Machine Learning / AI
Was ist bei der Wahl eines neuen Arbeitsplatzes wichtig? Gehaltsvorstellungen?
КонтурWie bewertet man LLM-Antworten, wenn sie richtig sind, aber unterschiedlich geschrieben wurden?
СБЕРWelche Art von Aufmerksamkeit ermöglicht es, die Komplexität unter O(n²) zu senken?
Wie wurde die Qualität des nachtrainierten Modells bewertet?
Berechnen Sie die durchschnittliche Berufserfahrung für jede Gehaltskategorie
СБЕРBerichten Sie uns über Ihre Karriereübersicht: Rollenarten, Branchen, Schlüsselprojekte.
Nennen Sie einen Vorteil und einen Nachteil von CatBoost im Vergleich zu LightGBM.
WildberriesHaben Sie an der Validierung komplexer Systeme und Agenten in der Produktionsphase teilgenommen?
Was ist ein Sparse-Vektor? Worin unterscheidet er sich von einem dichten Vektor?
Haben Sie ein großes Team?
iviWie ist der Orchestrator aufgebaut: Welches Framework und welche Architektur werden verwendet, was macht er, ist er einstufig oder kann er mehrmals nachdenken, bevor er antwortet?
2gisBist du allein in Moskau? Ist der Zeitpunkt mit der Lage kritisch?
ГазпромбанкWas ist LoRA (Low-Rank Adaptation)?
Es gibt 100 Münzen, eine davon ist gefälscht — mit zwei Adlerseiten. Wir wählen zufällig eine Münze, werfen sie und es erscheint Adler. Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Münze gefälscht ist? Erklären Sie die Lösung (unter Verwendung der Bayes'schen Formel).
Ozon FreshAuf welche Koeffizienten wirkt die L2-Regularisierung in XGBoost einschränkend?
МТСErzählen Sie uns von Ihrem ersten Arbeitsplatz: Mit welchen Aufgaben und Projekten mussten Sie arbeiten, welche Werkzeuge haben Sie verwendet?
Erzählen Sie mir von Ihrem interessantesten Projekt im Bereich NLP und LLM, einschließlich Architektur und Bewertung der Lösung.
Gibt es eine große Community in Mafia?
Wie bewertet man automatisch die Qualität eines Multi-Agenten-Systems?
Was sind Reduzierer in LangGraph und warum sind sie im Fan-Out-Muster notwendig?