ML Mentor
К реальным собесам
Реальный собесPulsePoint2026-01-05

PulsePoint: Python/LLM/SQL + coding

Технич. собеседование с акцентом на LLM/agent кейсы, SQL и одну Python задачу с асинхронностью и resilience.

Таймлайн собеседования

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

00:36:18-00:38:01Код

Задача на Average of Four from Average of Five

09:31-10:04Вопрос

Как бы ты встроил LLM-агента в продуктовый pipeline

14:18-14:42Вопрос

Как построить отчетность вокруг работы LLM-агента

21:09-21:20Вопрос

Почему на задаче Random Forest есть trade-offs с bias/variance

29:20-29:38Вопрос

Как работать с пропусками и шумом в данных

41:29-41:50Вопрос

Что значит await и почему это важно для асинхронного Python

44:12-44:26SQL

Концепция SQL для проверки целостности потоков

44:59-45:15Вопрос

Как проектировать endpoint с устойчивым watchdog поведением

55:38-55:52Вопрос

Общее мышление по software/DS stack

Выводы и как готовиться

  • На LLM+Agent кейсах важно держать границы ответственности: где модель, где правила, где эвристики.
  • По Python обязательно проговорите асинхронность, ожидания и failure режимы.
  • По SQL-вопросам важны схемы и корректность, даже если запрос не пишется вручную в IDE.