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
GigaChat — это платформа или система для масштабируемого общения, часто с использованием технологий искусственного интеллекта и машинного обучения для улучшения взаимодействия.
Читать ответВ Python оператор is проверяет, указывают ли две переменные на один и тот же объект в памяти (т.е. сравнивает идентичность объектов).
Читать ответЧаще всего используется нотация "О большое" (Big O), которая показывает верхнюю границу роста ресурсоёмкости алгоритма при увеличении входных данных. Например:
Читать ответRAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход, который комбинирует поиск релевантной информации и генерацию ответа на её основе. В общем виде процесс выглядит так:
Читать ответДля модели оценки недвижимости ключевыми метриками являются:
Читать ответГрадиентный бустинг и случайный лес — это оба ансамблевые методы машинного обучения, основанные на деревьях решений, но они отличаются по принципу построения и объединения моделей.
Читать ответЧтобы определить вертикальную ось симметрии для набора точек на плоскости, можно воспользоваться следующим подходом:
Читать ответВ работе с задачами ранжирования я применял несколько метрик, в зависимости от задачи и типа данных:
Читать ответСкорость генерации токенов (tokens per second) в модели Qwen зависит от конкретной конфигурации модели, аппаратного обеспечения и оптимизаций.
Читать ответModel interpretability — это способность понять и объяснить, как и почему модель машинного обучения принимает те или иные решения. Это важно для доверия к модели, отладки и соблюдения нормативных требований.
Читать ответВ Go для обработки пустой строки в функции обычно проверяют длину строки или сравнивают её с пустой строкой "". Это важно, чтобы избежать ошибок при работе с данными или логике, зависящей от содержимого строки.
Читать ответЧтобы отсортировать 20 чанков и выбрать топ-5 наиболее релевантных для передачи в LLM, обычно используют метрику релевантности — например, косинусное сходство между вектором запроса и векторами чанков.
Читать ответ