Machine Learning / AI
Деректердің ағуы дегеніміз не және ол қайдан пайда болады?
Жүйенің сапасын бағалау үшін қандай көрсеткіштерді қолдандыңыз және қалай 40% жақсартуға қол жеткіздіңіз?
Неліктен сіз DOM.RF-ден кетуді шештіңіз?
Жүйені бағалау үшін сапалы сұрақтар мен жауаптар пулын қалай құруға болады?
Көп агентті LLM жүйелерінде қандай қауіптер бар?
Линейлі регрессиядағы коэффициенттерді қалай түсінуге болады?
Таңдау белгілі бір уақыт кескіндеріне негізделген бе, әлде барлық уақытқа алынады ма?
Бұл рөл сізге қаншалықты сәйкес келеді, ескере отырып, жоба NLP, LLM және дәстүрлі ML қиылысында орналасқан және сіз дәстүрлі ML бойынша позиция іздедіңіз?
Ollama арқылы жергілікті іске қосу үшін қандай ашық кодты модельді қолданасыз?
Сіз айтқан off-policy бағалау қалай жұмыс істейтінін түсіндіре аласыз ба (мысалы, IPS немесе Double Robust)?
Навигациялық тапсырмалар, GPS деректері және геодеректермен жұмыс тәжірибеңіз бар ма? Мұндай тапсырмаға қалай қарайсыз?
Жүйені жергілікті орналастыру кезінде жеке деректермен қалай жұмыс істеу керек?
Сіз RAG-жобасына бастапқы кезеңнен бе, әлде қандай да бір кезеңінде келдіңіз бе?
Python-да тапсырманы шешуді жүзеге асырыңыз.
Жұмыста сіз үшін 'қызықты тапсырма' деген не?
Жақында көптеген нейронды желілер пайда болды — оларды жұмыста қалай қолданасыз, қаншалықты жиі және қандай тәсілдермен?
Python-да сөздіктер қалай жұмыс істейтіні және коллизиялар туралы айтып берсеңіз.
Text-to-SQL-ды қалай жүзеге асырдыңыз? 91% дәлдікті қалай өлшедіңіз?
Тәжірибелі басқа ML инженерлері әртүрлі жобаларды іздейді, ал сіз керісінше қалайсыз ба?
Егер сіз команда жетекшісі болсаңыз, әртүрлі командаларда бірдей боттарды әзірлеуде процестер қалай жүретінін шешетін болсаңыз — әрқайсысы өз кітапханаларында өз қызметін жазар ма еді, әлде бәрін бір шешімге ауыстырар ма едіңіз?