Подготовка к интервью
542 вопроса с собеседований в Avito
Что проверяют на интервью
Подборка объединяет вопросы, отмеченные на этапах интервью в Avito. Здесь можно понять структуру технической проверки и заранее повторить связанные темы. В подборке чаще встречаются темы: mobile, go, frontend.
Каталог
LightFM — это гибридный алгоритм рекомендательных систем, который объединяет коллаборативную фильтрацию и контентные методы.
Читать ответОсновные виды регуляризации в машинном обучении:
Читать ответДля сравнения качества разных эмбеддинг-моделей обычно используют наборы задач, которые отражают разные аспекты понимания текста и семантики. Ключевые методы оценки включают:
Читать ответВ свёрточных нейронных сетях (CNN) существует несколько видов свёрток, каждая из которых имеет свои особенности, плюсы и минусы:
Читать ответДа, у меня есть опыт работы с системами рекомендаций (RecSys) и большими языковыми моделями (LLM).
Читать ответNorm collapse в эмбеддингах — это ситуация, когда векторные представления (эмбеддинги) теряют разнообразие по длине (норме) и сходятся к очень близким по норме значениям.
Читать ответResidual connection (остаточное соединение) — это архитектурный приём в глубоких нейронных сетях, при котором вход слоя добавляется к его выходу, минуя основной блок преобразований.
Читать ответPooling слой в нейронных сетях используется для уменьшения размерности входных данных, что помогает снизить вычислительную нагрузку и уменьшить количество параметров модели.
Читать ответL1-регуляризация добавляет к функции потерь сумму абсолютных значений весов (||w||₁). Это приводит к тому, что при оптимизации многие веса стремятся к нулю, то есть становятся точно равными нулю.
Читать ответПри обучении моделей на больших батчах с ограниченной памятью можно использовать следующие подходы:
Читать ответDropout — это техника регуляризации в нейросетях, которая помогает избежать переобучения, случайным образом "выключая" (обнуляя) часть нейронов во время обучения.
Читать ответВ Python корутины — это специальные функции, которые могут приостанавливать своё выполнение и возобновлять его позже, что позволяет эффективно работать с асинхронными операциями без блокировки основного потока.
Читать ответ