Sobes.tech

Python

Hoe voeg je een specifieke bedrijfsmaatregel toe aan de applicatie — wat moet er gedaan worden, hoe ziet het eruit in de code?

131

Ben je van plan om verder te studeren, bijvoorbeeld door te gaan naar een masteropleiding?

129

Voerde dezelfde ML-service gegevensverrijking uit externe bronnen uit en startte het model intern, of waren deze functies verdeeld tussen services?

127

Vertel over je ervaring met het integreren van ML/AI-API's — heb je gewerkt met OpenAI of andere modellen?

127

Vertel over de diensten en het werk op je laatste baan — kies een paar functies en leg uit hoe je ze hebt opgelost vanuit technologisch oogpunt, welke patronen je hebt gebruikt, welke moeilijkheden en alternatieve benaderingen er waren.

124

In Kafka is er een topic met 10 partities. We hebben nog een replica van de consument toegevoegd, maar de prestaties zijn niet toegenomen. Waarom en wat te doen?

122

Beschrijf de technische architectuur van de component van het scoringplatform die samenwerkt met het ML-model: scheiding van diensten en verantwoordelijkheden, communicatie tussen hen en jouw persoonlijke bijdrage.

120

Vertel over de interactie tussen services via REST en Kafka — wat waren de gebruikssituaties voor elke aanpak?

118

Hoe was de cachelaag opgebouwd, welke optimalisatiekenmerken werden toegepast voor jouw specifieke geval?

117

Hoe werkten twee services samen via Kafka: wat gebeurde er aan de ingang en uitgang, hoe ging de aanvraag door de pipeline tot de beslissing over goedkeuring of afwijzing?

117

Wat gebeurt er met het Kafka-bericht nadat het door de consument is gelezen: blijft het opgeslagen?

116

Hoeveel modellen werden er gebruikt in het scoringproces? Waren er niet-modellistische, empirische scoringregels?

116

Bij het starten van een Flask-toepassing via `python main.py` verschijnt er een waarschuwing in de console dat dit niet voor productie is. Wat betekent dit, waarom verschijnt het en hoe ga je hiermee om?

116

Welke bibliotheek hebt u gebruikt om met Kafka te communiceren en waarom hebt u deze gekozen in plaats van de klassieke Kafka-bibliotheek?

115

Wat zou je nu voor jezelf willen vinden dat interessant en belangrijk is bij het kiezen van je toekomstige werkgever?

114
/4