Rozważasz tylko stanowisko inżyniera ML, czy także Data Scientist?
Machine Learning / AI
Jak LLM wywołuje narzędzia lub MCP, jeśli je mamy?
Jakie trudności występują podczas korzystania z Word2Vec i NLTK dla języka rosyjskiego?
W tabeli dialogów jest 80 milionów wiadomości, a zapytanie analityczne dla zestawu oceny trwa 25 minut i czasami zwraca duplikaty par pytanie-odpowiedź. Co poprawisz jako pierwsze i dlaczego?
Do generowania pytań duży model językowy ma trudności z utrzymaniem stylu na rzadkich tematach. Asystent AI proponuje natychmiast uruchomić LoRA na całym historycznym korpusie z 2 milionami dialogów, ale oznaczenie jest częściowo hałaśliwe. Gdzie nie zaufałbyś tej radzie i co wybrałbyś jako pierwsze?
Jaka jest różnica między żądaniami GET i POST?
Na czym ogólnie polega różnica między ChatGPT a asystentem wewnątrz firmy (czat-bot vs asystent)?
Opowiedz o swoich projektach: co dokładnie zrobiłeś, szczegółowo technicznie?
Z jakimi narzędziami gradient boosting pracowałeś? CatBoost, LightGBM, XGBoost?
Jak podejść do wyrównania pojedynczego słowa według fonemów? Jak używać wav2vec2 do uzyskania dokładnych granic fonemów?
Jak radzić sobie z problemem rosnącego kontekstu podczas aktywnej rozmowy z użytkownikiem?
Jakie są główne różnice między uczeniem maszynowym a głębokim uczeniem?
Dlaczego strukturalne wyjście zawsze generuje poprawny JSON? Na jakim poziomie jest to realizowane?
Ile cechów weźmiesz z feature store i jak je wybierzesz, jeśli wszystkie 5000 cech jest ważnych i bez wycieków?
Co inspiruje cię w pracy?
Co się stanie, jeśli podasz dekoderowi sekwencję długości 10k tokenów, a model był trenowany na 9k?
Jak były trasowane między agentami? Podaj przykład warunków przełączania.
Co się stanie z jakością modelu, jeśli usuniemy pierwsze i ostatnie drzewo w losowym lesie i w gradientowym boostingu?
Jaka jest rola Astona w przepływie pracy projektu?
Opowiedz kolejno o projekcie prognozowania rotacji pracowników: problem biznesowy, sformułowanie zadania ML, metryki i dane.