interview Flashcards
Could you please tell me in more detail about the projects you’ve worked on so far and what role you took on in them?
What’s for Dinner?
I led a team on the “What’s for Dinner?” project, developing a recipe recommender from data sourcing to deep learning model training. I managed containerization with Docker, deployed to the cloud, and designed the Streamlit-based UI.
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Real Name from memory extractor
I developed a Python-based script for a private client that interacts with a Korean poker room application on Windows. The objective was to identify players’ real account names by reading the game’s memory space in real-time since the poker room allows players to change their visible nicknames freely but not their underlying account names.
My Responsibilities and Role
- Memory Inspection and Data Extraction: I implemented functionality to open the poker client’s process using the Windows API (ctypes, win32gui, win32process) and systematically searched memory regions for specific string patterns.
- Concurrency and Optimization: To handle large memory segments efficiently, I utilized concurrent.futures for parallel execution, significantly reducing search time.
- Optical Character Recognition (OCR): I integrated pytesseract to capture and analyze screenshots from the poker room. This allowed the script to extract additional information (e.g., nicknames, and seat positions) when memory-based detection wasn’t enough.
- String Matching and Fuzzy Search: Using the FuzzyWuzzy (thefuzz) library, I matched partial strings or variations of names against a known list of players, ensuring robust name recognition despite potential encoding or text inconsistencies.
- Data Management and Reporting: I organized detected data (nicknames, real account names, table position) in a structured format, displaying it in real-time in the terminal. Additionally, I implemented logic to store and update this information in external files to maintain a historical record and prevent duplicates.
Technical Contributions
- Windows API Integration: Leveraged lower-level system calls to read process memory and manage resources safely (opening and closing handles, ensuring thread safety, etc.).
- Performance Improvements: By incorporating multithreading and efficient string-matching techniques, the script operates continuously with minimal resource overhead.
- Reliability and Maintenance: Implemented error handling for file operations, memory reads, and OCR tasks. This reduced crash rates and made the script easier to maintain and extend.
Outcome
The final script runs in real-time to reveal each player’s account name, making it possible for the client to track and analyze player behavior regardless of frequent nickname changes. This solution greatly enhanced transparency and allowed for more informed decision-making during gameplay.
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Stack_and_Tile
- Overview: I developed a Python-based automation script (approx. 3,000 lines of code) for a private client who plays in a Korean poker room. This script detects the player’s cards, identifies their position at the table, moves the table to different screen areas based on the current action state, and provides on-screen guidance (HUD) for optimal play.
- My Role: I served as the sole developer, gathering requirements directly from the client, designing the solution architecture, and implementing the entire codebase.
- Key Responsibilities:
1. Card & Action Recognition: Used OpenCV and PyAutoGUI for real-time image and color detection to determine dealt cards, table positions, and player actions.
2. GUI/HUD Development: Created a heads-up display with PyQt6 that dynamically advises the player on optimal strategies, displays the table number, and announces strong hands or time-critical moves.
3. Table Management & Automation: Employed Windows API calls (via pywin32) to move and resize poker-table windows between “active” and “passive” areas. The script also auto-folds unplayable hands and focuses the correct table for hotkey actions.
4. Alerts & Notifications: Implemented audible alarms and UI signals when action is required or the player has a strong hand, ensuring no missed turns despite the short time to act.
5. Multi-Threading & Reliability: Leveraged Python’s threading and multiprocessing pools to simultaneously handle table state updates, user actions, and GUI responsiveness.
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Outcome:
- Reduced the client’s manual workload by automatically handling routine actions (folding weak hands, highlighting urgent decisions) while they multi-table.
- Improved decision-making through on-screen, context-sensitive advice.
- Delivered a robust, ~3000-line solution that has been used reliably by the client, effectively managing the fast-paced environment of online poker and minimizing missed actions or timeouts.
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I’ve developed two distinct applications for a private customer to handle both backend data management and dynamic GUI development:
CSV_Reader:
- Role & Responsibilities: I designed and implemented a GUI-based tool using PyQt6 that manages a database of poker player notes stored in a CSV file.
- Technical Contributions:
- Developed functionalities to add, search, delete, update, and sort entries.
- Utilized Python’s CSV module and difflib for fuzzy matching to handle user input and provide suggestions for similar names.
