Sobes.tech

Python

Qual è il ruolo di ogni componente nella combinazione Uvicorn + Nginx + applicazione Python?

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Come aggiungere una metrica di business specifica nell'applicazione: cosa bisogna fare, come apparirà nel codice?

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Come hai lavorato con Kafka? Cosa offre la partizione di Kafka in termini di prestazioni?

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Lo stesso servizio ML eseguiva l'arricchimento dei dati da fonti esterne e avviava il modello internamente, o queste funzioni erano suddivise tra i servizi?

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Puoi parlare della tua esperienza nell'integrazione di API ML/AI — hai lavorato con OpenAI o altri modelli?

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Parla dei servizi e del lavoro nell'ultimo posto di lavoro — scegli un paio di funzionalità e spiega come le hai risolte dal punto di vista tecnologico, quali pattern hai utilizzato, quali difficoltà hai incontrato e quali approcci alternativi hai considerato.

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In Kafka c'è un topic con 10 partizioni. Abbiamo aggiunto un'altra replica del consumatore, ma le prestazioni non sono aumentate. Perché e cosa fare?

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Descrivi l'architettura tecnica del componente della piattaforma di scoring che interagisce con il modello ML: separazione di servizi e responsabilità, comunicazioni tra di essi e il tuo contributo personale.

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Parli dell'interazione tra servizi tramite REST e Kafka — quali sono stati i casi d'uso di ciascun approccio?

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Cosa succederà al messaggio Kafka dopo che il consumatore lo avrà letto: continuerà a essere conservato?

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Quanti modelli sono stati utilizzati nel processo di scoring? C'erano regole di scoring non modellate, empiriche?

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Avviando un'app Flask con `python main.py`, compare un avviso nella console che indica che non è per la produzione. Cosa significa, perché appare e come conviverci?

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Come due servizi interagivano tramite Kafka: cosa accadeva all'ingresso e all'uscita, come passava la richiesta attraverso il pipeline fino alla decisione di approvazione o rifiuto?

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Come era strutturato il livello di cache, quali caratteristiche di ottimizzazione sono state adottate per il tuo caso specifico?

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Cosa vorresti trovare ora per te, che sia interessante e importante nella scelta del tuo futuro datore di lavoro?

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