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.
Плюс CatBoost: лучше работает с категориальными признаками без необходимости их предварительного кодирования, что упрощает подготовку данных и часто улучшает качество модели.
Apache Beam — это унифицированная модель программирования для обработки больших данных, которая позволяет писать конвейеры обработки данных, работающие как в пакетном, так и в потоковом режиме.
Anchor-free детекторы — это методы обнаружения объектов на изображениях, которые не используют заранее заданные якорные (anchor) рамки для предсказания объектов.
Sandboxing агента — это изоляция среды, в которой работает агент (например, LLM-агент), чтобы ограничить его доступ к системным ресурсам и предотвратить нежелательные или опасные действия.
Propensity score — это вероятность того, что объект (например, пациент или пользователь) получит определённое лечение или воздействие, учитывая наблюдаемые ковариаты (характеристики).