Как превратить документы в признаки для прогноза: один summary, JSON-state или ленту событий?
Банк вопросов из реальных собеседований
Направления, темы и вопросы из записей интервью. Фильтры ниже сохраняются в ссылке.
Все вопросы
673 вопроса из реальных интервью
Как работает function calling и как добиться корректного structured output?
Как использовать скрытый профиль студента и не дать пользователю вытащить его через prompt injection?
Как разложить realtime CTR dashboard на ingestion, stream aggregation, storage и API?
В realtime CTR dashboard есть поток impression/click events. Как разделить роли Kafka, S3 и ClickHouse?
Почему исторический backtest LLM-фичей может быть нечестным, даже если документы подаются с правильными датами?
LLM JSON extraction, контекст филиала и оценка качества
Как использовать локацию и качество изображений в pricing/recommendation модели объявления, не смешивая качество товара с качеством фото?
Какие слабые места появляются у item-item co-occurrence baseline для корзины: long tail, новые товары, популярность и novelty?
Какие логи, метрики и алерты нужны после запуска рекомендательной модели?
Multi-head attention как PyTorch-модуль
Как добавить текстовые и визуальные признаки в рекомендательную систему без поломки serving pipeline?
Какой baseline запустить для новой видео-ленты, если по ней еще нет кликов и покупок?
В invoice parsing часть документов native PDF, часть сканы. Как определить, какой путь обработки использовать и какие ошибки ждать?
Как организовать online inference, если модель рекомендаций тяжелая и должна отвечать в latency budget?
Как встроить ML-реранкер в существующий поиск, если candidate generation уже возвращает itemIds?
Поиск по статьям можно оценивать offline, но продукту важно, помог ли он пользователю. Какие online-сигналы это показывают?
Какие свежие операционные признаки кухни и курьеров доступны для модели стоимости доставки, и как отделить их от стабильных user/unit features?
Какую строку должен писать stream job в хранилище агрегатов для dashboard?
После запуска CV модели на реальных точках появляются ошибки, новые блюда и новые условия съемки. Как построить поддержку и дообучение?
Explain how LLM tool/function calling works end to end: tool schema in the prompt, model output, real tool execution and final user response.
Design the end-to-end сценарий for a RAG system: data preparation, vector index ingestion and serving-time retrieval.
A video-analytics platform wants an assistant that answers support requests using documentation and prior tickets. How would you design the RAG system?
A векторный поиск returns top-k nearest items, but all results are too similar to each other. How can you keep relevance while increasing diversity?