Machine Learning / AI
Kokias pozicijas svarstote ir kokie uždaviniai jums yra labiausiai įdomūs?
Į ką remiatės nustatydami pajamų diapazoną?
Kodėl šiuo metu svarstote kitus pasiūlymus ir galvojate apie darbo pakeitimą?
Kaip išspręstum šią užduotį? Kokį algoritmą/požiūrį naudotum?
Pasakykite apie savo patirtį vienu metu vykdant projektus dviejose įmonėse: kokie tai buvo projektai ir kaip patogiai buvo organizuotas procesas?
Mūsų personalo skyrius turi pinigų ir ambicingų planų, ieško agento, kuris įrašo užklausas ir atsako žinių bazėje. Kaip pradėtumėte spręsti šią problemą?
Kokia buvo didžiausia klaidų šaltinis?
Kodėl struktūruotas išėjimas visada generuoja galiojantį JSON? Kokiu lygiu tai įgyvendinama?
Kas yra VLM (Vaizdinės Kalbos Modelis)?
Kaip dirbote su klasėmis, kurioms buvo labai mažai pavyzdžių?
Gali trumpai pasakyti, ką ten vertingo išmokai (užklausų/OCR projekte)?
Kas yra DSSM, žinai?
Papaskinkite, ką žinote apie paieškos, reitingavimo, rekomendacijų ir personalizacijos užduotis.
def hello(func): def decorator(func): def wrapper(a,b): result = None for _ in range(max_tries): print('Labas') result = func(a,b) print("Viso") return result return wrapper return decorator @hello(max_tries=5) def add_numbers(a,b): return a+b print(add_numbers(2,3))
Papaskinkite apie save, savo patirtį ir pagrindinius projektus (ypač apie įmonės GPT sistemą [įmonėje]).
Ar turite kokią nors fiksuotą atlyginimo dalį? Ar visada gaunate tą pačią algą?
# duotas masyvas a = [1, 20, 10, 0, 59, 63, 0, 88, 0] -> [0, 0, 0, 1, 20, 10, 59, 63, 88] # reikia parašyti optimalią funkciją, kuri perkelia nulius į masyvo pradžią ir išlaiko kitų elementų tvarką def move_zeros_to_left(a: List[int]) -> List[int]: pass
Kokie LLM optimizacijos tipai egzistuoja?
Galite papasakoti daugiau? (apie RAG sistemos apsaugą nuo haliucinacijų)
Kaip žiūrite į komandiruotes į gamyklos vietą?