Machine Learning / AI
Почему в Spark задача может застревать и работать очень долго?
Можешь вкратце сказать, чему ценному там научился (в проекте с обращениями/OCR)?
Как валидировал аргументы вызова функции перед исполнением?
Про опыт из ПИК: NLP-классификатор обращений подрядчиков/инженеров. Много ли было обращений?
Правильно я понимаю, что опыт тюнинга LLM тоже был?
Что ты подразумеваешь под ошибкой (при промптовом подходе)?
А кто ревьюил вообще твой код, твою работу, кто проверял?
Как описывал инструменты? Какой общий формат и основные требования к описанию?
Что было объектом state (TypedDict или другое)?
Сколько инструментов было у ReAct-агента?
Опиши цикл ReAct-агента: какие были шаги и чем заканчивался цикл?
Как эти четыре агента писали в общий state, чтобы не перезаписывать состояние друг друга?
Была ли проверка на дублирование записи в системе при сбое после успешной записи (idempotency)?
Дана строка, содержащая буквы и цифры. Найдите максимальное число, встречающееся в строке (рассматривая последовательные цифры как единое число).
Расскажи о себе и своём релевантном техническом опыте (проекты в банковском домене: ML-модели, антифрод, RAG, мультиагентные системы).
Как бы вы решили эту же задачу поиска последнего клика без использования JOIN?
Дана таблица logs с событиями пользователей (user_id, item_id, action_type, timestamp). Напишите SQL-запрос, чтобы для каждого пользователя найти ID последнего товара, на который он кликнул.
Если оптимальное количество деревьев для модели — 500, но мы случайно обучили и случайный лес, и бустинг на 1000 деревьях — какая из моделей скорее всего переобучится и почему?
Сталкивался ли со случайным лесом (в работе или на учёбе)? Какие основные различия между случайным лесом и бустингом?
Опиши end-to-end, что делает вкратце каждый из четырёх агентов мультиагентной системы.