Berikut adalah list pertanyaan dan jawaban interview kerja feature engineering specialist yang bisa kamu pelajari. Profesi ini menjadi semakin penting seiring dengan perkembangan pesat machine learning dan artificial intelligence. Jadi, persiapan yang matang akan sangat membantu kamu untuk sukses dalam interview.

Membedah Peran: Apa Sih Sebenarnya Feature Engineering Specialist Itu?

Feature engineering specialist adalah seorang ahli yang bertugas untuk memilih, memanipulasi, dan mengubah data mentah menjadi fitur-fitur yang relevan dan berguna untuk model machine learning. Mereka berperan penting dalam meningkatkan akurasi dan performa model dengan memastikan data yang digunakan berkualitas tinggi dan representatif.

Selain itu, seorang feature engineering specialist juga harus memiliki pemahaman yang mendalam tentang algoritma machine learning dan bagaimana fitur-fitur yang berbeda dapat memengaruhi kinerja model. Mereka bekerja sama dengan ilmuwan data dan insinyur machine learning untuk mengembangkan solusi yang efektif dan efisien untuk berbagai masalah.

List Pertanyaan dan Jawaban Interview Kerja Feature Engineering Specialist

Berikut ini adalah beberapa contoh pertanyaan dan jawaban yang mungkin muncul saat interview kerja sebagai feature engineering specialist:

Pertanyaan 1

Ceritakan tentang pengalaman kamu dalam feature engineering.

Jawaban:
Saya memiliki pengalaman [sebutkan tahun] tahun dalam feature engineering. Saya telah mengerjakan berbagai proyek yang melibatkan pembersihan data, transformasi data, dan pembuatan fitur baru dari data mentah. Saya terbiasa menggunakan berbagai teknik seperti one-hot encoding, scaling, dan transformasi logaritmik. Saya juga berpengalaman dalam menggunakan library seperti pandas, numpy, dan scikit-learn untuk melakukan feature engineering.

Pertanyaan 2

Apa saja tantangan terbesar yang pernah kamu hadapi dalam feature engineering, dan bagaimana kamu mengatasinya?

Jawaban:
Salah satu tantangan terbesar yang pernah saya hadapi adalah ketika bekerja dengan dataset yang sangat besar dan kompleks. Untuk mengatasi tantangan ini, saya menggunakan teknik sampling untuk mengurangi ukuran dataset dan fokus pada fitur-fitur yang paling relevan. Saya juga menggunakan teknik dimensionality reduction seperti PCA untuk mengurangi jumlah fitur dan meningkatkan efisiensi model.

Pertanyaan 3

Bagaimana kamu memilih fitur yang paling relevan untuk model machine learning?

Jawaban:
Saya menggunakan berbagai metode untuk memilih fitur yang paling relevan, termasuk analisis korelasi, feature importance dari model tree-based, dan teknik feature selection seperti SelectKBest. Saya juga mempertimbangkan pemahaman domain untuk memilih fitur yang secara intuitif relevan dengan masalah yang sedang dipecahkan.

Pertanyaan 4

Jelaskan apa yang kamu ketahui tentang teknik one-hot encoding dan kapan kamu akan menggunakannya.

Jawaban:
One-hot encoding adalah teknik untuk mengubah fitur kategorikal menjadi representasi numerik yang dapat digunakan oleh model machine learning. Saya akan menggunakan one-hot encoding ketika fitur kategorikal tidak memiliki urutan intrinsik, misalnya warna (merah, hijau, biru).

Pertanyaan 5

Apa yang kamu ketahui tentang scaling dan normalisasi data? Kapan kamu akan menggunakan masing-masing teknik ini?

Jawaban:
Scaling adalah proses mengubah rentang nilai fitur agar berada dalam rentang yang sama, misalnya antara 0 dan 1 (MinMaxScaler) atau dengan mean 0 dan standar deviasi 1 (StandardScaler). Normalisasi adalah proses mengubah distribusi data agar mendekati distribusi normal. Saya akan menggunakan scaling ketika fitur memiliki rentang nilai yang sangat berbeda, dan normalisasi ketika model sensitif terhadap distribusi data (misalnya, model linear).

Pertanyaan 6

Bagaimana kamu menangani missing values dalam dataset?

