Machine Learning / AI
Как бороться с дисбалансом классов?
Разворачивал ли ты нейросети на своих серверах или в облаке?
Сезонность учитывалась, раз вы только три месяца брали?
Подтверждён ли документально совокупный опыт 3 года 2 месяца?
Что переводит скор модели в метку класса?
Влияет ли разная длина предложений (15 слов vs 5 слов) на возможность сравнения их схожести?
Какие модели берём в качестве базовых в bagging? Какая глубина у деревьев?
Расскажите подробнее о проекте по прогнозированию оттока сотрудников: что делали, какие данные использовали, почему выбрали CatBoost?
Расскажите о вашем первом месте работы: с какими задачами и проектами приходилось работать, какие инструменты использовали?
Почему вы распознавали документы как картинки, а не сделали парсер?
Почему вы решили переключиться на IT/Data Science?
Расскажите про ваш опыт и текущий проект.
Расскажи об опыте с LLM и NLP. Насколько глубоко работал с большими языковыми моделями?
Сколько пользователей было на проектах?
Расскажите про методы регуляризации и борьбы с переобучением в Deep Learning (Dropout, Batch Normalization, Early Stopping, Elastic Net).
Что такое ACID?
Какие метрики ты можешь назвать для задач классификации? Расскажи про каждую из них.
Какой вид attention позволяет снизить сложность ниже O(n²)?
Что такое vLLM и для чего используется?
Вы уже четвёртый год там работаете. Почему решили уходить? Почему рассматриваете сейчас предложение?