Machine Learning / AI
Какво да правите, ако вътрешното състояние на модела противоречи на това, което е в контекста?
Какво са позиционните вграждания?
Какво е минималното и комфортно ниво на заплата, което сте готови да разгледате?
Каква е сложността на аналитичното решение на линейната регресия и кога е нестабилно?
Разкажете за вашия опит и текущ проект.
Основният ти формат на работа беше ли според Трудовия кодекс?
Сравнете линейните и нелинейните модели в класическия ML — плюсове и минуси.
Разкажете за проекта за клъстеризация на заявки с маркиране по бизнес-важност.
Как направи Blue-Green деплоймънта?
Как ще формираме набора от данни за обучение на този рангър?
Ако работникът е синхронен, ще има ли batching?
Има ли курсове за модели за оптимизация?
Кои източници на данни за ML сте интегрирали (DWH, Kafka, S3)?
Какво е интерсекционалната справедливост?
Можете ли по-подробно да обясните какво е прецизност и recall и как те са свързани с F1-скора?
Как се разрешават колизиите в set? Какви методи за разрешаване на колизии съществуват?
Кой рангър беше избран за reranking?
На какъв грейд се оценявате?
Бихте ли искали 100% от времето си да пишете код или предпочитате друго съотношение?
Как е построен оркестраторът: какъв фреймуърк и архитектура се използват, какво прави, едноетапен ли е или може да размишлява няколко пъти преди да отговори?