Machine Learning / AI
Kā jūs automatizētu sadalījumu pa daļām ar datu apjomu 10 gigabaiti?
Kas ir Arrow un kur tas tiek izmantots?
Kāpēc izvēlējāties Qdrant vietā, lai paliktu uz Elasticsearch? Kādas ir priekšrocības?
Kas ir dalības inferenču uzbrukums?
(Pēc intervijas ar intervētāju) Kā tagad formulēt uzdevumu un pieeju, ņemot vērā, ka item ieteikumi jau ir, un ir nepieciešams izvietot blokus uz galvenās lapas bez satura dublēšanas?
Vai jums ir analītiķu komanda?
Pastāstiet par gadījumu, kad modelis labi darbojās offline novērtējumā, bet slikti veicās ražošanā: kas notika un ko jūs darījāt?
Kas ir DART režīms boostingā?
Pastāstiet par Random Forest: mācīšanās mehānisms, kā veidojas koki, kā tiek veikta prognoze klasifikācijas uzdevumiem?
Kādi ir produktu rangvērtējuma raksturlielumi e-komercijā (CTR, konversija, ieņēmumi)?
Kādi iekšējie kritēriji nosaka koka lapas terminālumu?
Kādas mērķa metriku jūs saņēmāt un kā no tā pelnījāt?
Dati tika glabāti kā plakanā tabula? Vai tu pats izstrādāji funkcijas vai kāds cits to darīja tev?
Kas notiek, izsaucot loss.backward()? Kas ir gradients un kā tas tiek aprēķināts?
Kādi paplašinājumu veidi ir raksturīgi detekcijai (mosaic, mixup)?
Kas ir type hints Python un kā tie tiek izmantoti?
Salīdzināsim DAU, RPS un QPS: ja mums ir 10 miljoni DAU un katrs lietotājs piesakās 4 reizes dienā, cik būs RPS un QPS?
Ko darīt, ja tev nav validācijas komplekta? Kā validēt modeli?
Kas ir diferenciālis?
Kura no projektām tev šķiet visinteresantākā un par kuru vēlies pastāstīt?