Банк вопросов из реальных собеседований

Пользователь пишет запросы вроде "pedestrian crossing at night". Как выбрать и адаптировать text encoder для поиска дорожных сцен?

Команда хочет добавить новые признаки или модель в ранжирующий сервис. Как сделать это безопасно?

Для статьи нужно показать короткие suggest-вопросы или подсказки. Как получить их из текста статьи и не ухудшить качество поиска?

Есть новая возможность: по аудио понять событие вокруг пользователя, например лай собаки, открытие двери или разбитое стекло. Как до обучения модели понять, есть ли продуктовая польза?

С чего начать system design для realtime dashboard CTR рекламных кампаний?

Как сравнивать модели прогноза, если LLM-extractor может знать будущие факты из pretraining?

Как оптимизировать LLM inference pipeline: routing, batching, serving, latency и стоимость? Какие рычаги ускорения и удешевления стоит назвать?

Как оценивали качество: насколько хорошо получается вести диалог, отвечать на вопрос или искать нужные документы?

Как понять, что система поиска по статьям или RAG работает хорошо? Какие offline и online метрики использовать?

В casino-продукте sales-команде нужно как можно раньше понять, станет ли новый игрок VIP по депозитам и обороту. Как сформулировать ML-задачу, target, горизонт прогноза и бизнес-действие?

Как технически построить модель, которая по аудио определяет событие: лай собаки, звук двери, разбитое стекло и похожие классы?

Нужно построить систему, где рекламодатель смотрит CTR кампаний. Дано 200 млрд показов в день и CTR около 1%. Как начать system design с чисел?

Вышла новая open-source LLM. Как проверить, станет ли она лучше текущей модели в продукте и стоит ли ее внедрять?

Интервьюер просит рассказать про токенизатор: какие бывают алгоритмы, как он работает и нужно ли его обучать под домен или язык?

В продукте есть база статей. Пользователь может видеть подсказки или задавать свободный вопрос. Как разделить эти два режима в дизайне поиска?

Для moderation-модели нужны классы и данные. Как собрать labels, обработать дисбаланс и не смешать разные политики в один шумный датасет?

Fairmarkit -- маркетплейс для корпоративных закупок: заказчик создает заявку, а система предлагает подходящих поставщиков. Как сформулировать ML-задачу подбора поставщиков перед выбором модели?

В delivery pricing модели нужна фича нагрузки курьеров. Из каких событий и состояний ее считать, чтобы она была пригодна для online decisioning?

Как LLM генерирует ответ токен за токеном и какую роль в этом играет KV cache?

Расскажи базовую архитектуру Transformer: encoder/decoder, self-attention, Q/K/V, positional encoding и отличия GPT/BERT.

Нужно развернуть сервис модерации текста на BERT/DistilBERT. Как спроектировать input/output, policy layer, thresholds и routing actions?

Если пользователь добавил кольцо, стоит ли рекомендовать еще кольца? Как сформулировать цель и ограничения для рекомендаций в корзине?

Ты упомянул сезонность. Как с ней работать в фичах для рекомендационных систем, прогнозов или продуктовой аналитики?

Клиент видит стоимость доставки или порог бесплатной доставки в корзине. Каталог и корзина меняются, а на чек-ауте нельзя показать другую цену и вызвать негатив. Как спроектировать пересчет и где провести границу между точностью, latency и стоимостью?