- Created custom context menus and dialog windows for improved usability, including features like copying information to the clipboard.
- Outcome: Delivered a robust, user-friendly application that met the technical specifications and streamlined the management of player information.
NotesHUD:
- Role & Responsibilities: I developed a dynamic overlay system that displays real-time notes on top of a table window, integrating with existing game interfaces.
- Technical Contributions:
- Built an always-on-top, frameless GUI using PyQt6 to display grouped player notes with dynamic text adjustments and positioning.
- Integrated win32gui to fetch window coordinates, ensuring the overlay was positioned relative to game tables.
- Implemented real-time data refresh mechanisms and a blacklist management feature to filter out unwanted entries.
- Outcome: Created a dynamic heads-up display (HUD) that enhanced the user experience by delivering timely, organized player notes during gameplay.
In both projects, I took ownership of the full development cycle—from designing the solution architecture and coding to debugging and user testing—ensuring that all functionalities were aligned with the customer’s requirements.
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Könnten Sie mir bitte genauer über die Projekte erzählen, an denen Sie bisher gearbeitet haben, und welche Rolle Sie dabei übernommen haben?
What’s for Dinner?
Ich leitete ein Team beim Projekt „What’s for Dinner?“ und entwickelte ein Rezept-Empfehlungssystem von der Datenbeschaffung bis zum Deep-Learning-Modelltraining. Zudem übernahm ich die Containerisierung mit Docker, den Cloud-Einsatz und das UI-Design mit Streamlit.
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Real Name from memory extractor
Ich habe ein Python-basiertes Skript für einen privaten Kunden entwickelt, das mit einer koreanischen Pokerraum-Anwendung unter Windows interagiert. Ziel war es, die echten Kontonamen der Spieler in Echtzeit zu identifizieren, indem der Speicherbereich des Spiels ausgelesen wird, da der Pokerraum es den Spielern erlaubt, ihre sichtbaren Nicknamen frei zu ändern, jedoch nicht ihre zugrunde liegenden Kontonamen.
Meine Verantwortlichkeiten und Rolle
- Speicherinspektion und Datenauslesung: Ich habe eine Funktionalität implementiert, um den Prozess des Pokerclients mittels der Windows API (ctypes, win32gui, win32process) zu öffnen und systematisch Speicherbereiche nach spezifischen Zeichenfolgenmustern zu durchsuchen.
- Nebenläufigkeit und Optimierung: Um große Speichersegmente effizient zu verarbeiten, habe ich concurrent.futures für die parallele Ausführung genutzt, was die Suchzeit erheblich verkürzte.
- Optische Zeichenerkennung (OCR): Ich habe pytesseract integriert, um Screenshots aus dem Pokerraum zu erfassen und zu analysieren. Dies ermöglichte es dem Skript, zusätzliche Informationen (z. B. Nicknamen und Sitzpositionen) zu extrahieren, wenn die speicherbasierte Erkennung nicht ausreichte.
- Zeichenfolgenvergleich und unscharfe Suche: Mit der FuzzyWuzzy (thefuzz) Bibliothek habe ich Teilschnitte oder Variationen von Namen mit einer bekannten Liste von Spielern abgeglichen, um eine robuste Namens-Erkennung trotz möglicher Codierungs- oder Textinkonsistenzen zu gewährleisten.
- Datenverwaltung und Berichterstattung: Ich habe die erkannten Daten (Nicknamen, echte Kontonamen, Tischposition) in einem strukturierten Format organisiert und in Echtzeit im Terminal angezeigt. Zusätzlich implementierte ich eine Logik, um diese Informationen in externen Dateien zu speichern und zu aktualisieren, um ein historisches Protokoll zu führen und Duplikate zu vermeiden.
Technische Beiträge
- Windows API Integration: Ich nutzte systemnahe Aufrufe, um den Prozessspeicher auszulesen und Ressourcen sicher zu verwalten (Öffnen und Schließen von Handles, Gewährleistung der Thread-Sicherheit usw.).
- Leistungsverbesserungen: Durch den Einsatz von Multithreading und effizienten Zeichenfolgenvergleichstechniken läuft das Skript kontinuierlich mit minimalem Ressourcenverbrauch.
