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
A/B тестирование для ML-моделей — это метод сравнения двух версий модели (A и B) на реальных пользователях или данных, чтобы определить, какая из них показывает лучшие результаты по ключевым метрикам.
Читать ответВ градиентном бустинге обучение происходит на остатках (градиентах ошибки), а не на самих выходах предыдущих моделей.
Читать ответВ проектах, связанных со спортом, я занимался управлением разработкой систем анализа спортивных данных и моделей прогнозирования результатов.
Читать ответПолносвязная нейронная сеть (Fully Connected Neural Network, FCNN) состоит из слоев нейронов, где каждый нейрон предыдущего слоя связан со всеми нейронами следующего слоя.
Читать ответДля отправки метрик и логов агентов в Grafana обычно используют связку Prometheus и Grafana.
Читать ответLangGraph — это инструмент для построения и управления графами вызовов и взаимодействий между различными языковыми моделями и компонентами в рамках сложных NLP-пайплайнов.
Читать ответSelf-refine prompting — это техника работы с большими языковыми моделями (LLM), при которой модель сама анализирует и улучшает свой первоначальный ответ, используя дополнительные запросы или уточнения к себе же.
Читать ответПроект по прогнозированию оттока сотрудников решает бизнес-задачу удержания ключевых специалистов и снижения затрат на найм и обучение новых.
Читать ответАналитическое решение задачи линейной регрессии с использованием матричной алгебры основано на формуле нормального уравнения:
Читать ответПолностью писать код 100% времени — не всегда оптимально.
Читать ответЧтобы посчитать средний опыт работы для каждой категории зарплаты, нужно сгруппировать данные по категориям зарплаты и вычислить среднее значение опыта в каждой группе.
Читать ответЭтот слой увеличивает пространственные размеры (ширину и высоту) входного тензора, восстанавливая разрешение, потерянное на этапе сжатия (downsampling).
Читать ответ