Stai considerando solo la posizione di ingegnere ML o anche Data Scientist?
Machine Learning / AI
Come chiama LLM gli strumenti o MCP se li abbiamo?
Quali difficoltà si incontrano nell'uso di Word2Vec e NLTK per la lingua russa?
Nella tabella delle conversazioni ci sono 80 milioni di messaggi, e la query analitica per il set di valutazione impiega 25 minuti e a volte restituisce duplicati delle coppie domanda-risposta. Cosa correggeresti prima e perché?
Per generare domande, il grande modello linguistico fatica a mantenere lo stile su argomenti rari. L'assistente AI propone di avviare subito LoRA sull'intero corpus storico di 2 milioni di dialoghi, ma l'annotazione è parzialmente rumorosa. In quali casi non si fiderebbe di questo consiglio e cosa sceglierebbe per primo?
Qual è la differenza tra richieste GET e POST?
In cosa si differenzia in generale ChatGPT da un assistente all'interno di un'azienda (chatbot vs assistente)?
Parlami dei tuoi progetti: cosa hai fatto esattamente, in dettaglio tecnico?
Con quali strumenti di gradient boosting hai lavorato? CatBoost, LightGBM, XGBoost?
Come affrontare l'allineamento di una singola parola per fonemi? Come usare wav2vec2 per ottenere confini precisi dei fonemi?
Come affrontare il problema della crescita del contesto durante una conversazione attiva con l'utente?
Quali sono le principali differenze tra apprendimento automatico e deep learning?
Perché l'output strutturato produce sempre JSON valido? A quale livello viene implementato?
Quante caratteristiche prenderai dal feature store e come le selezionerai se tutte le 5000 caratteristiche sono valide e senza leak?
Cosa ti ispira nel lavoro?
Cosa succede se si fornisce al decodificatore una sequenza di 10k token, mentre il modello è stato addestrato su 9k?
Come sono stati instradati tra gli agenti? Fornisci un esempio di condizioni di commutazione.
Cosa succede alla qualità del modello se si rimuovono il primo e l'ultimo albero in una foresta casuale e nel boosting di gradiente?
Qual è il ruolo di Aston nel flusso di lavoro del progetto?
Racconta in modo sequenziale il progetto di previsione del turnover dei dipendenti: problema di business, formulazione del problema di ML, metriche e dati.