Wie haben Sie die Bereitschaft des Support-Ticket-Klassifizierungssystems für die Bereitstellung bewertet?
Machine Learning / AI
Neben F1 und Recall, welche Metriken wurden zur Bewertung des Klassifikators verwendet?
Was ist ein Topic in Kafka?
Haben Sie tabellarische Modelle in der Produktion gehabt?
Beschreiben Sie Ihre Erfahrung mit Docker: Wie verpacken und bereitstellen eines ML-Dienstes?
Welche Metriken würden Sie nach dem Deployment des Modells in der Produktion überwachen: Service-, Daten- und Modellmetriken?
Welche Metriken würden Sie verwenden, um das Zuweisungssystem für Leads an die Agenten zu bewerten?
Erzählen Sie uns, was Sie über Such-, Ranking-, Empfehlungs- und Personalisierungsaufgaben wissen.
Wie man den Score normalisiert, damit ein neuer Agent ohne Historie ebenfalls Leads erhält und verkaufen kann?
Es gibt eine Abschlussrate von 5 % bei Leads, mehrere Länder und Agenten. Wie kann maschinelles Lernen dabei helfen, zu bestimmen, welchem Agenten ein neuer Lead zugewiesen werden soll?
Was ist eine Partition in Kafka?
Erzählen Sie mir von sich und Ihrer Erfahrung als ML-Ingenieur.
Wie würden Sie diese Entscheidung den Stakeholdern ohne statistische Kenntnisse erklären?
Wie würden Sie Ihre Erfahrung im tabellarischen ML im Vergleich zu NLP und LLM bewerten?
Warum schlagen Sie CatBoost für diese Aufgabe vor?
Agent A hat 7 von 70 Leads abgeschlossen, und Agent B — 2 von 3. Wie kann man sie fair vergleichen?
Welche Baseline und welcher finale Modellkandidat würden Sie für diese Aufgabe wählen?
Berichten Sie von einem Fall, bei dem das Modell bei der Offline-Bewertung gut funktionierte, aber in der Produktion schlecht abschnitt: Was ist passiert und was haben Sie getan?
Welche Erfahrung haben Sie mit Microsoft Azure und können Sie dort eine Lösung bereitstellen?
Wie haben Sie mit Klassen gearbeitet, für die es sehr wenige Beispiele gab?