Machine Learning / AI
Czy uczestniczyłeś w walidacji złożonych systemów i agentów na etapie produkcji?
Czym jest wektor rzadki? Czym różni się od wektora gęstego?
Czy piszesz tylko w Pythonie, czy także w innych językach?
Czy są terminy na poszukiwanie pracy? Z jakimi firmami jeszcze się kontaktujesz?
Jest 100 monet, z nich jedna jest fałszywa — z dwoma orłami po obu stronach. Wybieramy losowo monetę, rzucamy nią i wypada orzeł. Jakie jest prawdopodobieństwo, że moneta jest fałszywa? Opisz rozwiązanie (za pomocą wzoru Bayesa).
Na które współczynniki nakłada regularyzacja L2 w XGBoost?
Czym jest Kafka?
Opowiedz o swoim pierwszym miejscu pracy: z jakimi zadaniami i projektami musiałeś pracować, jakich narzędzi używałeś?
Opowiedz o swoim najciekawszym projekcie w dziedzinie NLP i LLM, w tym architekturę i ocenę rozwiązania.
Czym jest wyciek danych i skąd się bierze?
Czy teraz pracujesz, czy nie?
Jak zbudować wysokiej jakości pulę pytań i odpowiedzi do oceny systemu?
Na czym mierzono metryki wyboru modelu (jaki zbiór danych)?
Dlaczego, mając wykształcenie humanitarne, wybrałeś kierunek techniczny?
Jak LLM wywołuje narzędzia lub MCP, jeśli je mamy?
Dlaczego wybrałeś dokładnie dwóch agentów? Dlaczego nie jednego lub więcej?
Opowiedz o zespole: liczba osób, role, procesy, podział zadań.
Czy można rozwiązać problem klasyfikacji za pomocą regresji liniowej (bez sigmoidy)?
Istnieje wiele hiperparametrów optymalizatora, 10 000 eksperymentów, mało czasu, ale dużo zasobów. Jakie podejścia do znalezienia optymalnej kombinacji?
Co zrobiono z metrykami po ich otrzymaniu?