Machine Learning / AI
Quali sono gli approcci moderni ai dati tabulari (CatBoost, LightGBM, XGBoost, deep tabular)?
Quali strumenti usi per disegnare diagrammi?
Quando esiste una matrice inversa?
Quali sono i problemi degli artefatti di volto/mano nei modelli di diffusione e come affrontarli?
L'intera conversazione è stata confrontata o solo alcune sue parti?
Cos'è la decodifica greedy e quali sono i suoi problemi?
Quali metriche vengono utilizzate per l'OCR?
Come testare un agente LLM (test deterministici, riproduzione, strumenti simulati)?
Quali sono gli approcci di rilevamento delle anomalie nei log e nelle metriche?
Cos'è la containerizzazione e a cosa serve?
È possibile utilizzare il clustering in assenza di dati etichettati per ipotizzare le classi di prodotti?
Quali sono le tre matrici utilizzate nell'attenzione multi-testa?
Quali strati nelle reti neurali si comportano in modo diverso durante l'addestramento e l'inferenza (Dropout, BatchNorm, ecc.)?
Può parlarmi della sua esperienza lavorativa in Sber?
In quali strati hai inserito LoRA e cos'è q_proj?
Quanto tempo ha richiesto il progetto?
Quando è appropriato usare un cross-encoder e quando un bi-encoder nella ricerca?
Come misurare la qualità di un modello senza addestramento?
Quali strumenti sono stati utilizzati per analizzare e ottimizzare le query?
Cos'è il test sequenziale (mSPRT, sempre valido)?