Machine Learning / AI
Есть ли в Kubernetes механизм проверки состояния пода перед включением его в нагрузку?
LLM работала как динамический RAG?
Что такое data leakage и откуда оно берётся?
Какую модель и подход выбрать для обработки аудио из конференции (speech-to-text, диаризация)?
Как был организован процесс работы? Откуда приходили задачи, как определялись сроки?
Какие основные фичи использовали для классификации спама в лидах?
Какие метрики подходят для оценки качества модели бинарной классификации?
Как интерпретировать коэффициенты в линейной регрессии?
Какие конкретно реализации бустинга вы знаете или с какими работали?
Знакомы ли вы с LoRA и методами fine-tuning?
Как Gradient Clipping и Warmup помогают бороться со взрывом градиентов и расхождением loss в начале обучения?
Чем отличаются Random Forest и Gradient Boosting?
Если придут несколько офферов, какие будут критерии выбора?
Что такое градиент с точки зрения математики и как он применяется в машинном обучении?
В каком виде LLM классифицирует запрос — что именно она возвращает для выбора сценария?
Как у вас собирается фидбэк от пользователей на ответы ассистента?
Как был организован инференс LLM (DeepSeek R1 33B)? Сколько GPU, как параллелили?
Расскажите о себе и своём опыте работы
Как правильно делать сплит на train, val и test для документного NER?
Какие метрики по модели оценки недвижимости вы получили и как зарабатывали на ней?