ML Mentor
К реальным собесам
Реальный собесSber / GigaChat2026-04-01

Sber GigaChat Final: audio-event feature case

Product ML case про фичу распознавания событий по звуку: как доказать пользу, построить audio classifier, развернуть модель на устройстве и управлять стоимостью ошибок.

Таймлайн собеседования

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

00:19:06-00:20:00MLSD

Поставить audio-event feature как продуктово-технический кейс

00:20:00-00:25:36MLSD

Как заранее понять пользу audio-event фичи

00:25:51-00:29:19MLSD

Как построить streaming audio classifier

00:30:00-00:33:23MLSD

Как ускорять модель под слабое edge-железо

00:33:45-00:39:36MLSD

Как проектировать устройство и сбор данных для CV-модели

00:39:42-00:43:19MLSD

Сколько данных нужно и когда включать high-resolution режим

Выводы и как готовиться

  • Сначала нужно сформулировать product action: что ассистент делает после распознанного события.
  • Для audio-event модели важны hard negatives, false alarms per hour и калибровка threshold.
  • Edge deployment требует отдельного обсуждения CPU, latency, privacy, rollout и rollback.