Подготовка к интервью
36 вопросов с собеседований в Мегафон
Что проверяют на интервью
Подборка объединяет вопросы, отмеченные на этапах интервью в Мегафон. Здесь можно понять структуру технической проверки и заранее повторить связанные темы. В подборке чаще встречаются темы: livecoding, frontend, code review.
Каталог
Извлеките двух- или трёхзначный код региона из конца номера, накопите сумму годов и количество машин по коду. Среднее — сумма, делённая на количество; ведущий ноль региона лучше сохранить.
Читать ответСоздайте обёртку, которая печатает func.__name__, затем вызывает функцию с исходными аргументами и возвращает результат. Используйте functools.wraps для сохранения метаданных.
Читать ответLifecycle marketing — это подход к маркетингу, который ориентирован на взаимодействие с клиентом на всех этапах его жизненного цикла с продуктом или сервисом.
Читать ответVirtual team — это команда, члены которой работают удалённо из разных географических точек, используя цифровые инструменты для коммуникации и совместной работы. Особенности:
Читать ответSWOT-анализ — это инструмент стратегического планирования, который помогает выявить сильные и слабые стороны проекта, а также возможности и угрозы. Для анализа рисков с помощью SWOT нужно:
Читать ответDifferentiable NAS (DARTS) и RL-based NAS — это два подхода к автоматическому поиску архитектур нейронных сетей, но они принципиально отличаются по способу оптимизации.
Читать ответNVIDIA Nsight Compute — это мощный профайлер для анализа производительности CUDA-приложений на GPU.
Читать ответMinimal Detectable Effect (MDE) — это минимальный размер эффекта (разница между контрольной и тестовой группами), который можно статистически надежно обнаружить в эксперименте, например, в A/B-тесте.
Читать ответGraphSAINT (Graph Sampling based Inductive Learning Method) — это метод обучения графовых нейронных сетей (GNN), который использует эффективную технику выборки подграфов для масштабируемого обучения на больших графах.
Читать ответStacking и blending — это методы ансамблирования моделей, которые позволяют улучшить качество предсказаний за счёт объединения нескольких моделей.
Читать ответActor-Critic — это метод в обучении с подкреплением, который объединяет две модели (нейронные сети): актор (actor) и критик (critic).
Читать ответN-BEATS — это архитектура нейронной сети, специально разработанная для прогнозирования временных рядов.
Читать ответ