Machine Learning / AI
Про какой из проектов тебе самый интересный и про который хочешь рассказать?
Расскажи про параметры генерации LLM: температура, top-k, top-p и другие.
Что ещё кроме кросс-энтропии можно использовать в качестве функции потерь?
Как протестировать реализованный сервис на FastAPI?
Чем отличаются batch normalization и layer normalization? Когда какую использовать?
Как бороться с дисбалансом классов?
Как у тебя выглядит процесс разработки — доводишь модели до Docker, оборачиваешь и передаёшь кому-то?
Что такое gradient checkpointing?
Как автоматически оценить качество мультиагентной системы?
Каковы основные отличия между машинным обучением и глубоким обучением?
Что такое vLLM и для чего используется?
Расскажи коротко, что ты делал по моделям. Какой у тебя опыт в области ML-проектов?
Сколько пользователей было на проектах?
Кем работали? Какая позиция была там?
Расскажите про алгоритм линейной регрессии: как он устроен, что обучается, и есть ли аналитическое решение?
Что такое dropout и как он работает во время обучения и инференса?
Есть ли открытые ИП, самозанятость, военный билет, банкротства?
Что улетало конечному пользователю в вашей системе?
Почему вы решили переключиться на IT/Data Science?
К чему приведёт генерация синтетических данных для редкого класса? Что произойдёт с распределением?