Machine Learning / AI

Nima uchun [kompaniya] dan ketdingiz (ketmoqdasiz)?

Ishonch darajasi chegarasining aniq qiymatiga qanday erishdingiz?

Hozir ishlayapsizmi yoki yo'qmi?

Mahsulot (media rejalari) haqida hamma narsani tushundingizmi yoki biror narsani aniqlashni xohlaysizmi?

Ushbu vazifa uchun modelni qo'shimcha o'qitish bo'ldimi (LLM emas)?

Hozirgi (hozirgi bilimlaringiz bilan) xizmat stoli so'rovlarini tasniflash va marshrutlash muammosini qanday hal qilasiz, ko'p bosqichli yondashuvni qo'llab: qoidalar → ML → LLM fallback → inson? Aniq texnologiyalar, modellari va metrikalarni nomlang.

[Kompaniya] jamoasida Data Science bo'yicha boshliq edingizmi? Qaysi yondashuvlar va texnologiyalar sizdan chiqdi, qaysilari texnik rahbar tomonidan belgilandi?

Klassik ML'da chiziqli va chiziqsiz modellarning taqqoslashi — afzalliklari va kamchiliklari.

Qaysi tokenizatsiya turlarini bilasiz? Har birining afzalliklari va kamchiliklari.

[Kompaniya]da ishlagan jamoa haqida ikki so'z bilan aytib bering.

Regulyatsiya haqida gapir: bu nima, nima uchun kerak, qanday turlari bor.

Bu test/pilot shaklida bo'ldimi yoki to'g'ridan-to'g'ri ishlab chiqarishga o'tib, menejerlar foydalanadimi?

[Kompaniya]da mahsulot foydalanuvchi nuqtai nazaridan qanday edi (hujjatlarni boshqarish, KS-2/KS-3/ishchi hisob-kitobidan ma'lumotlarni chiqarish)?

Matematik nuqtai nazaridan gradient nima va u mashina o'qitishda qanday qo'llaniladi?

Oʻzingiz faxrlanadigan klassik ML (LLM emas) loyihangiz haqida gapiring.

O'zingiz, tajribangiz va asosiy loyihalaringiz haqida gapiring (xususan, [kompaniya]dagi korporativ GPT tizimi haqida).

Siz ma'lumotlarni to'g'ri tasniflaganligini qanday tushundingiz? Menejerdan qanday harakatlar talab qilindi?

Ma'lumotlarni chiqarish sifatini qanday o'lchadingiz?