Қолдау билетін жіктеу жүйесінің орналастыруға дайын екендігін қалай бағалайсыз?
Machine Learning / AI
F1 және recall-дан басқа, классификаторды бағалау үшін қандай метрикалар қолданылды?
Өндірісте кестелік модельдер болды ма?
Kafka-да topic деген не?
Өнімділікке шығарғаннан кейін қандай метрикаларды бақылау керек: қызметтік, деректер және модельдік метрикалар?
Docker-пен жұмыс тәжірибеңізді сипаттаңыз: ML қызметін қалай орау және орналастыру керек?
Kafka-да partition дегеніміз не?
Жетекшілерді агенттерге тағайындау жүйесін бағалау үшін қандай көрсеткіштерді қолданар едіңіз?
Іздеу, ранжирлеу, ұсыныс және персонализация тапсырмалары туралы не білесіз?
Өзіңіз туралы және ML-инженер ретінде тәжірибеңіз туралы айтып беріңіз.
5% жабу көрсеткіші, бірнеше елдер және агенттер бар. Машиналық оқыту арқылы жаңа лидті қай агентке тағайындау керек екенін қалай анықтауға болады?
Жаңа агент тарихы болмаса да, ол көшбасшыларды алуы және сату мүмкіндігі үшін ұпайды қалай қалыпқа келтіруге болады?
Бұл шешімді статистикалық білімі жоқ мүдделі тараптарға қалай түсіндірер едіңіз?
Неліктен сіз бұл тапсырма үшін CatBoost-ты ұсынып отырсыз?
Таблица ML саласындағы тәжірибеңізді NLP және LLM салыстырғанда қалай бағалайсыз?
Агент А 70 лидтің 7-сін, ал агент В — 3-тен 2-сін жабты. Оларды әділ салыстыру қалай?
Модель офлайн бағалау кезінде жақсы жұмыс істеген, бірақ өндірісте нашар болған жағдайды айтыңыз: не болды және не істедіңіз?
Бұл тапсырма үшін қандай базалық және соңғы модель үміткерін таңдайсыз?
Microsoft Azure-мен жұмыс тәжірибеңіз қандай және сіз ол жерде шешімді орналастыра аласыз ба?
Сіз өте аз мысалдар болған сыныптармен қалай жұмыс істедіңіз?