Подготовка к интервью
625 вопросов с собеседований в МТС
Что проверяют на интервью
Подборка объединяет вопросы, отмеченные на этапах интервью в МТС. Здесь можно понять структуру технической проверки и заранее повторить связанные темы. В подборке чаще встречаются темы: python, backend, devops.
Каталог
Position bias — это систематическая ошибка в кликовых данных, когда элементы, расположенные выше в списке результатов, получают больше кликов независимо от их релевантности.
Читать ответДля задачи предсказания возраста с возможностью экстраполяции подходят модели, способные обобщать за пределы обучающего диапазона. К таким относятся:
Читать ответНа осях кривой обучения обычно отображаются:
Читать ответExploration-exploitation trade-off — это фундаментальная дилемма в обучении с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), связанная с выбором между:
Читать ответNeural retrieval — это подход к поиску информации, основанный на использовании нейронных сетей для представления и сопоставления запросов и документов в общем векторном пространстве.
Читать ответGraph pooling — это методы агрегации и снижения размерности графовых данных в графовых нейронных сетях (GNN), позволяющие выделить важные подграфы или узлы и упростить структуру для последующей обработки.
Читать ответПри дисбалансе классов в задачах классификации часто используют три варианта усреднения метрик (например, precision, recall, F1):
Читать ответSecure Multi-Party Computation (SMPC) — это криптографический протокол, позволяющий нескольким участникам совместно вычислять функцию от их приватных данных, при этом не раскрывая сами данные друг другу.
Читать ответВ NumPy функция reshape используется для изменения формы (размерностей) массива без изменения его данных.
Читать ответROC-AUC измеряет качество ранжирования предсказаний модели, а не их абсолютные значения.
Читать ответМетрики freshness и completeness используются для оценки качества данных в системах машинного обучения и аналитики.
Читать ответAnomaly detection в временных рядах часто использует методы, которые учитывают сезонность и тренды, чтобы выделить аномалии в остатках (residuals).
Читать ответ