Machine Learning / AI

Неліктен сіз [компаниядан] кеттіңіз (немесе кетіп жатырсыз)?

Сенім деңгейі шегін нақты қалай анықтадыңыз?

Қазіргі уақытта жұмыс істеп жатырсыз ба?

Бұл тапсырма бойынша модельді қосымша оқыту болды ма (LLM емес)?

Өнім туралы (медиа жоспарлар) бәрі түсінікті ме, әлде қандай да бір нәрсені нақтылау керек пе?

Қазіргі біліммен (қазіргі білімдеріңізбен) қызмет көрсету орнына сұрауларды жіктеу және бағыттау мәселесін қалай шешер едіңіз, көп деңгейлі тәсіл қолдана отырып: ережелер негізіндегі → ML → LLM fallback → адам? нақты технологиялар, модельдер және көрсеткіштерді атаңыз.

Сен [компанияда] командада Data Science-тің бастығы болдың ба? Қандай тәсілдер мен технологияларды өзің шығардың, ал қандайларын техлид анықтады?

Классикалық ML-де сызықтық және сызықтық емес модельдерді салыстырыңыз — артықшылықтары мен кемшіліктері.

Токенизацияның қандай түрлерін білесің? Әрқайсысының артықшылықтары мен кемшіліктері.

[компанияда] жұмыс істеген командаңыз туралы қысқаша айта аласыз ба?

Регуляризация туралы айтыңыз: ол не, не үшін қажет, қандай түрлері бар.

Бұл тест/пилот түрінде болды ма, әлде тікелей өндіріске өтті ме және менеджерлер қолданды ма?

[компания] өнімінің пайдаланушы көзқарасы бойынша қандай болды (құжат айналымы, KS-2/KS-3/есептен деректерді шығару)?

Математикалық тұрғыдан алғанда градиент деген не және ол машиналық оқуда қалай қолданылады?

Классикалық ML жобасы туралы айтып беріңіз (LLM емес), сіз мақтан тұтатын.

Сіз модель деректерді дұрыс классификациялағанын қалай түсіндіңіз? Менеджерден қандай әрекеттер талап етілді?

Өзіңіз туралы, тәжірибеңіз және негізгі жобалар туралы айтыңыз (әсіресе [компанияда] корпоративтік GPT жүйесі туралы).

Деректерді шығару сапасын қалай өлшедіңіз?