Interview Boost AI
Меню

Подготовка к интервью

Вопросы на собеседовании в хз

24 вопроса с собеседований в хз

24 вопроса 1632 компании 353 технологии

Что проверяют на интервью

Как устроена подборка

Подборка объединяет вопросы, отмеченные на этапах интервью в хз. Здесь можно понять структуру технической проверки и заранее повторить связанные темы. В подборке чаще встречаются темы: kubernetes, devops, infrastructure.

Связанные технологии

Kubernetes 2 Docker 1 HTTP 1

Связанные профессии

DevOps-инженер 2 Backend-разработчик 1
Все 24 Технические вопросы 41664 Поведенческие вопросы 4763 System Design 842 Лайвкодинг 3040

Каталог

Результаты поиска

Найдено: 24
Теория

Расскажи про жизненный цикл модели машинного обучения: из каких этапов он состоит и чем отличается от жизненного цикла обычного продукта?

Жизненный цикл ML включает постановку задачи, сбор и проверку данных, обучение, оценку, выкладку, мониторинг и переобучение. Помимо кода меняются данные, признаки и поведение целевой среды.

хз
Читать ответ
Теория

Меняется ставка ЦБ, соответственно меняются условия кредита (сумма, ставка) — что при этом может измениться в модели/кампании?

Изменение условий кредита может поменять доступность продукта, отклик клиентов, экономику кампании и распределение признаков модели. Но ставка ЦБ не означает автоматическое изменение каждого действующего договора.

хз
Читать ответ
System Design

Сервис модели постоянно висит и раз в неделю в него отправляют клиентов — не кажется ли это неэффективным, и что можно сделать?

Если модель нужна раз в неделю и допустим холодный старт, постоянный выделенный сервис может быть избыточным. Рассмотрите пакетное задание, масштабирование до нуля или общий пул вычислений.

хз
Читать ответ
Теория

Банк [имя] хочет рассылать SMS о новом ипотечном предложении не всем клиентам, а только целевым — какая здесь нужна модель и что важно учесть с точки зрения бизнеса?

Для таргетирования полезна модель вероятности отклика, а при наличии экспериментальных данных — uplift-модель, оценивающая дополнительный эффект SMS, а не просто склонность оформить продукт.

хз
Читать ответ
System Design

Как эта модель/сервис будет запускаться и работать, учитывая, что SMS нужно отправить в конкретное время по расписанию?

Сохраняйте запланированную SMS в БД с временем отправки и статусом. Планировщик выбирает наступившие задания, а отдельный worker отправляет их через провайдера.

хз
Читать ответ
System Design

Что происходит с данными после того, как модель их оценила?

После оценки моделью результат должен пройти проверку формата и бизнес-правил, а затем попасть в предусмотренный процесс: хранение, показ, очередь или ручную проверку. Единой обязательной схемы нет.

хз
Читать ответ
Поведенческий

Более простой пример: SMS-рассылка с предложением купить колбасу, но наступает православный пост — что при этом меняется и на что обращать внимание?

Меняется контекст спроса и уместность предложения, поэтому нужно проверить сезонность, содержание сообщения и состав целевой аудитории. Не следует автоматически считать всех получателей соблюдающими пост.

хз
Читать ответ
System Design

Как именно будет разворачиваться модель — например, на виртуальной машине? Где конкретно?

Место размещения модели выбирают по требованиям к GPU, памяти, задержке, данным и эксплуатации. Виртуальная машина — один из вариантов, а не достаточное описание deployment.

хз
Читать ответ