Machine Learning / AI
Wie hast du Text-to-SQL implementiert? Wie hast du die Genauigkeit von 91% gemessen?
Wenn du ein Teamleiter wärst, der entscheidet, wie die Prozesse in verschiedenen Teams ablaufen, die ähnliche Bots entwickeln – würdest du jeden eigenen Service in eigenen Bibliotheken schreiben, oder alles auf eine Lösung zusammenführen?
Gab es weitere technische Schwierigkeiten mit den Halluzinationen?
Was suchst du gerade, woran wäre es interessant zu arbeiten?
Angenommen, dort soll eine Sammlung von Tools sein (Anfragen können sich in Feldern und Namen unterscheiden). Wie sollten wir das am besten machen, es implementieren / in den Kontext einfügen?
In welcher Form klassifiziert die LLM die Anfrage — was genau gibt sie für die Szenarienauswahl zurück?
Haben Sie Erfahrung mit KI-Interviews?
```python import asyncio import time async def work(): await asyncio.sleep(1) async def main(): start = time.perf_counter() await asyncio.gather(*(work() for _ in range(5))) print("Gesamtzeit:", time.perf_counter() - start) asyncio.run(main()) ``` ```python import time def work(): time.sleep(1) start = time.perf_counter() for _ in range(5): work() print("Gesamtzeit:", time.perf_counter() - start) ```
Warum schlagen Sie CatBoost für diese Aufgabe vor?
Nach Token-ID und Einbettungen, was genau gelangt in den Decoder: Wie ist die Form der Darstellungen, wie wird die Positionsinformation hinzugefügt und was passiert als Nächstes?
Gültige Klammerfolge Betrachten wir eine Sequenz aus runden, eckigen und geschweiften Klammern '{', '}', '[', ']'. Das Programm soll bestimmen, ob diese Klammerfolge korrekt ist. - Eine leere Sequenz ist korrekt. - Wenn A eine korrekte Sequenz ist, dann sind (A), [A], {A} korrekt. - Wenn A und B korrekte Sequenzen sind, dann ist AB korrekt. Eingabeformat: In einer einzigen Zeile wird die Klammerfolge eingegeben, die nicht mehr als 100000 Klammern enthält. Ausgabeformat: Wenn die Sequenz korrekt ist, soll das Programm 'yes' ausgeben, andernfalls 'no'.
Nennen Sie die klassischen Methoden zur Erzeugung von Wort-Embeddings (Word2Vec, FastText, TF-IDF, N-Gramme usw.).
Wie würdest du jetzt (mit deinem aktuellen Wissen) das Problem der Klassifizierung und Weiterleitung von Anfragen im Service-Desk lösen, unter Verwendung eines mehrstufigen Ansatzes: regelbasiert → ML → LLM-Fallback → Mensch? Nenne konkrete Technologien, Modelle und Metriken.
Bitte erzählen Sie uns genau, um welches Projekt es sich handelte und worin genau Ihre Aufgaben bestanden.
Was ist die Methode isalnum() und wie unterscheidet sie sich von isalpha()?
Wie würden Sie ein Experiment durchführen: nur mit historischen Daten oder durch einen A/B-Test in der Produktion?
Was war die größte Fehlerquelle?
Wie oft schreibst du Backend-Code in Python? (im Kontext zukünftiger Aufgaben im Unternehmen)
Erzähle mir von dir: was du gemacht hast, was du machen möchtest, über deine Erfahrung.
Wie wurden die Koeffizienten für die hybride Suche ausgewählt?