Подготовка к интервью
193 вопроса с собеседований в ivi
Что проверяют на интервью
Подборка объединяет вопросы, отмеченные на этапах интервью в ivi. Здесь можно понять структуру технической проверки и заранее повторить связанные темы. В подборке чаще встречаются темы: frontend, python, mobile.
Каталог
Сложность зависит от реализации: перебор всех пар даёт O(n²), сортировка scores с обработкой равных значений — O(n log n). Без кода нельзя выбрать один ответ.
Читать ответПозитивы обычно берут из целевых взаимодействий пользователя с объектом, негативы — из показанных или выбранных по правилам кандидатов. Две башни обучают давать больший similarity релевантным парам.
Читать ответРасскажите о реально используемых сценариях AI и частоте, которая отражает вашу работу: разбор вариантов, черновики кода, документация или проверка идей. Объясните контроль результата.
Читать ответСвяжите RAG-опыт с отбором кандидатов, embeddings, reranking и оценкой retrieval. Не приписывайте себе опыт персонализации или A/B-тестов, если его не было.
Читать ответItem произносится примерно «а́йтем» и означает отдельный объект. В рекомендательной системе айтемом может быть фильм, товар, статья или задание — то, что рекомендуют пользователю.
Читать ответОпишите сравнение embeddings на своих запросах: язык, предметная область, recall@k, latency и размер индекса. Отдельно назовите фильтры документов и роль reranker, если они действительно были.
Читать ответНачните со случайного A/B-показа постеров и измеряйте не только клики, но и квалифицированные просмотры. Лучший постер должен увеличивать просмотр контента, а не привлекать обманчивым изображением.
Читать ответСумма scores автоматически даёт преимущество длинным блокам, а среднее может скрыть лучший элемент. Используйте несколько агрегатов и число реально доступных или видимых айтемов.
Читать ответНет: большой скролл может означать интерес, а может — долгий безуспешный поиск. Интерпретировать его нужно вместе с задачей пользователя и результатом сессии.
Читать ответIPS переоценивает награды старой политики весом π(a|x)/μ(a|x). Doubly Robust сочетает модель ожидаемой награды с IPS-поправкой к её ошибке на наблюдаемом действии.
Читать ответБинарная ROC AUC — площадь под ROC-кривой, эквивалентная доле правильно упорядоченных пар «позитив — негатив» с половиной балла за равные scores. Один класс не даёт определённой AUC.
Читать ответОтветьте честно, использовали ли ассистента и в каком объёме. Если использование было, объясните обстоятельства и предложите повторно разобрать вопрос самостоятельно в согласованном формате.
Читать ответ