Machine Learning / AI
Quale modello e approccio scegliere per elaborare l'audio di una conferenza (riconoscimento vocale, diarizzazione)?
Quale funzione di perdita (loss) viene utilizzata di default nella regressione lineare?
Come è stata organizzata la ricerca di informazioni nel database vettoriale? Perché si è usato Qdrant?
Quale sarà il valore della metrica ROC-AUC per un classificatore che dà sempre un valore di 0,9 su un dataset composto da 90 esempi positivi e 10 negativi?
Come valutare le risposte di LLM se sono corrette ma scritte in modo diverso?
Come vengono addestrati i modelli di embedding? Come scriveresti il tuo embedder?
Parla della tua esperienza con LLM e NLP. Quanto hai lavorato in profondità con grandi modelli linguistici?
Calcola l'esperienza lavorativa media per ogni categoria di stipendio
Parlaci della tua revisione della carriera: tipi di ruoli, industrie, progetti chiave.
Hai partecipato alla validazione di sistemi e agenti complessi nella fase di produzione?
Hai un team grande?
Come emettere un elenco dei risultati?
Cosa mostra PR-AUC e quando ha senso applicarla?
Come valutare automaticamente la qualità di un sistema multi-agente?
Cosa sono i riduttori in LangGraph e perché sono necessari nel pattern fan-out?
Parlami del progetto di previsione del turnover dei dipendenti: cosa hai fatto, cosa è successo, di cosa sei orgoglioso?
Cos'è il checkpointing del gradiente?
Parlami del tuo percorso professionale — come sei arrivato alla Data Science?
L'agente A ha chiuso 7 su 70 lead, e l'agente B — 2 su 3. Come confrontarli in modo equo?
Su cosa sono state misurate le metriche di selezione del modello (quale dataset)?