Банк вопросов из реальных собеседований

Как бороться с переобучением модели? Объясните L1/L2, dropout 0.5 и что происходит с dropout на inference.

Как сделать так, чтобы события одной кампании попадали к нужному worker и корректно агрегировались?

Сравни pointwise, pairwise и listwise подходы для ранжирования видео в рекомендательной ленте.

Команда хочет улучшить качество VLM в продукте. Когда достаточно prompt engineering, когда нужен fine-tuning, а когда лучше улучшать данные?

PyTorch: view против reshape

Что такое regularization, как работает dropout и почему поведение отличается на train и inference?

Как сформулировать RL-задачу для оптимизации молекул и почему direct optimization может быть недостаточной?

Объясните SASRec как последовательную рекомендательную модель, устройство self-attention в Transformer и отличие SASRec от BERT4Rec.

Что такое skip connection и почему residual-связи помогают обучать глубокие сети?

Что такое stride и padding в сверточной сети, и как они влияют на размер feature map?

Что такое systematic exploration в reinforcement learning, зачем оно нужно и почему это проблема?

Объясните основные параметры генерации LLM: temperature, max length, top-k и top-p. Как они влияют на ответы support bot?

Как построить feature matrix на регулярной 100 ms сетке из нерегулярных trades и order book events?

Какие риски возникают при использовании multilingual transformer для китайского/международного поиска и как их диагностировать?

Какие сигналы обычно извлекают из trades и order book при HFT-задаче прогноза цены?

Какие сигналы и loss-функции использовать для обучения recommendation/ranking модели?

Transformer attention, токенизация и cross-attention

Как использовать transformer в рекомендациях и чем это отличается от RNN-подхода?

Как обучать LSTM на последовательности длиной 100k шагов, если полный backprop слишком дорогой?

Можно ли добавлять теги от VLM/image captioning модели в поиск по фото? Где они помогут, а где навредят?

База Transformer: токены, positional encoding и cross-attention

Коротко объясните, из каких блоков состоит Transformer и какую роль играет attention.

Важность признаков в линейных моделях при мультиколлинеарности

Для задачи матчинга фото еды и категорий что выбрать: CLIP-подход или supervised multilabel classifier?