Правильно ли я понимаю, что вы сначала искали минимальное совпадение (например, совпадение по абзацам), а затем просто выгружали весь документ целиком и отправляли его в контекст LLM?
Можешь подробнее рассказать про деплой — в частности про blue-green deploy: что нужно подготовить в кодовой базе разработчику под это?
Как ты расставляешь приоритеты, когда одновременно прилетает несколько срочных задач от разных людей?
Какая ещё может быть потенциальная проблема, связанная с неправильным использованием кэша на уровне кодовой базы?
Расскажи про запуск транзакции в Django (transaction.atomic).
[имя] спросил: Если декоратор навешивается заново на функцию, останется ли предыдущее значение переменной count или оно сбросится в 0?
iviЗнаешь ли ты способ, как оптимизировать процесс с линтерами, чтобы в CI линтеры проходили с первого раза, а не через цикл 'коммит-ошибка-исправление'?
Какие у тебя сильные и слабые стороны (софтовые)? Что стремишься прокачать?
Расскажите о первом месте работы — [компания].
Как тебе кажется, что обычно отличает хорошее профессиональное решение от просто правильного?
На твой взгляд, все статистические метрики качества считаются одинаково, есть ли у них нюансы?
Есть ещё статистические метрики качества модели — какие они бывают?
На что вы в первую очередь обращаете внимание при разработке высоконагруженных сервисов?
Какую масштабную сложную задачу в [компания] вы можете выделить как давшую буст вашему развитию?
Какой стек вы бы использовали для базы данных и, в частности, для векторного поиска (Qdrant или pgvector)?
Кроме выделения памяти, в каком ещё случае со списком может что-то пойти не так по производительности?
-- Напишите запрос, который возвращает каналы, у которых >= 2 телепередач
ivi[имя] спросил: Какие будут значения счётчика (count) для функций a и b после однократного вызова каждой?
iviКак сделать, чтобы линтеры и проверки запускались автоматически перед коммитом, а не вручную через make lint, make types и т.д.?
Как вы будете дебажить медленный SQL-запрос?