Machine Learning / AI

Niyə [şirkət]dən ayrıldın (ayrılırsan)?

Etibarlılıq balı üçün müəyyən bir dəyərə necə gəldiniz?

İndiyə işləyirsən yoxsa yox?

Məhsul (media planları) haqqında hər şey aydın mı, yoxsa nəsə aydınlaşdırmaq istəyirsən?

Bu tapşırıq üçün modelin yenidən təlimi olubmu (LLM deyil)?

İndiki biliklərinizlə (hazırkı biliklərinizlə) xidmət masasındakı sorğuların təsnifatı və marşrutlaşdırılması problemini necə həll edərdiniz? Çox mərhələli yanaşma: qaydalar → ML → LLM fallback → insan? Konkret texnologiyaları, modelləri və metrikləri adlandırın.

[Şirkət] komandasındakı Data Science üzrə başçımı oldunuzmu? Sizdən çıxan yanaşmalar və texnologiyalar hansılarıdır və hansı texniki lider tərəfindən müəyyən edilmişdir?

Klassik ML-də xətləri və qeyri-xətləri modelləri müqayisə edin — üstünlüklər və çatışmazlıqlar.

Hansı tokenləşdirmə növlərini bilirsiniz? Hər birinin üstünlükləri və çatışmazlıqları.

Tənzimləmə haqqında danış: bu nədir, nə üçün lazımdır, hansı növləri var.

[şirkət]də işlədiyiniz komanda haqqında qısa məlumat verin.

Bu test/pilot şəklində idi yoxsa dərhal istehsala keçdi və menecerlər istifadə etdilərmi?

[şirkət] baxımından məhsul istifadəçi baxımından nə idi (sənəd axını, КС-2/КС-3/dəyər çıxarılması)?

Riyaziyyat baxımından gradient nədir və maşın öyrənmədə necə tətbiq olunur?

Klasik ML (LLM olmayan) layihə haqqında danış ki, fəxr edəsən.

Özünüz, təcrübəniz və əsas layihələriniz haqqında danışın (xüsusən də [şirkət]dəki korporativ GPT sistemi haqqında).

Məlumatların düzgün təsnif etdiyini necə başa düşdünüz? Menecerdən hansı tədbirlər tələb olunurdu?

Məlumatların çıxarılmasının keyfiyyətini necə ölçdünüz?