Почему модель на исторической добыче может резко ошибиться, если компания инвестирует в новый способ добычи или расширение рудника?
Банк вопросов из реальных собеседований
Направления, темы и вопросы из записей интервью. Фильтры ниже сохраняются в ссылке.
Проектирование ML-систем
258 вопросов из реальных интервью
Почему рекомендация похожего кольца к уже добавленному кольцу может быть хуже, чем рекомендация комплементарной категории?
Нужно прогнозировать поквартальную добычу по рудникам. Какие признаки и baseline-модель стоит построить до LLM-слоя?
Для международного поиска можно перевести уже существующее описание или генерировать новое на целевом языке. Как сравнить подходы?
VAD и разделение спикеров в пайплайнах обработки звонков
Как встроить VLM, поиск по картинкам и чат-ассистента в продукт поиска недвижимости так, чтобы они дополняли основной поиск и ранжирование, а не заменяли их?
Чем отличаются схемы quantization для LLM inference и какие trade-off нужно назвать?
Адаптация LLM к медицинской терминологии
Нужно построить систему, которая ищет по внутренним документам и помогает отвечать на вопросы. Какой пайплайн спроектировать?
Как безопасно выкатить новую версию ONNX-модели в production: какие проверки сделать до релиза, как включать трафик, что мониторить и как быстро откатиться?
Как связать бизнес-метрики продукта с offline-метриками рекомендательной модели?
Какие варианты speculative decoding встречаются в LLM serving и чем они отличаются на уровне реализации?
Чем векторный поиск отличается от полнотекстовый поиск и почему часто нужен hybrid?
What main architecture families are used for generative models, and where are they commonly applied?
Explain the difference between BERT and GPT in terms of Transformer architecture and training objective.
How would you evaluate the full search pipeline and its individual components offline and online?
A 72B-parameter LLM is served on an A100 80GB. Estimate whether FP16 fits and explain what quantization changes.
A production service already has data, but you need to change the database schema. Describe a safe миграцию.
Explain the difference between a Kubernetes pod, service, deployment and node.
A deployed ML service has 300 ms latency, but the product now needs 30 ms. What do you investigate and what optimizations can you try?
Explain at a high level how TensorRT or similar inference optimizers speed up neural networks, and why INT8 quantization usually needs calibration.
After launching a feed recommender, how do you decide when and how to retrain the models?
When would you choose a columnar database over Redis, MongoDB or a row-oriented relational database for ML/data pipelines?
What mechanisms would you add so important ML datasets do not disappear because of human error or operational mistakes?