Machine Learning / AI

Neden [şirket]ten ayrıldın (ayrıyorsun)?

Güven skoru eşik değerine nasıl ulaştınız?

Şu anda çalışıyor musun yoksa değil misin?

Ürün (medya planları) hakkında her şey anladın mı, yoksa herhangi bir şeyi netleştirmek istiyor musun?

Şu anda (mevcut bilgilerinizle) bir servis masasında taleplerin sınıflandırılması ve yönlendirilmesi sorununu nasıl çözerdiniz? Çok seviyeli bir yaklaşım kullanarak: kural tabanlı → ML → LLM fallback → insan? Belirli teknolojileri, modelleri ve metrikleri adlandırın.

[Şirket] ekibinde Veri Bilimi konusunda en yetkili kişi miydin? Hangi yaklaşımlar ve teknolojiler senden çıktı, hangileri ise teknik lider tarafından belirlendi?

Klasik ML'de doğrusal ve doğrusal olmayan modelleri karşılaştırın — artıları ve eksileri.

Bu görev için model tekrar eğitildi mi (LLM değil)?

Hangi tokenizasyon türlerini biliyorsun? Her birinin artıları ve eksileri.

Düzenleme hakkında bana anlat: nedir, ne işe yarar, hangi türleri vardır.

[şirket]de çalıştığın ekibi iki kelimeyle anlat.

Bu bir test/pilot olarak mı yapıldı yoksa doğrudan üretime mi geçti ve yöneticiler tarafından mı kullanıldı?

Matematik açısından gradyan nedir ve makine öğreniminde nasıl kullanılır?

[şirket] açısından ürün kullanıcı açısından neydi (belge akışı, КС-2/КС-3/veri çıkarma)?

Gurur duyduğun klasik ML (LLM olmayan) bir projeden bahset.

Kendinizden, deneyiminizden ve anahtar projelerinizden bahsedin (özellikle [şirket] içindeki kurumsal GPT sisteminden bahsederek).

Veri modelinin verileri doğru sınıflandırıp sınıflandırmadığını nasıl anladınız? Yöneticiden hangi adımlar gerekiyordu?

Veri çıkarma kalitesini nasıl ölçtünüz?