Подготовка к собеседованиям по темам
Не просто фильтр по тегам. Для каждой темы мы выбрали три реальных интервью: с чего начать, где углубиться и чем закрепить материал на практике.
14 вопросов · 1 задача
Классическое машинное обучение
Какие реальные собеседования пройти, чтобы повторить модели, метрики и валидацию?
Маршрут от математической базы и линейных моделей до ансамблей, метрик, проверки качества и реализации алгоритма руками.
13 вопросов · 1 задача
Python для ML-собеседований
Какие собеседования показывают реальную глубину Python, а не только синтаксис?
Устройство языка, протоколы Python, структуры данных, параллельность и надёжный прикладной код из технических интервью.
15 вопросов · 1 задача
Глубокое обучение
Что посмотреть по PyTorch, обучению нейросетей и современным архитектурам?
Прикладной цикл обучения, устройство Transformer, использование памяти, распределённое обучение и ускорение вывода модели.
33 вопроса
Проектирование ML-систем
Какие кейсы пройти, чтобы научиться проектировать ML-систему от цели до запуска?
Постановка задачи, данные, базовое решение, проверка на исторических данных и в продукте, эксплуатация и мониторинг.
28 вопросов
Рекомендательные системы
Какие собеседования показывают разные типы рекомендаций: корзина, лента и marketplace?
Candidate generation, ranking, метрики, cold start, feedback bias и production на трёх разных продуктовых доменах.
25 вопросов · 1 задача
LLM: архитектура, вывод модели и RAG
Какие интервью пройти отдельно по устройству LLM, инференсу и RAG-системам?
Три взаимодополняющих собеседования: архитектура и обучение, high-load inference, затем retrieval и RAG System Design.