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title: Notes entretien Amine (10/04/21)

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# Notes entretien Amine (10/04/21)

Durée de l'entretien : 1h

* Présentation Bertrand et moi

* Ce qu'il a compris du poste ?

    * A compris qu'il allait falloir jouer avec le modèle de propension.
    * Ce qui l'intéresse dans le poste : la problématique l'intéresse. Aime le deep learning.

* CV + questions Maxime

    * Machine learning en M1, Deep learning en M2.
    * UE big data (Spark/skala).
    * A implementé un modèle à partir d'un papier dans le cadre d'un UE (sur GitHub).
    * Assez orienté NLP, mais aussi CV et s'intéresse à tout.
    * Keras, puis maintenant principalement PyTorch.
    * Stats en licence. M1 proba/stat. M2 ML/stat.
    * A implémenté RNN from scratch dans le cadre d'un UE (= peut bien mettre les mains dans le cambouis, c'est bien pour les modèles de propension, il sera surement capable de faire des choses que Thomas a faite pour adapter le modèle aux variables continues)
    * A été bien en mesure de m'expliquer une structure (conditional GAN). A bien répondu à une question dessus.
    * Adore coder, regarder la littérature et réimplémenter. Découvrir des domaines. Aime bien aller au fond des choses. End-to-end. Aime bien le concret (réponse parfaite). Aime bien l'expérimentation.

* Présentation modèle de propension

    * Question obsolescence du modèle : si l'année prochaine toutes les vidéos changent de ratio, alors est-ce que nos apprentissages sont obsolètes ? C'est bien vu, c'est effectivement un problème qu'on voit venir.
    * A suggéré de faire du reinforcement learning (on en avait parlé avec Fred il y a longtemps, c'est cool que ça lui ai fait penser à ça).
    * Il a voulu vraiment comprendre, quitte à poser beaucoup de questions. Semble avoir pigé le truc.

* Questions Bertrand

    * A fait beaucoup de SQL, sur son git. Semble assez calé là dessus. A de l'expérience.
    * N'a pas fait beaucoup de production (normal). Dans son ancienne start-up, a fait du weight & biases (alternative à ML flow). Il aurait bien aimé bosser là dessus à la fin de son stage (qui était surtout axé recherche).
    * Calcul dans le cloud : formation coursera là dessus. Va regarder les cours de Google. A peu d'expérience là dessus.
    * Formats de data utilisé : json, csv, parquet
    * Package : pandas, numpy, keras, pytorch (pas tensorflow)
