Kromě F1 a recall, jaké metriky byly použity k hodnocení klasifikátoru?
Machine Learning / AI
Jak jste hodnotili připravenost systému třídění tiketů podpory k nasazení?
Co je to topic v Kafka?
Měli jste tabulkové modely v produkci?
Jaké metriky byste sledovali po nasazení modelu do produkce: servisní, datové a modelové?
Popište své zkušenosti s Dockerem: jak zabalit a nasadit ML službu?
Co je to partition v Kafka?
Povězte nám, co víte o úlohách vyhledávání, řazení, doporučení a personalizace.
Jaké metriky byste použili k hodnocení systému přiřazování leadů agentům?
Jak normalizovat skóre, aby nový agent bez historie také dostával leady a mohl prodávat?
Míra uzavření leadů je 5 %, je několik zemí a agentů. Jak pomocí ML určit, kterému agentovi přiřadit nový lead?
Povězte nám o sobě a svých zkušenostech jako ML inženýr.
Jak byste vysvětlili toto rozhodnutí zainteresovaným stranám bez statistické přípravy?
Proč navrhujete CatBoost pro tento úkol?
Jak byste ohodnotili své zkušenosti v tabulárním ML ve srovnání s NLP a LLM?
Agent A uzavřel 7 z 70 potenciálních zákazníků, a agent B — 2 z 3. Jak je spravedlivě porovnat?
Povězte o případu, kdy model dobře fungoval při offline hodnocení, ale v produkci selhal: co se stalo a co jste udělali?
Jaká je základní linie a jaký je konečný kandidát modelu, který byste pro tento úkol vybrali?
Jaké máte zkušenosti s Microsoft Azure a dokážete tam nasadit řešení?
Jak jste pracoval s třídami, pro které bylo velmi málo příkladů?