Jawaban:
Saya menangani missing values dengan berbagai cara, tergantung pada konteksnya. Saya bisa menghapus baris atau kolom yang memiliki banyak missing values, atau menggunakan teknik imputasi seperti mengisi missing values dengan mean, median, atau nilai yang paling sering muncul. Saya juga bisa menggunakan model machine learning untuk memprediksi missing values.

Pertanyaan 7

Apa yang kamu ketahui tentang feature engineering untuk data teks?

Jawaban:
Feature engineering untuk data teks melibatkan teknik seperti tokenisasi, stemming, lemmatisasi, dan TF-IDF. Tokenisasi adalah proses memecah teks menjadi kata-kata atau frasa (token). Stemming dan lemmatisasi adalah proses mengubah kata-kata menjadi bentuk dasarnya. TF-IDF adalah teknik untuk mengukur seberapa penting sebuah kata dalam sebuah dokumen dibandingkan dengan dokumen lainnya.

Pertanyaan 8

Bagaimana kamu mengukur keberhasilan feature engineering?

Jawaban:
Keberhasilan feature engineering diukur dengan peningkatan performa model machine learning. Saya akan membandingkan performa model dengan dan tanpa fitur yang telah direkayasa, menggunakan metrik yang relevan dengan masalah yang sedang dipecahkan, seperti akurasi, presisi, recall, atau F1-score.

Pertanyaan 9

Apa yang kamu ketahui tentang teknik dimensionality reduction?

Jawaban:
Dimensionality reduction adalah teknik untuk mengurangi jumlah fitur dalam dataset tanpa kehilangan informasi penting. Beberapa teknik dimensionality reduction yang umum digunakan adalah Principal Component Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA), dan t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE).

Pertanyaan 10

Bagaimana kamu akan berkolaborasi dengan ilmuwan data dan insinyur machine learning?

Jawaban:
Saya akan berkolaborasi dengan ilmuwan data dan insinyur machine learning dengan berkomunikasi secara terbuka dan transparan. Saya akan berbagi pengetahuan dan pengalaman saya tentang feature engineering, dan saya akan mendengarkan masukan mereka tentang bagaimana fitur-fitur yang berbeda dapat memengaruhi kinerja model.

Pertanyaan 11

Apa saja tools dan library yang kamu kuasai dalam feature engineering?

Jawaban:
Saya menguasai berbagai tools dan library yang umum digunakan dalam feature engineering, seperti Python, pandas, numpy, scikit-learn, matplotlib, dan seaborn. Saya juga terbiasa menggunakan tools seperti Jupyter Notebook dan Google Colab untuk melakukan eksperimen dan visualisasi data.

Pertanyaan 12

Jelaskan apa yang kamu ketahui tentang feature selection techniques seperti SelectKBest dan Recursive Feature Elimination (RFE).

Jawaban:
SelectKBest memilih K fitur terbaik berdasarkan skor statistik (misalnya, chi-square atau ANOVA). RFE secara rekursif menghilangkan fitur dan membangun model, memilih fitur yang memberikan kinerja terbaik.

Pertanyaan 13

Bagaimana kamu memastikan bahwa fitur yang kamu buat tidak menyebabkan overfitting pada model?

Jawaban:
Saya menggunakan teknik regularisasi, cross-validation, dan memantau performa model pada data validasi untuk mendeteksi dan mencegah overfitting. Saya juga memastikan bahwa fitur yang saya buat memiliki interpretasi yang jelas dan tidak terlalu kompleks.

Pertanyaan 14

Apa yang kamu ketahui tentang feature engineering untuk data time series?

Jawaban:
Feature engineering untuk data time series melibatkan pembuatan fitur seperti lagging variables, rolling statistics (mean, std), dan seasonality features (misalnya, berdasarkan hari dalam seminggu atau bulan dalam setahun).

Pertanyaan 15

Bagaimana kamu akan menangani data outlier?

Jawaban:
Saya akan mengidentifikasi outlier menggunakan teknik visualisasi (boxplot, scatter plot) dan statistik (z-score, IQR). Kemudian, saya bisa menghapus outlier, mentransformasi data (misalnya, menggunakan transformasi logaritmik), atau menggunakan teknik robust scaling.

Pertanyaan 16

Apa yang kamu ketahui tentang teknik feature crossing?

Jawaban:
Feature crossing adalah teknik untuk membuat fitur baru dengan menggabungkan dua atau lebih fitur yang ada. Misalnya, saya dapat membuat fitur baru dengan mengalikan dua fitur numerik atau menggabungkan dua fitur kategorikal.

