Python

Как выглядит первая работающая версия ('не стыдно показать')?

Трекали задачи и дедлайны в Jira или в чём-то другом?

Что делаешь, когда ассистент глючит, галлюцинирует или отвечает неверно?

В какой момент ты переходишь от самостоятельного поиска решения к просьбе о помощи? Что служит триггером?

Как только левую границу дальше двигать нельзя (сжатие окна остановилось на текущем шаге), что нужно делать дальше в алгоритме?

```python from collections import Counter def min_s(a: str, s: str) -> str: need = set(a) window = Counter() res = "" c = 0 left = 0 best_len = float('inf') for right, char in enumerate(s): if char in need and \ window[char] += 1 if window[char] == 1: c += 1 while c == len(need): if right - left + 1 < best_len: res = s[left:right + 1] best_len = right - left + 1 if s[left] in need: window[s[left]] -= 1 if window[s[left]] == 0: c -= 1 left += 1 return res ```

# OneEditApart("cat", "dog") -> false # OneEditApart("cat", "cats") -> true # OneEditApart("cat", "cut") -> true # OneEditApart("cat", "cast") -> true # OneEditApart("cat", "at") -> true # OneEditApart("cat", "acts") -> false def OneEditApart(s1, s2) -> bool:

Бывало ли, что ты взял на себя задачу, и она оказалась сложнее, чем ты думал? Как ты выходил из этой ситуации?

Банк [имя] хочет рассылать SMS о новом ипотечном предложении не всем клиентам, а только целевым — какая здесь нужна модель и что важно учесть с точки зрения бизнеса?

# обеспечить вызов end() в функции g() # не модифицировать функции, кроме g() def begin(): ... def end(): ... def g(): begin() yield 1 yield 2 end() def f(): a = g() return next(a) def ff(): for item in g(): ...

Senior

ivi

Что такое Python и как в нём выполняется код (запуск кода)?

Как ты расставляешь приоритеты, когда одновременно прилетает несколько срочных задач от разных людей?

Сервис модели постоянно висит и раз в неделю в него отправляют клиентов — не кажется ли это неэффективным, и что можно сделать?

Расскажи про жизненный цикл модели машинного обучения: из каких этапов он состоит и чем отличается от жизненного цикла обычного продукта?

Если предлагается решение, которое влечет технический долг (выигрываем сейчас, но сложнее масштабироваться потом) — как ты об этом говоришь?

А почему не протестировать сначала именно на внутренней команде?

Что такое __slots__ (магический атрибут)?

Что за файлы .pyc/pycache и зачем они нужны?

С руководством не обсуждал, может, какие-нибудь задачи внутри дополнительные по интересам могли дать?

Какие ML-модели, кроме LLM, ты знаешь с точки зрения бизнес-применения?