Подготовка к интервью
3834 вопроса с собеседований в Сбер
Что проверяют на интервью
Подборка объединяет вопросы, отмеченные на этапах интервью в Сбер. Здесь можно понять структуру технической проверки и заранее повторить связанные темы. В подборке чаще встречаются темы: database, sql, backend.
Каталог
В LangGraph переход между нодами происходит через определённые связи (edges), которые задают логику перехода в графе. Основные виды переходов:
Читать ответРешающие деревья — это алгоритмы машинного обучения, которые используют древовидную структуру для принятия решений и классификации данных.
Читать ответМультиколлинеарность признаков — это ситуация, когда два или более признаков (фич) в наборе данных сильно коррелируют между собой, то есть один признак можно почти линейно выразить через другие.
Читать ответРазбиение документов на чанки (фрагменты) — это распространённый приём в задачах обработки естественного языка и retrieval-augmented generation (RAG).
Читать ответДля запуска LLM (Large Language Model) локально в бизнес-системе можно использовать несколько подходов:
Читать ответВ системе мониторинга, связанной с AI и ML, сам промпт обычно хранится в базе данных или в логах, которые собирают информацию о запросах к модели.
Читать ответДа, многие задачи, решаемые с помощью оконных функций в SQL, можно переписать без них, используя подзапросы, агрегатные функции с группировками и JOIN.
Читать ответДля оценки цепочки событий в мультиагентном пайплайне часто используют следующие метрики:
Читать ответОптимизация неэффективного алгоритма обычно включает несколько этапов:
Читать ответВ Qwen (или подобных системах с цепочкой вызовов моделей) без использования structured output понять, кто кого вызвал, можно, анализируя контекст и логику взаимодействия моделей.
Читать ответОптимизаторы — алгоритмы для обновления параметров модели в процессе обучения, чтобы минимизировать функцию потерь. Разберём основные из них:
Читать ответБольшие языковые модели (LLM) для классификации запроса обычно возвращают либо:
Читать ответ