Destek biletleri sınıflandırma sisteminin dağıtıma hazır olup olmadığını nasıl değerlendirdiniz?
Machine Learning / AI
F1 ve recall dışında, sınıflandırıcıyı değerlendirmek için hangi metrikler kullanıldı?
Üretimde tablo modelleriniz oldu mu?
Kafka'da topic nedir?
Üretimde modele dağıttıktan sonra hangi metrikleri izlerdiniz: servis, veri ve model metrikleri?
Docker ile çalışma deneyiminizi anlatın: ML servisini nasıl paketler ve dağıtırsınız?
%5'lik bir kapanış oranı, birkaç ülke ve ajan var. Yeni bir lead'i hangi ajana atamak için ML nasıl kullanılır?
Ajanlara lead atama sistemini değerlendirmek için hangi metrikleri kullanırdınız?
Arama, sıralama, öneri ve kişiselleştirme görevleri hakkında ne bildiğinizi anlatın.
Kafka'da partition nedir?
Bana kendiniz ve ML mühendisi olarak deneyiminizden bahsedin.
Yeni bir ajanın geçmişi olmadan da potansiyel müşteri alıp satabilmesi için skoru nasıl normalize edilir?
İstatistiksel hazırlık olmadan bu kararı paydaşlara nasıl açıklardınız?
Bu görev için neden CatBoost öneriyorsunuz?
Tablolu ML deneyiminizi NLP ve LLM ile karşılaştırdığınızda nasıl değerlendirirsiniz?
Ajan A, 70 lead'in 7'sini kapattı, Ajan B ise 3'ü içinden 2'sini. Onları adil bir şekilde nasıl karşılaştırabiliriz?
Bu görev için hangi temel çizgi ve hangi nihai model adayını seçeceksiniz?
Çevrimdışı değerlendirmede model iyi çalıştı ancak üretimde kötü performans gösterdiği bir durumu anlatın: ne oldu ve ne yaptınız?
Microsoft Azure ile ilgili deneyiminiz nedir ve orada bir çözüm dağıtabilir misiniz?
İngilizce olarak kendinizden bahsedin: en önemli becerilerinizi ve deneyiminizi kısaca anlatın.