 19 pattes n'en a finalement que 17. Ca me rend dingue, d'autant plus que très souvent les mecs demandeurs (côté prod) savent très bien que la fiche de poste est souvent taillée de manière ambitieuse et qu'ils devront faire l'impasse sur quelques compétences.
 

 
Tu connais des formations intéressantes en gestion de projet IA ?

Je ne connais que la formation MBA en management de l’IA de l’Institut à Léonard de Vinci. C’était la seule existante quand j’ai regardé il y a un an. Il en a peut-être d’autres qui sont sorties depuis. Par contre pas de développement de code dedans, que les aspects utilisation de l’IA, gestion de projet, communication, création de valeur, risques juridiques...
 
Il y a aussi probablement des MOOC en gestion de projet IA ou gestion de projet data.
 
Édit : par exemple y’a ça :
https://www.udacity.com/course/ai-p [...] ree--nd088

Question technique: vous tournez avec quelle version de Python et d'Ubuntu@Docker ?
 
- Un intérêt de passer de 3.7 a 3.8, ou mieux vaut rester en 3.7 ?
- Un intérêt de passer de 18.04 a 20.04, ou mieux vaut rester en  18.04 ?

Est-ce que selon vous une ingé comme TELECOM Nancy est toujours mieux qu'un master comme le master DAC de la sorbonne/UPMC ?

Ok.

Ça a pas marché l’entretien, donc

 
La période n’est pas la plus propice (contexte actuel + été)  

Y’a quand même pas mal de postes de datascientist sur les internets. Après on commence peut-être un peu à tarir le filon, y’a des formations DS partout, y’a des jeunes près à signer pour 35k qui arrivent sur le marché à la pelle. Sans compter toutes les formations MOOC...

 
Les fameuses formations « Devenez Data Scientist en 2 mois sans aucun pré requis »  

Oué. Après pour quelqu’un qui a des bases de code et de maths ça parait pas débile.

... donc il faut un pré requis

C’est assez bien résumé.  
 
Ça me fait penser à un entretien que j’avais passé. Description intéressante, le poste me bottait bien sur le papier. Une fois en entretien on m’a fait comprendre que la boîte étant petite, il allait surtout falloir les aider sur le dev de leur soft à 80% du temps mini   Bien sûr, solides compétences pour la double casquette + salaire misérable  

Pas mal de debats en ce moment sur GPT-3 et pas un mot sur ce topic ? Certains ont pu tester ? Pour ceux qui travaillent dans le domaine vous en pensez quoi ?

 
Comment ça s'est passé finalement ?

Bon dommage . En tout cas le feedback est pro.

Tu as du demander le feedback ou bien c'etait spontané ?

[/quotemsg]

Sympa de leur part de donner un feedback aussi complet.

Une question, vous connaissez une bonne ressource qui donnerait toutes ces "bonnes pratiques" de développement en machine learning ? J'ai une assez grosse expertise en recherche deep learning et création d'algo., mais assez peu de connaissance sur la partie plutot "engineering / deployment" et je me serai planté à peu prêt de la même facon si j'avais eu un entretien similaire.

 
  [/quotemsg]
Pour info ça ressemblait à quoi le test et ça durait combien de temps ?

Le feedback

Tres sympa de la part de la boite d'avoir partage le feedback, nous on le fait que si le candidat le demande, et peut-etre pas si detaille
Apparemment dans le cas de NC, ils ont trouve un candidat un peu plus fort mais la jouent quand meme sympa pour le recruter potentiellement plus tard
 
Par contre effectivement ca a l'air d'etre tres oriente dev, et franchement les points negatifs sont pas si graves - enfin si, mais des choses qu'il serait tres facile de corriger une fois embauche dans l'equipe
 

La moitié des points négatifs, c'est typiquement ce que ferait la plupart des data scientists parce qu'ils s'en battent les couilles de bosser proprement

Comme les commentaires de commit sur git par exemple...

git commit -m "Fix error"
git commit -m "Fix conflict"
git commit -m "covfefe"
 
 

Les bonnes pratiques tiennent probablement en 10 lignes... L'important n'est pas de les connaître mais de les appliquer. Et pour les appliquer, il faut avoir un minimum d'expérience au contact d'une équipe de développeurs professionnelle.

 
Du code qui catch tout type d'exception c'est pas top parce que ça devient très vite compliqué à debugger quand il y a un problème, l'erreur se produit souvent plus tard et il faut remonter au moment au try/catch qui n'a pas renvoyé d'erreur.
Mais oui ça semble beaucoup demander ton test, je trouve ça assez ridicule de demander à entraîner un réseau de neurone. C'est fastidieux et pas très intéressant. Par contre le feedback est sympa.
Par curiosité c'est quoi la boite? (MP si tu veux)

Tu veux dire que ce sont des symptomes d'une tendance de fond du candidat?
 
J'ai des contre exemples dans mon équipe, des dev vraiment solides productifs et qui font du code clean, mais dont les commit messages etaient vraiment pas terribles
Il suffit de leur envoyer le blogpost de l'email et de faire attention a ca dans les premieres pull requests, c'est pas si dramatique quand même
 
(Bon après, je suis conscient qu'un recrutement sert avant tout à minimiser les faux positifs donc je comprends aussi cette facon de procéder )

Mieux vaut être granulaire quand on fait de la gestion d'exception : renvoyer plusieurs exceptions de type différent en fonction de l'erreur rencontrée et spécialiser le traitement de ces exceptions dans la fonction appelante.
Je ne connais pas le type OSError mais ça m'a l'air d'être une exception extrêmement générique, ce qui n'est jamais une bonne chose. Dans ton cas, si on pousse à l'extrême, autant ne pas faire de gestion d'exception du tout, au moins on aura un vrai code d'erreur en sortie et des informations sur l'erreur qui s'est produite.

C'est toujours mieux de preciser, au cas ou plus tard quelqu'un change le contenu du try
Ou que tu appelles une fonction externe qui apres une mise a jour d'un package se met a renvoyer plus d'un type d'erreur
 

 
Qu'est-ce qui a changé en seulement 4 mois? C'était votre deuxième choix il y a 4 mois et une autre place s'est ouverte?

Jeune diplômé avec 6 ans d’expérience en dév, normal