Команда меняет prompts/models/rules для invoice parsing. Как не сломать качество при каждом изменении?
Банк вопросов из реальных собеседований
Направления, темы и вопросы из записей интервью. Фильтры ниже сохраняются в ссылке.
Все вопросы
673 вопроса из реальных интервью
Даны временные рыночные данные для HFT-задачи. Как подойти к постановке target, построению признаков, валидации и первому baseline?
Какие проблемы возникают при использовании длинного контекста в LLM и какими подходами их адресуют?
Design a semantic search layer for geo/address suggestions where users can type categories like "cafe" and expect restaurants, POIs and relevant addresses across many languages.
How would you build item embeddings from text, images/video and categorical/numerical attributes under real serving constraints?
Which offline and online metrics would you use for a similar-items recommender, and what pitfalls are easy to miss?
A bank asks a suspicious legal entity for PDF statements from other banks. Design how ML can extract compliance value from those statements.
How would you parse readable PDF bank statements from many banks into structured transactions without sending personal data to an external API?
Модель ранжирования готова. Как вывести ее в прод: offline batch или online inference?
Если новой карусели еще не было в продукте, как оценить offline precision или релевантность ее рекомендаций?
После baseline и ranker нужно объяснить production: где считаются кандидаты, где хранятся фичи, как часто пересчитывать рекомендации при изменении корзины?
Нужно построить support bot для fintech-приложения. Какие компоненты нужны и как снизить риск неправильного ответа?
Как бы ты сделал retrieval-augmented generation для короткого factual snippet в поисковой выдаче?
Как построить RAG/search систему, если корпус по масштабу похож на большой веб-поиск?
Как спроектировать ассистента, который отвечает по текущему уроку, но не раскрывает будущие материалы?
Есть последовательность embedding-ов дорожной сцены за временное окно. Нужно находить несколько редких событий интереса. Как сформулировать ML-задачу и baseline?
Как сплитовать A/B для динамической доставки, считать MDE и что проверить до запуска?
В кейсе динамической доставки почему цена или минимальная сумма заказа не должны быть target модели? Что тогда предсказывать?
При обучении MLP или бустинга для корзины какие признаки подавать: user, item, item-to-cart или category features?
Нужно спроектировать продукт: пользователь дает текстовую задачу, система делает презентацию со слайдами, таблицами и картинками. Как построить pipeline?
В LLM-инференсе есть несколько GPU-воркеров. Почему наивная round-robin маршрутизация может быть неэффективной, и как спроектировать адаптивный слой маршрутизации с учетом загрузки GPU, KV cache и длины запроса?
Нужно построить систему, которая извлекает полезные поля из PDF-инвойсов разных поставщиков. Какую архитектуру выбрать?
Чем отличаются FSDP, tensor parallelism и pipeline parallelism при обучении больших моделей?
Sketch the online architecture for query parsing, candidate generation, ranking and blending. How do services communicate and fail safely?