- Zuverlässigkeit und Wartbarkeit: Ich implementierte Fehlerbehandlungen für Dateivorgänge, Speicherzugriffe und OCR-Aufgaben. Dies reduzierte Absturzraten und erleichterte die Wartung und Erweiterung des Skripts.
Ergebnis
Das finale Skript läuft in Echtzeit, um den Kontonamen jedes Spielers anzuzeigen, wodurch es dem Kunden möglich ist, das Verhalten der Spieler zu verfolgen und zu analysieren, unabhängig von häufigen Änderungen der Nicknamen. Diese Lösung erhöhte die Transparenz erheblich und ermöglichte fundiertere Entscheidungen während des Spiels.
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Stack_and_Tile
- Überblick: Ich habe ein Python-basiertes Automatisierungsskript (ca. 3.000 Codezeilen) für einen Privatkunden entwickelt, der in einem koreanischen Pokerraum spielt. Dieses Skript erkennt die Karten des Spielers, ermittelt seine Position am Tisch, verschiebt den Tisch je nach aktuellem Aktionsstatus in verschiedene Bildschirmbereiche und bietet eine On-Screen-Anleitung (HUD) für optimales Spiel.
- Meine Rolle: Ich war als alleiniger Entwickler tätig, habe die Anforderungen direkt vom Kunden aufgenommen, die Lösungsarchitektur entworfen und den gesamten Code implementiert.
- Hauptverantwortlichkeiten:
1. Karten- und Aktions-Erkennung: Verwendete OpenCV und PyAutoGUI für die Echtzeit-Bilderkennung und Farberkennung, um ausgeteilte Karten, Tischpositionen und Spieleraktionen zu ermitteln.
2. GUI/HUD-Entwicklung: Erstellte ein Heads-Up Display mit PyQt6, das den Spieler dynamisch zu optimalen Strategien berät, die Tischnummer anzeigt und starke Hände oder zeitkritische Züge ankündigt.
3. Tischverwaltung und Automatisierung: Verwendete Windows API-Aufrufe (über pywin32), um Poker-Tischfenster zwischen „aktiven“ und „passiven“ Bereichen zu verschieben und anzupassen. Das Skript faltet zudem unspielbare Hände automatisch ein und fokussiert den richtigen Tisch für Hotkey-Aktionen.
4. Warnungen und Benachrichtigungen: Implementierte akustische Alarme und UI-Signale, wenn Handlungsbedarf bestand oder der Spieler eine starke Hand hatte, um verpasste Spielzüge trotz kurzer Reaktionszeiten zu vermeiden.
5. Multi-Threading und Zuverlässigkeit: Nutzte Pythons threading und Multiprocessing-Pools, um Tischstatus-Updates, Benutzeraktionen und die Reaktionsfähigkeit der GUI gleichzeitig zu handhaben.
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Ergebnis:
- Reduzierte den manuellen Arbeitsaufwand des Kunden, indem routinemäßige Aktionen (Falten schwacher Hände, Hervorheben dringender Entscheidungen) automatisch durchgeführt wurden, während er an mehreren Tischen spielte.
- Verbessert die Entscheidungsfindung durch kontextabhängige On-Screen-Beratung.
- Liefert eine robuste, ca. 3000-zeilige Lösung, die vom Kunden zuverlässig eingesetzt wird, um das schnelle Umfeld des Online-Pokers effektiv zu managen und verpasste Aktionen oder Timeouts zu minimieren.
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Ich habe zwei verschiedene Anwendungen für einen privaten Kunden entwickelt, um sowohl das Backend-Datenmanagement als auch die dynamische GUI-Entwicklung zu realisieren:
CSV_Reader:
- Rolle & Verantwortlichkeiten: Ich habe ein GUI-basiertes Tool unter Verwendung von PyQt6 entworfen und implementiert, das eine Datenbank mit Poker-Spielernotizen verwaltet, die in einer CSV-Datei gespeichert sind.
- Technische Beiträge:
- Entwickelte Funktionen zum Hinzufügen, Suchen, Löschen, Aktualisieren und Sortieren von Einträgen.
- Verwendete Pythons CSV-Modul und difflib für unscharfes Matching, um Benutzereingaben zu verarbeiten und Vorschläge für ähnliche Namen zu liefern.
