Назад к тренажеру

Банк вопросов из реальных собеседований

Направления, темы и вопросы из записей интервью. Фильтры ниже сохраняются в ссылке.

Все вопросы

673 вопроса из реальных интервью

Открыть в общем банке
Темы
Сложность
Компания
Язык
Машинное обучениеСредняя
Генерация кандидатов для пользовательской ленты через похожие публикации

Система умеет находить публикации, похожие на заданную. Как на этой основе построить генерацию кандидатов для персональной ленты пользователя?

Рекомендательные системы
T-Bank
Машинное обучениеСредняя
Дискриминативные и генеративные модели

Есть дискриминативные и генеративные модели. Чем они отличаются с математической точки зрения? Приведите примеры современных генеративных моделей.

Глубокое обучение
Wisebits / xHamster
Машинное обучениеСредняя
Единое embedding space для текста и изображений

Как объединить текстовые и визуальные сигналы в одном retrieval/ranking пространстве?

Рекомендательные системыОбработка текста и LLMКомпьютерное зрение
GRII RED
Машинное обучениеСредняя
Как работать с категориальными признаками в ранжировании

В модели есть категориальные признаки товара и пользователя. Как их кодировать и где возникают риски?

Обучение и качество моделейРекомендательные системыОбработка текста и LLM
Uzum
Машинное обучениеСредняя
Как строить генерацию кандидатов для товарных рекомендаций

Есть рекомендации похожих или сочетаемых товаров. Какие источники кандидатов и признаки можно использовать?

Обучение и качество моделейРекомендательные системы
Uzum
Банк вопросов из реальных собеседований — ML Mentor