Ispričaj više o FAISS-u: kako je organizovan indeks, kako se implementira, kako funkcioniše end-to-end sistem?
Machine Learning / AI
Ispričaj mi o slobodnom radnom mestu
Zašto funkcija vraća 0 kada u uzorku postoji samo jedna klasa?
Ispričaj kako radi re-ordinator — da li si ulazio u detalje ili si ga koristio kao gotov inženjerski blok?
Kako funkcioniše dvou nivoa i dvostruki preporučivač i čemu služi?
Колико ће бити интересно уронити у системе за препоруке?
Можеш ли једноставно да објасниш разлику између Recall и MRR?
Можеш ли да објасниш како ради off-policy процена (на пример, IPS или Double Robust) коју си споменуо?
Молим вас, кажите нам зашто тренутно тражите посао?
Kako ste birali model za embedove? Da li je bilo filtriranja dokumenata i faza re-rankinga?
Kako da se borimo sa tim što stara politika prikazivanja možda nije optimalna, čak i ako koristimo propensity — ovde propensity ne pomaže mnogo?
Kako bi to teoretski funkcionisalo u boostingu ako je cilj minus jedan? Pretpostavimo da imamo pozitivan i negativan, ako za pozitivan postavimo cilj od 10 umesto 1, šta bi se desilo, ništa se ne bi promenilo?
(Nakon razjašnjenja sa intervjuatorom) Kako sada formulisati zadatak i pristup, imajući u vidu da već postoje preporuke za stavke, a treba rasporediti blokove na početnoj stranici bez dupliranja sadržaja?
Šta je kolaborativno filtriranje?
Објасни у две речи како се разликује Double Robust приступ од IPS — шта се додаје и шта га чини јачим и отпорнијим?
Можеш ли да кажеш више? (о заштити RAG система од халуцинација)
Čini se nam da si tokom razgovora koristio asistenta prilikom odgovora na teoretsko pitanje o LangGraph. Da li je to tačno ili nije?
Не разумем зашто не можем све да радимо онлајн — које су овде стварне ограничења? Зашто је потребно претходно рачунање?
Uporedimo DAU, RPS i QPS: ako imamo 10 miliona DAU i svaki korisnik se prijavi 4 puta dnevno, koliko će biti RPS i QPS?
U poslednje vreme postoji mnogo neuronskih mreža — kako ih koristiš na poslu, koliko često i tačno kako?