Подготовка к интервью
696 вопросов с собеседований в Wildberries
Что проверяют на интервью
Подборка объединяет вопросы, отмеченные на этапах интервью в Wildberries. Здесь можно понять структуру технической проверки и заранее повторить связанные темы. В подборке чаще встречаются темы: infrastructure, go, mobile.
Каталог
Differential Privacy (DP) — это математическая концепция, обеспечивающая формальную гарантию приватности данных.
Читать ответПроектирование системы помощника (например, чат-бота или голосового ассистента) включает несколько ключевых этапов:
Читать ответИзмерить качество модели без обучения напрямую невозможно, так как качество определяется на основе результатов, полученных после обучения и тестирования модели.
Читать ответОценка качества модели по бизнес-метрикам и отзывам пользователей включает несколько аспектов:
Читать ответОценка моделей без учителя для задачи ответов на вопросы (Question Answering) — сложная задача, так как нет явных меток правильных ответов. Возможные подходы:
Читать ответВ Python строки являются неизменяемыми (immutable) объектами. Это значит, что после создания строку нельзя изменить — любые операции, которые кажутся изменением строки, на самом деле создают новую строку.
Читать ответДля создания полезного помощника на базе вопросов и ответов важно структурировать и организовать данные так, чтобы система могла быстро и точно находить релевантную информацию. Основные шаги:
Читать ответВ Apache Spark ленивые (lazy) вычисления означают, что операции над данными не выполняются сразу при их вызове.
Читать ответCosine similarity часто предпочтительнее евклидова расстояния для семантического поиска, потому что она измеряет угол между векторами, а не их абсолютное расстояние.
Читать ответДа, у меня есть опыт работы с задачами обработки естественного языка (NLP). Я занимался такими задачами, как:
Читать ответВ learning to rank (LTR) существуют три основных подхода к обучению моделей ранжирования: pointwise, pairwise и listwise. Они отличаются тем, как рассматривают данные и формируют функцию потерь.
Читать ответДа, опыт работы с временными рядами в PySpark включает обработку больших объемов данных с временными метками, агрегацию, скользящие окна и применение моделей для прогнозирования.
Читать ответ