- Erstellte benutzerdefinierte Kontextmenüs und Dialogfenster zur Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit, einschließlich Funktionen wie das Kopieren von Informationen in die Zwischenablage.
- Ergebnis: Eine robuste, benutzerfreundliche Anwendung geliefert, die die technischen Spezifikationen erfüllte und das Management der Spielerinformationen optimierte.
NotesHUD:
- Rolle & Verantwortlichkeiten: Ich entwickelte ein dynamisches Overlay-System, das Echtzeitnotizen über einem Tischfenster anzeigt und in bestehende Spielschnittstellen integriert ist.
- Technische Beiträge:
- Erstellte eine immer im Vordergrund befindliche, rahmenlose GUI mit PyQt6, um gruppierte Spielernotizen mit dynamischen Textanpassungen und Positionierung darzustellen.
- Integrierte win32gui, um Fensterkoordinaten abzurufen, und stellte so sicher, dass das Overlay relativ zu den Spieltischen positioniert wurde.
- Implementierte Mechanismen zur Echtzeit-Datenaktualisierung und eine Blacklist-Verwaltungsfunktion, um unerwünschte Einträge herauszufiltern.
- Ergebnis: Ein dynamisches Heads-up-Display (HUD) entwickelt, das das Benutzererlebnis verbesserte, indem es zeitnahe und organisierte Spielernotizen während des Spiels bereitstellte.
In beiden Projekten übernahm ich die vollständige Verantwortung für den gesamten Entwicklungszyklus – von der Gestaltung der Lösungsarchitektur und dem Programmieren bis hin zur Fehlerbehebung und Benutzertests – und stellte sicher, dass alle Funktionalitäten den Anforderungen des Kunden entsprachen.
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How do you usually approach learning new technologies or programming languages to ensure you become productive quickly?
I usually start by examining official documentation and tutorials, then create small personal projects to get hands-on experience.
Wie gehen Sie bei der Arbeit im Team vor, wenn Sie feststellen, dass ein Kollege eine andere technische Lösung bevorzugt als Sie?
Im „What’s for Dinner?“-Projekt habe ich in einem kleinen Team gearbeitet und unterschiedliche Ansätze erlebt. Ich fördere offene Gespräche, bewerte gemeinsam die Vor- und Nachteile und bleibe flexibel. So finden wir eine Lösung, die dem gesamten Projekt zugutekommt.
Could you tell me about a time you faced a significant challenge during a project and how you overcame it?
In my “Real Name from Memory Extractor” project, the biggest challenge was dealing with frequent in-game nickname changes. By combining OCR (pytesseract), fuzzy string matching (FuzzyWuzzy), and multithreading, I ensured reliable real-time detection of player names despite the constant updates.
Wie gehen Sie mit Deadlines um, insbesondere wenn mehrere Projekte gleichzeitig laufen?
Ich bewältige mehrere Projekte, indem ich Aufgaben priorisiere und offen mit allen Beteiligten kommuniziere. Durch meine Tätigkeit als Freelancer habe ich gelernt, mich schnell anzupassen, strukturierte Arbeitsabläufe einzusetzen und so stets alle Fristen einzuhalten.
How do you approach code reviews and ensure code quality in your development process?
I use Git for version control, adhere to consistent coding standards, and run regular unit tests. By reviewing pull requests with peers, I ensure maintainable, clean code that aligns with best practices.
Welche Rolle spielen Ihrer Meinung nach Soft Skills wie Kommunikation und Teamfähigkeit in technischen Projekten, und wie haben Sie diese in Ihren bisherigen Tätigkeiten unter Beweis gestellt?
Soft Skills wie Kommunikation und Teamfähigkeit sind essenziell, um gemeinsame Ziele zu erreichen und Konflikte zu lösen. Im „What’s for Dinner?“-Projekt aus meinem Lebenslauf habe ich mit einem vierköpfigen Team zusammengearbeitet, regelmäßige Abstimmungen durchgeführt und Aufgaben klar verteilt.
Where do you see yourself in terms of professional growth in the next two to three years?
In the next two to three years, I see myself growing into a software architect role, leveraging my Python, Java, and data science background to build robust, real-time solutions.
