ML Mentor
К реальным собесам
Реальный собесGRII RED2026-03-03

GRII RED: мультимодальный поиск и рекомендации

Технический собеседовательный блок по мультимодальным рекомендациям: модельное пространство тексты+картинки, инфраструктура, метрики и rollout в прод.

Таймлайн собеседования

Компактный список вопросов и задач по ходу записи: раскрывайте только нужные детали.

03:50-03:55MLSD

Как объединять тексты и изображения в единое пространство

06:46-06:52Вопрос

Обсуждение инфраструктуры: свое облако или внешний провайдер

10:18-10:28Вопрос

Как строить data-team и роль ML-инженеров в продакшн-контуре

12:51-12:59MLSD

Стратегия тестирования и rollout первых экспериментов

15:49-16:04Вопрос

Какие метрики считать для recommendation-системы

16:34-16:42MLSD

Матрицовая факторизация как baseline для рекомендаций

20:10-20:20Вопрос

Обогащение матрицы и implicit сигналы

23:57-24:45MLSD

Почему трансформеры подходят для поиска/рекомендаций

26:45-26:58Вопрос

Как считать инференс в онлайне и что оптимизировать по latency

27:03-27:16Вопрос

Какие сигналы и loss-функции использовать для обучения

34:18-35:42Вопрос

Как считать MAP/NDCG и связать с бизнес-эффектом

48:08-48:21MLSD

Как строить top-k схожих айтемов и управлять recall

01:14:40-01:14:58Вопрос

Кто помогает доставлять модель в прод и на каком этапе включается продакшн

Выводы и как готовиться

  • В таких задачах сначала нужно проговорить product objective и что именно оптимизируем в first-order recommendation pipeline.
  • Сразу отделять offline-метрики по модели и online-метрики продукта/бизнеса, иначе легко перепутать сигнал.
  • По мультимодальным сигналам важны consistency датасета, freshness и стабильность инференса в онлайне.