Machine Learning / AI
¿Qué hacer si para el negocio es más importante un error de clase cero o uno?
¿Qué tan difícil será en general adaptarse a la zona horaria?
¿Qué es LoRA y para qué sirve?
¿Qué métricas puedes nombrar para tareas de clasificación? Cuéntame sobre cada una de ellas.
Cuéntame sobre el proyecto de resumen de informes en Alrosa: tarea, enfoque, entrenamiento adicional.
Enumere las métricas para la tarea de clasificación binaria.
¿Cómo eligieron el modelo y los hiperparámetros, y cómo ajustaron el umbral de clasificación?
¿Qué es el entrenamiento adversarial y cuál es su compensación?
¿Cuándo usar train, validation, test y benchmark?
¿Cuáles son las características del ranking de ofertas de trabajo y currículums?
¿Cómo encontrar en una cadena el número entero máximo sin usar expresiones regulares en Python?
¿Qué es Rainbow DQN y qué componentes combina?
¿Todavía hay algo de tiempo? ¿Intentamos reescribir la solución ROC-AUC de manera óptima (a través de ordenamiento y rangos en O(n log n))?
¿Cuál es la complejidad promedio y en el peor caso de insertar e indexar en un diccionario en Python?
Cuéntenos, ¿cómo fue su experiencia con el formato de la entrevista: qué le gustó y qué le gustaría mejorar.
¿Cómo elegir entre multithreading, multiprocessing y asyncio para descargar una gran cantidad de archivos en Python?
¿Qué es una clave sustituta?
¿En qué casos es recomendable usar un detector de dos pasos en producción?
¿Había otros especialistas en Data Science/ML en PIK con quienes se pudiera intercambiar conocimientos?
¿Qué es la resolución de correferencias y qué enfoques existen para resolverla?