Miks sa lahkud [ettevõte]?
Middle+
213
Machine Learning / AI
3608
0
Kuidas jõudsite konkreetse confidence score piirmäärani?
Middle+
187
Kas sa praegu töötad või mitte?
Middle+
177
Kas sulle on selge toote (meediaplaanide) kohta või soovid midagi täpsustada?
Middle+
168
Kas mudel oli selle ülesande jaoks täiendõpe (mitte LLM)?
Middle+
158
Kuidas sa praegu (oma praeguse teadmistega) lahendaksid ülesande klassifitseerimise ja marsruutimise teeninduslaual, kasutades mitmetasandilist lähenemist: rule-based → ML → LLM fallback → inimene? Nimetage konkreetseid tehnoloogiaid, mudeleid ja mõõdikuid.
Middle+
154
Kas sa olid peamine Data Science meeskonnas [ettevõte]? Millised lähenemised ja tehnoloogiad tulid sinult ning millised määras tehniline juht?
Middle+
150
Võrrelge klassikalise ML lineaarseid ja mitte-lineaarseid mudeleid — eelised ja puudused.
Middle+
148
Milliseid tokeniseerimise tüüpe teate? Igaühe eelised ja puudused.
Middle+
145
Räägi mulle regulatsioonist: mis see on, milleks see on vajalik, millised tüübid on olemas.
Middle+
144
Rääkige kahel sõnal meeskonnast, kus te töötasite [ettevõttes].
Middle+
141
Kas see oli test/piloot või läks otse tootmisse ja seda kasutasid juhid?
Middle+
140
Mida esindas toode [ettevõttes] kasutaja vaatenurgast (dokumentide haldamine, andmete väljavõtmine KS-2/KS-3/hindamise)?
Middle+
139
Mis on gradient matemaatilisest vaatepunktist ja kuidas seda kasutatakse masinõppes?
Middle+
138
Rääkige klassikalise ML (mitte LLM) projektist, mille üle olete uhke.
Middle+
130
Rääkige endast, oma kogemusest ja võtmeprojektidest (eriti ettevõtte GPT-süsteemist [ettevõttes]).
Middle+
118
Kuidas te mõistsite, kas mudel klassifitseeris andmed õigesti? Milliseid tegevusi nõudis juht?
Middle+
114
Kuidas mõõtsite andmete ekstraktsiooni kvaliteeti?
Middle+
112