Pertanyaan 17

Bagaimana kamu memastikan bahwa feature yang kamu buat dapat diinterpretasikan dan dipahami oleh orang lain?

Jawaban:
Saya akan mendokumentasikan setiap langkah feature engineering yang saya lakukan, dan saya akan memberikan penjelasan yang jelas dan ringkas tentang bagaimana setiap fitur dibuat dan mengapa fitur tersebut penting. Saya juga akan menggunakan visualisasi data untuk membantu orang lain memahami fitur-fitur tersebut.

Pertanyaan 18

Ceritakan tentang proyek feature engineering yang paling berhasil yang pernah kamu kerjakan.

Jawaban:
[Ceritakan secara detail tentang proyek, tantangan yang dihadapi, solusi yang kamu terapkan, dan hasil yang dicapai.]

Pertanyaan 19

Bagaimana kamu tetap up-to-date dengan perkembangan terbaru dalam bidang feature engineering?

Jawaban:
Saya membaca artikel ilmiah, mengikuti blog dan forum online, menghadiri konferensi, dan mengikuti kursus online. Saya juga aktif berpartisipasi dalam komunitas data science dan machine learning.

Pertanyaan 20

Apa yang kamu ketahui tentang teknik feature engineering otomatis?

Jawaban:
Feature engineering otomatis melibatkan penggunaan algoritma machine learning untuk secara otomatis mencari dan membuat fitur baru dari data mentah. Beberapa tools yang populer untuk feature engineering otomatis adalah Featuretools dan Auto-sklearn.

Pertanyaan 21

Bagaimana kamu akan menguji dan memvalidasi fitur yang kamu buat?

Jawaban:
Saya akan menggunakan cross-validation untuk menguji dan memvalidasi fitur yang saya buat. Saya juga akan memantau performa model pada data validasi dan data test untuk memastikan bahwa fitur yang saya buat tidak menyebabkan overfitting.

Pertanyaan 22

Apa yang kamu ketahui tentang bias dalam data dan bagaimana kamu mengatasinya dalam feature engineering?

Jawaban:
Bias dalam data dapat menyebabkan model machine learning membuat prediksi yang tidak adil atau diskriminatif. Saya akan mengidentifikasi bias dalam data dengan menganalisis distribusi data dan membandingkannya dengan populasi yang lebih luas. Kemudian, saya bisa menggunakan teknik seperti resampling, reweighting, atau mengubah fitur untuk mengurangi bias.

Pertanyaan 23

Bagaimana kamu akan menangani data yang tidak seimbang (imbalanced data)?

Jawaban:
Saya akan menggunakan teknik seperti oversampling (misalnya, SMOTE) atau undersampling untuk menyeimbangkan kelas dalam data. Saya juga akan menggunakan metrik evaluasi yang sesuai untuk data yang tidak seimbang, seperti precision, recall, F1-score, dan AUC-ROC.

Pertanyaan 24

Jelaskan apa yang kamu ketahui tentang embedding dan kapan kamu akan menggunakannya.

Jawaban:
Embedding adalah representasi vektor dari objek (misalnya, kata, produk, atau pengguna) yang menangkap hubungan semantik atau kontekstual antara objek-objek tersebut. Saya akan menggunakan embedding ketika bekerja dengan data teks, data graf, atau data kategorikal dengan kardinalitas tinggi.

Pertanyaan 25

Bagaimana kamu akan bekerja dalam tim yang beragam dengan anggota yang memiliki latar belakang yang berbeda?

Jawaban:
Saya akan menghargai perbedaan pendapat dan latar belakang setiap anggota tim. Saya akan berkomunikasi secara terbuka dan jujur, dan saya akan berusaha untuk memahami perspektif orang lain. Saya juga akan bersedia untuk belajar dari orang lain dan berbagi pengetahuan saya.

Pertanyaan 26

Apa yang kamu cari dalam sebuah perusahaan?

Jawaban:
Saya mencari perusahaan yang inovatif, berorientasi pada data, dan memiliki budaya yang mendukung pembelajaran dan pertumbuhan. Saya juga mencari perusahaan yang memiliki dampak positif pada masyarakat.

Pertanyaan 27

Mengapa kamu tertarik dengan posisi feature engineering specialist di perusahaan kami?

