Cuéntame más sobre FAISS: ¿cómo está estructurado el índice, cómo se implementa, cómo funciona el sistema de extremo a extremo?
Machine Learning / AI
Cuéntame sobre la vacante
¿Por qué la función devuelve 0 cuando en la muestra solo hay una clase?
¿Puedes contar cómo funciona el re-ordenador, te adentraste en los detalles o lo usaste como un bloque de construcción listo para usar?
¿Cómo funciona un recomendador de dos niveles y doble respaldo, y para qué sirve?
¿Qué tan interesante será sumergirse en los sistemas de recomendación?
Por favor, cuéntame, ¿por qué estás buscando trabajo en este momento?
¿Cómo eligieron el modelo para las incrustaciones? ¿Hubo filtraciones de documentos y una etapa de re-ranking?
¿Puedes explicar cómo funciona la evaluación off-policy (por ejemplo, IPS o Double Robust) que mencionaste?
No entiendo por qué no podemos hacer todo en línea — ¿cuáles son realmente las limitaciones aquí? ¿Para qué sirve el pre-cálculo?
¿Y cómo funcionaría teóricamente en el boosting si el objetivo es menos uno? Supongamos que tenemos positivo y negativo, si en el positivo establecemos un objetivo de 10 en lugar de uno, ¿qué pasaría, no cambiaría nada?
Explica en pocas palabras en qué se diferencia el enfoque Double Robust del IPS: qué se añade y qué lo hace más fuerte y resistente?
Nos pareció que en medio de la entrevista usaste un asistente al responder la pregunta teórica sobre LangGraph. ¿Es cierto o no?
¿Puedes explicar en términos sencillos la diferencia entre Recall y MRR?
¿Puedes contarme más detalles? (sobre la protección del sistema RAG contra las alucinaciones)
(Después de aclarar con el entrevistador) ¿Cómo formular ahora la tarea y el enfoque, teniendo en cuenta que ya hay recomendaciones de items, y que hay que colocar los bloques en la página principal sin duplicar contenido?
Explica por qué una red de dos torres (two-tower) ayudará a resolver el problema del techo del primer nivel, ¿en qué exactamente consiste esto?
Vamos a comparar DAU, RPS y QPS: si tenemos 10 millones de DAU y cada usuario ingresa 4 veces al día, ¿cuánto será RPS y cuánto QPS?
¿Qué es la filtración colaborativa?
¿Cómo podemos luchar contra el hecho de que la política de exhibición antigua puede no ser óptima, incluso si usamos propensity — aquí la propensity no ayuda mucho?