Machine Learning / AI
Расскажи о себе, своем опыте, какими задачами приходилось заниматься.
Какие метрики ты можешь назвать для задач классификации? Расскажи про каждую из них.
Как автоматически оценить качество мультиагентной системы?
Другие ML-инженеры с опытом наоборот хотят разных проектов, чтобы всё пощупать. А вам наоборот хочется...?
Как ты относишься к фронтенд-задачам, если они прилетят?
Как оценить агента, который реализует RAG?
Какие метрики подходят для оценки моделей с несбалансированными классами?
Опишите, как работает метод опорных векторов (SVM) и его связь с линейными моделями.
Расскажи подробнее про проект Root Cause Analysis (RCA) — что это такое и как была реализована система?
Задача классификации с сильным дисбалансом классов: какие метрики хорошие, какие плохие?
Когда вы выбираете full batch gradient descent vs mini-batch vs stochastic gradient descent? Почему существуют разные варианты?
Как построить систему Text-to-SQL для 15 баз данных? Какие проблемы вы видите и как их решить?
Как мы обучаем модель классификации фонем? Что в таргете?
Подтверждён ли документально совокупный опыт 3 года 2 месяца?
Расскажите о вашем опыте работы с RAG-системой на предыдущем проекте.
Как бороться с дисбалансом классов?
В чём принципиальное различие между DBSCAN и K-Means?
Есть ли опыт с улучшением фреймворков для инференса или тренировки LLM?
Можете ли вы объяснить, как именно вычисляются TPR и FPR на каждом пороге?
Разворачивал ли ты нейросети на своих серверах или в облаке?