Data Analyst
Czym różni się operator WHERE od operatora HAVING?
Jaka jest asymptotyczna złożoność proponowanego rozwiązania pod względem czasu i pamięci?
Opowiedz mi trochę o sobie, swoim doświadczeniu, kluczowych momentach
Jakie informacje obejmuje przygotowanie prezentacji dla kadry zarządzającej?
Czy masz doświadczenie w modelowaniu finansowym lub operacyjnym?
Opowiedz o swoich projektach z vib-coding i wykorzystaniem LLM
W jakiej formie opisywano umowę API? Z jakich sekcji składała się specyfikacja?
Wyjaśnij logikę rozwiązania zadania sum_series: jak zbudować sumę dwóch schodkowych szeregów czasowych?
Czym jest percentyl 95?
// Mamy metodę do pobierania informacji o produktach, ta metoda jest wywoływana bardzo często // czy są problemy w tym kodzie i jak je naprawić? baza danych postgress func (r *ProductRepository) GetProductDetails(ctx context.Context, productIDs []int) []Product { products := make([]Product, 0, len(productIDs)) for _, id := range productIDs { go func(id int) { var p Product query := "SELECT name, price, description FROM products WHERE id = $1" err := r.db.QueryRowContext(ctx, query, id).Scan(&p.Name, &p.Price, &p.Desc) if err != nil { r.logger.Error("error get product", "err", err) return } products = append(products, p) }(id) } return products }
Jak radziłeś sobie z sezonowością i wpływami zewnętrznymi w szeregach czasowych?
Czy pracowałeś z funkcjami okienkowymi? Jakie znasz?
Zadanie SQL: oblicz konwersję według grup eksperymentów (exp_id=90) od zdarzenia Epic Match Start do Epic Fight Win według użytkowników, z poprawną atrybucją zdarzeń do eksperymentu przez join po czasie.
func (r *OrderRepository) GetActiveOrderIDs(ctx context.Context, offset, limit int) ([]uint32, error) { var ( res []uint32 args []interface{} ) query := `SELECT id FROM "order" WHERE is_terminated = false LIMIT $1 OFFSET $2;` args = append(args, limit, offset) rows, err := r.slave.Query(ctx, query, args...) if err != nil { return nil, err } for rows.Next() { var orderID uint32 if err = rows.Scan(&orderID); err != nil { return nil, err } res = append(res, orderID) } return res, nil }
Jak zaimplementować bazę wiedzy dla LLM, jeśli objętość danych jest większa niż okno kontekstowe? Czym jest okno kontekstowe?
Jaką metrykę North Star wybrać dla carsharingu?
Co można, a czego nie można robić podczas projektowania API w celu zachowania kompatybilności wstecznej?
Gdzie w życiu codziennym występuje rozkład normalny, a gdzie nie? Podaj konkretne przykłady z wyjaśnieniem, dlaczego dane są rozkładem normalnym lub nie.
Jak korzystasz z LLM-ów? Opowiedz, jak działają agenci.
Dlaczego używa się COUNT i GROUP BY?