Machine Learning / AI
Английский какого уровня?
Какие особенности нейронных сетей делают их мощными для задач машинного обучения?
Ты был главным по Data Science в команде [компания]? Какие подходы и технологии исходили от тебя, а какие определял техлид?
Почему вы выбрали именно двух агентов? Почему не одного и не больше?
Какие метрики по модели оценки недвижимости вы получили и как зарабатывали на ней?
Расскажите о себе и своём опыте работы
Расскажите про observability и трассировку в проекте.
Доводилось ли встречать утечку данных при обучении модели?
На какую примерно вилку ты ориентируешься для перехода?
Зачем дообучали Mistral на QLora на 3000 диалогов для RAG-системы поддержки?
Когда MSE модели равна дисперсии таргета?
Как у вас собирается фидбэк от пользователей на ответы ассистента?
Как из PDF-документов извлекались данные для RAG-системы?
Что такое Kafka?
Какие гиперпараметры LoRA знаешь?
Как бы ты сейчас (с текущими знаниями) решал задачу классификации и маршрутизации заявок в сервис-деске, используя многоуровневый подход rule-based → ML → LLM fallback → человек? Назови конкретные технологии, модели и метрики.
Расскажи про проект с классическим ML (не LLM), которым ты гордишься.
Какие метрики можно использовать для оценки NER на документах?
Расскажи про регуляризацию линейной регрессии: какие виды бывают?
Есть ли сейчас офферы/преофферы на руках? Насколько активно рассматриваешь предложения?