Подготовка к интервью
136 вопросов с собеседований в Домклик
Что проверяют на интервью
Подборка объединяет вопросы, отмеченные на этапах интервью в Домклик. Здесь можно понять структуру технической проверки и заранее повторить связанные темы. В подборке чаще встречаются темы: livecoding, frontend, algorithm.
Каталог
В практике prompt engineering для работы с LLM я применял следующие техники:
Читать ответNVIDIA Nsight Compute — это мощный профайлер для анализа производительности CUDA-приложений на GPU.
Читать ответДекоратор в Python — это функция, которая принимает другую функцию и возвращает новую функцию с расширенным или изменённым поведением, не изменяя исходный код декорируемой функции.
Читать ответТеорема Байеса — это фундаментальное правило теории вероятностей, которое позволяет вычислить условную вероятность события A при условии события B, используя известные вероятности P(B|A), P(A) и P(B).
Читать ответВ Pandas loc и iloc используются для индексирования и выбора данных, но отличаются типом индексов, которые принимают:
Читать ответКросс-валидация на временных рядах отличается от классической, так как данные имеют временную зависимость, и нельзя просто перемешивать их случайным образом.
Читать ответPython называют однопоточным из-за глобальной блокировки интерпретатора (GIL — Global Interpreter Lock).
Читать ответЭто важно, потому что позволяет использовать нормальное распределение для оценки и анализа данных в самых разных задачах, даже если исходные данные не нормальны.
Читать ответЯ имею опыт работы в области машинного обучения и искусственного интеллекта более 3 лет.
Читать ответВ авторегрессивных трансформерах при инференсе для каждого нового токена важно эффективно использовать вычисления, чтобы не пересчитывать всю последовательность заново.
Читать ответВ бустинге (например, градиентном бустинге) модель строится как последовательность деревьев решений, каждое из которых исправляет ошибки предыдущих. Если удалить одно дерево из ансамбля, то:
Читать ответЗначение accuracy (точности) в 85% нельзя оценивать как хорошее или плохое без контекста задачи и данных. Важно учитывать:
Читать ответ