Recruiter suchen: So sollte ein ML-Portfolio aussehen

In einem Artikel auf Towards Data Science wird erläutert, welche Projekte und Fähigkeiten Recruiter bei Bewerbern im Bereich Machine Learning besonders schätzen. Der Beitrag hebt hervor, dass ein überzeugendes Portfolio nicht nur technische Expertise, sondern auch praktische Anwendungsbeispiele und klare Resultate zeigen muss. Bewerber sollten daher Projekte wählen, die reale Probleme lösen und die Anwendung von Algorithmen, Datenaufbereitung und Modellvalidierung demonstrieren.