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
При снижении порога число положительных предсказаний не уменьшается, поэтому recall не убывает. Precision часто падает, но математически может как уменьшаться, так и увеличиваться.
Читать ответОбъясните, что именно интересует в рекомендательных системах и какой опыт можете перенести. Можно честно сочетать интерес с отсутствием глубокой практики в этом направлении.
Читать ответPrecision — доля истинно положительных объектов среди всех положительных предсказаний: TP/(TP + FP). Она отвечает на вопрос, насколько можно доверять положительному решению модели.
Читать ответТаргет ранкера должен отражать желаемый результат показа: релевантность, клик, просмотр или полезное действие. Независимость от конкретного item не означает отсутствие признаков контента вообще.
Читать ответСформулируйте желаемую роль, основные задачи и несколько важных условий. Свяжите поиск с опытом и тем, какую ответственность хотите получить дальше.
Читать ответНазовите город или часовой пояс и подходящие форматы: офис, гибрид или удалёнка. Укажите ограничения и готовность к переезду, если это связано с вакансией.
Читать ответНазовите точное направление образования и степень, затем отдельно обучение по ML. Наличие ML-проектов не означает, что диплом именно по машинному обучению.
Читать ответЗадача — ранжировать блоки главной страницы с глобальным ограничением на повтор контента, а не заново рекомендовать отдельные items. Ценность блока меняется после выбора уже показанных объектов.
Читать ответList — изменяемая последовательность, tuple — неизменяемая по составу ссылок. Оба сохраняют порядок и допускают разные типы элементов; tuple может быть ключом словаря только при хешируемых элементах.
Читать ответЗащита RAG строится на качестве поиска, проверяемых источниках и возможности отказаться от ответа. Наличие найденного текста не гарантирует, что ответ модели следует именно из него.
Читать ответНазовите реальный размер своей команды и уточните её границы: непосредственная рабочая группа, направление или вся организация. Затем коротко опишите роли и своё взаимодействие с ними.
Читать ответВ IPS речь о дисперсии оценки ожидаемой награды целевой политики на случайных логах. Её увеличивают большие веса, возникающие при малой вероятности наблюдённого действия у logging policy.
Читать ответ