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
Для построения качественного пула вопросов и ответов для оценки системы в области машинного обучения и ИИ важно учитывать несколько аспектов:
Читать ответROC AUC — это метрика качества бинарного классификатора.
Читать ответДерево решений при предсказании для объекта с признаком вне обучающего диапазона просто следует по ветвям, сравнивая значение признака с порогами в узлах.
Читать ответLoRA (Low-Rank Adaptation) — это метод адаптации больших нейросетевых моделей, позволяющий эффективно дообучать их на новых данных с минимальными затратами ресурсов.
Читать ответPersona-based dialog — это подход в построении диалоговых систем и чат-ботов, при котором система моделирует определённую личность (персону) с характерными чертами, стилем общения и знаниями.
Читать ответНаличие тимлида в команде зависит от структуры и размера команды.
Читать ответЗадача классификации обращений в поддержку для приоритизации заключается в автоматическом распределении входящих запросов по категориям важности или срочности.
Читать ответВ бустинге, например в градиентном бустинге деревьев решений, модели строятся последовательно, каждая следующая пытается исправить ошибки предыдущих.
Читать ответКоличество деревьев в случайном лесу напрямую влияет на качество модели и её стабильность. При увеличении числа деревьев:
Читать ответДля оценки качества RAG (Retrieval-Augmented Generation) систем обычно используют следующие метрики:
Читать ответВ Python списки реализованы как динамические массивы, поэтому временная сложность операций зависит от позиции вставки:
Читать ответЧтобы найти самый популярный продукт в наборе данных, обычно нужно определить метрику популярности — например, количество продаж, количество покупок или просмотров.
Читать ответ