Machine Learning / AI
Come sono stati instradati tra gli agenti? Fornisci un esempio di condizioni di commutazione.
Qual è il suo titolo di studio superiore e il campo di studi?
Come questi quattro agenti scrivevano nello stato generale per non sovrascrivere lo stato degli altri?
Perché stai considerando una nuova proposta? Cosa non ti soddisfa della tua posizione attuale?
Non hai una parte fissa di stipendio? Ricevi sempre lo stesso salario?
Spiega in parole semplici come funziona il tuo sistema per un utente, senza asincronia.
Racconta in modo sequenziale il progetto di previsione del turnover dei dipendenti: problema di business, formulazione del problema di ML, metriche e dati.
Hai mai lavorato con una foresta casuale (al lavoro o a scuola)? Quali sono le principali differenze tra una foresta casuale e il boosting?
Ti sei mai trovato ad affrontare sistemi di raccomandazione?
Come può Kafka essere utile in questa architettura?
Quanto sarà interessante immergersi nei sistemi di raccomandazione?
Per favore, parlami della tua esperienza
Racconta come funziona il re-ordinator — sei entrato nei dettagli o l'hai usato come un mattoncino ingegneristico pronto all'uso?
Come sono state organizzate le registrazioni e le aggregazioni nella finestra mobile di tre mesi per il progetto di churn?
Su cosa sono state misurate le metriche di retrive (quale dataset e quale strumento)?
Parlami della tua esperienza, di cosa ti sei occupato negli ultimi cinque anni?
Analizza separatamente prefill e decode: Q/K/V, forme di matrici e differenze di fase.
Come cambiano bias, varianza e overfitting aumentando il numero di alberi nel random forest e nel boosting?
Qual è il livello di inglese?
È stato sotto forma di test/pilota o è passato direttamente in produzione ed è stato utilizzato dai manager?