Jawaban:
Saya tertarik dengan posisi ini karena saya percaya bahwa keterampilan dan pengalaman saya dalam feature engineering dapat memberikan kontribusi yang signifikan terhadap kesuksesan perusahaan Anda. Saya juga tertarik dengan tantangan yang ditawarkan oleh posisi ini, dan saya ingin terus belajar dan berkembang dalam bidang ini.

Pertanyaan 28

Apa ekspektasi gaji kamu?

Jawaban:
Ekspektasi gaji saya berada dalam kisaran [sebutkan kisaran gaji] per tahun, tergantung pada paket benefit yang ditawarkan. Saya terbuka untuk berdiskusi lebih lanjut tentang hal ini.

Pertanyaan 29

Apa pertanyaan yang ingin kamu ajukan kepada kami?

Jawaban:
[Ajukan beberapa pertanyaan tentang perusahaan, tim, proyek yang akan dikerjakan, atau peluang pengembangan karir.]

Pertanyaan 30

Bagaimana kamu memastikan bahwa fitur yang kamu hasilkan relevan dengan tujuan bisnis?

Jawaban:
Saya akan bekerja sama dengan pemangku kepentingan bisnis untuk memahami tujuan bisnis secara mendalam. Saya akan memastikan bahwa fitur yang saya buat selaras dengan tujuan bisnis dan dapat memberikan wawasan yang berharga bagi pengambilan keputusan.

Tugas dan Tanggung Jawab Feature Engineering Specialist

Tugas dan tanggung jawab seorang feature engineering specialist sangat beragam, tetapi secara umum meliputi:

• Memahami masalah bisnis dan tujuan model machine learning.
• Mengumpulkan, membersihkan, dan mempersiapkan data mentah.
• Mengeksplorasi dan menganalisis data untuk mengidentifikasi pola dan wawasan.
• Merancang dan mengimplementasikan fitur baru dari data mentah.
• Mengevaluasi dan memvalidasi fitur yang dibuat.
• Berkolaborasi dengan ilmuwan data dan insinyur machine learning.
• Mendokumentasikan proses feature engineering.

Selain itu, mereka juga bertanggung jawab untuk memastikan bahwa data yang digunakan untuk melatih model machine learning berkualitas tinggi, representatif, dan relevan dengan masalah yang sedang dipecahkan. Mereka juga harus mampu berkomunikasi secara efektif dengan anggota tim lainnya dan pemangku kepentingan bisnis untuk memastikan bahwa fitur yang dibuat selaras dengan tujuan bisnis.

Skill Penting Untuk Menjadi Feature Engineering Specialist

Untuk menjadi seorang feature engineering specialist yang sukses, kamu perlu memiliki beberapa skill penting, di antaranya:

• Pemahaman yang mendalam tentang machine learning dan statistika: Kamu harus memahami berbagai algoritma machine learning dan bagaimana fitur-fitur yang berbeda dapat memengaruhi kinerja model. Kamu juga harus memiliki pemahaman yang kuat tentang statistika untuk menganalisis data dan mengevaluasi fitur yang dibuat.
• Kemampuan pemrograman: Kamu harus mahir dalam menggunakan bahasa pemrograman seperti Python dan library seperti pandas, numpy, dan scikit-learn untuk melakukan feature engineering.
• Kemampuan analisis data: Kamu harus mampu mengeksplorasi dan menganalisis data untuk mengidentifikasi pola dan wawasan yang dapat digunakan untuk membuat fitur baru.
• Kemampuan komunikasi: Kamu harus mampu berkomunikasi secara efektif dengan anggota tim lainnya dan pemangku kepentingan bisnis untuk memastikan bahwa fitur yang dibuat selaras dengan tujuan bisnis.

Selain skill teknis, seorang feature engineering specialist juga harus memiliki kemampuan problem-solving, kreativitas, dan rasa ingin tahu yang tinggi. Mereka harus mampu berpikir out-of-the-box untuk menemukan solusi yang inovatif untuk masalah yang kompleks.

Yuk cari tahu tips interview lainnya:

• Bikin Pede! Ini Perkenalan Interview Bahasa Inggris
• Interview Tanpa Grogi? 20+ List Pertanyaan dan Jawaban Interview Kerja Tax Specialist
• Hati-Hati! Ini Hal yang Harus Dihindari Saat Interview
• HRD Klepek-Klepek! List Pertanyaan dan Jawaban Interview Kerja Field Officer
• Jangan Minder! Ini Cara Menjawab Interview Belum Punya Pengalaman Kerja
• Contoh Jawaban Apa Kegagalan Terbesar Anda