Machine Learning / AI
Сколько примерно было токенов на один проход end-to-end?
А что вообще оказалось сложнее, чем ожидалось изначально?
Давай пройдёмся по условиям: какую зарплатную вилку рассматриваешь, удалёнка/офис/гибрид?
Если резюмировать опыт, что бы сейчас сделал по-другому?
Как эти четыре агента писали в общий state, чтобы не перезаписывать состояние друг друга?
Какой был размер чанка и делали ли overlap (перекрытие)?
Каким инструментом делали структурный чанкинг документов?
Какой ранкер выбрали для reranking?
Что было объектом state (TypedDict или другое)?
Дана строка, содержащая буквы и цифры. Найдите максимальное число, встречающееся в строке (рассматривая последовательные цифры как единое число).
Дана таблица logs с событиями пользователей (user_id, item_id, action_type, timestamp). Напишите SQL-запрос, чтобы для каждого пользователя найти ID последнего товара, на который он кликнул.
Почему в Spark задача может застревать и работать очень долго?
Была ли проверка на дублирование записи в системе при сбое после успешной записи (idempotency)?
Как работали с запросами в векторное хранилище (Qdrant) и их влиянием на латентность агента?
Про опыт из ПИК: NLP-классификатор обращений подрядчиков/инженеров. Много ли было обращений?
На чём мерили метрики выбора модели (какой датасет)?
Что сейчас ищешь? Что важно по условиям и задачам?
Если оптимальное количество деревьев для модели — 500, но мы случайно обучили и случайный лес, и бустинг на 1000 деревьях — какая из моделей скорее всего переобучится и почему?
Расскажи про опыт удалённой работы — везде удалённо или были офисы?
Почему нельзя просто сложить скоры BM25 и dense-эмбеддинга?