Estás a considerar apenas a posição de engenheiro de ML ou também Data Scientist?
Machine Learning / AI
Como o LLM chama às ferramentas ou MCP se as tivermos?
Quais são as dificuldades ao usar Word2Vec e NLTK para o idioma russo?
Na tabela de diálogos há 80 milhões de mensagens, e a consulta analítica para o conjunto de avaliação demora 25 minutos e às vezes retorna pares de pergunta-resposta duplicados. O que você corrigiria primeiro e por quê?
Para gerar perguntas, o grande modelo de linguagem tem dificuldades em manter o estilo em temas raros. O assistente de IA sugere lançar imediatamente LoRA em todo o corpus histórico de 2 milhões de diálogos, mas a marcação é parcialmente ruidosa. Em que casos você não confiaria nesse conselho e o que escolheria primeiro?
Qual é a diferença entre pedidos GET e POST?
Em que se diferencia, em geral, o ChatGPT de um assistente dentro de uma empresa (chatbot vs assistente)?
Fala sobre os teus projetos: o que fizeste especificamente, em detalhes técnicos?
Com que ferramentas de gradient boosting trabalhou? CatBoost, LightGBM, XGBoost?
Como abordar o alinhamento de uma única palavra por fonemas? Como usar wav2vec2 para obter limites precisos de fonemas?
Como lidar com o problema do crescimento do contexto ao manter uma conversa ativa com o usuário?
Quais são as principais diferenças entre aprendizagem automática e aprendizagem profunda?
Por que a saída estruturada sempre gera JSON válido? Em que nível isso é implementado?
Quantas características vai tirar do feature store e como as vai selecionar se todas as 5000 características forem válidas e sem fugas?
O que o inspira no trabalho?
O que acontece se fornecer ao decodificador uma sequência de 10k tokens, enquanto o modelo foi treinado com 9k?
Como foram roteados entre os agentes? Dê um exemplo de condições de comutação.
O que acontecerá com a qualidade do modelo se removermos a primeira e a última árvore na floresta aleatória e no boosting de gradiente?
Qual é o papel do Aston no fluxo de trabalho do projeto?
Conte sequencialmente o projeto de previsão de rotatividade de funcionários: problema de negócio, formulação do problema de ML, métricas e dados.