Machine Learning / AI
Postoji 100 novčića, od kojih je jedan lažan — sa dva orla sa obe strane. Nasumično biramo novčić, bacamo ga i izlazi orao. Kolika je verovatnoća da je novčić lažan? Objasnite rešenje (korišćenjem Bayesove formule).
Na koje koeficijente se odnosi L2 regularizacija u XGBoost-u?
Šta je Kafka?
Ispričajte nam o svom prvom radnom mestu: s kojim ste zadacima i projektima morali raditi, koje ste alate koristili?
Koja je razlika između liste i tuple?
Ispričaj o svom najzanimljivijem projektu u oblasti NLP i LLM, uključujući arhitekturu i ocenu rešenja.
Šta je curenje podataka i odakle potiče?
Да ли сада радиш или не?
Колико сте активни у потрази у овом тренутку и зашто разматрате нове понуде?
Zašto ste prešli iz PIK u DOM.RF?
Kako izgraditi kvalitetan skup pitanja i odgovora za procenu sistema?
Na čemu su merili metrike izbora modela (koji skup podataka)?
Зашто сте, са хуманитарним образовањем, изабрали технички смер?
Ko je u timu donosio arhitektonske odluke, koliko ML programera, s kim je komunicirao?
Kako LLM poziva alate ili MCP ako ih imamo?
Zašto ste odabrali tačno dva agenta? Zašto ne jednog ili više?
Реци ми о тиму: број људи, улоге, процеси, расподела задатака.
Da li je moguće rešiti problem klasifikacije pomoću linearne regresije (bez sigmoide)?
Postoji mnogo hiperparametara optimizatora, 10.000 eksperimenata, malo vremena ali mnogo resursa. Koji su pristupi za pronalaženje optimalne kombinacije?
Šta su radili sa metrima nakon njihovog dobijanja?