Machine Learning / AI
Was ist der Unterschied zwischen Margin Loss und Triplet Loss?
Wie groß war die Chunk-Größe und gab es Überlappung?
Warum ist Normalisierung (Layer Norm) notwendig — warum das Training stabilisieren?
Kannst du erklären, wie die Off-Policy-Bewertung funktioniert (z.B. IPS oder Double Robust), die du erwähnt hast?
Wie hebt man Agentenmetriken in Grafana hervor und visualisiert sie?
Haben Sie Erfahrung mit Navigationsaufgaben, GPS-Daten und Geodaten? Wie würden Sie an eine solche Aufgabe herangehen?
Was ist PCA und wie wird es im maschinellen Lernen angewendet?
Neben F1 und Recall, welche Metriken wurden zur Bewertung des Klassifikators verwendet?
Welche Beispiele für Feature Engineering hast du in deinen Projekten durchgeführt?
Wie kombinierst du Studium und Arbeit parallel?
In letzter Zeit gibt es viele neuronale Netze – wie nutzt du sie bei der Arbeit, wie oft und genau wie?
Was ist lineare Regression und welche Lösungsansätze gibt es?
Was ist Tokenisierung?
Was betrachten wir als positiv und negativ beim Training eines Zweikopf-Netzwerks, und welcher Verlust wird verwendet?
Wie hast du Text-to-SQL implementiert? Wie hast du die Genauigkeit von 91% gemessen?
Erzählen Sie mir von sich und Ihrer Erfahrung als ML-Ingenieur.
Wenn du ein Teamleiter wärst, der entscheidet, wie die Prozesse in verschiedenen Teams ablaufen, die ähnliche Bots entwickeln – würdest du jeden eigenen Service in eigenen Bibliotheken schreiben, oder alles auf eine Lösung zusammenführen?
Gab es weitere technische Schwierigkeiten mit den Halluzinationen?
Was suchst du gerade, woran wäre es interessant zu arbeiten?
Angenommen, dort soll eine Sammlung von Tools sein (Anfragen können sich in Feldern und Namen unterscheiden). Wie sollten wir das am besten machen, es implementieren / in den Kontext einfügen?