ML System Design

Бейзлайн и оценка

Простая первая версия и проверка, которая отделяет ценность решения от сложности модели.

baselineoffline evaluationregression setevaluation slices

проверенных вопросов

реальных собеседования

компании

Раздел полностью проверен: учтены все опубликованные вопросы и кейсы с разметкой ML System Design. Частотность относится к этому корпусу. Проверка от 2026-07-16.

Начать с вопроса Смотреть все формулировки

Что нужно уметь

Выбрать дешёвый бейзлайн
Провести offline-проверку по времени и срезам

Как эту тему спрашивают

Канонические типы вопроса объединяют разные формулировки, но каждая ссылка ведёт на конкретный вопрос из интервью.

Что должно быть в ответе

Простой рабочий baseline
Разбиение, имитирующее production
Метрики по срезам и критерий запуска

Прямой вопрос2GIS

Low-F1 классы в CV taxonomy

2GIS: Computer Vision для фото заведений и OCR

Что нужно уметь

Как эту тему спрашивают

Что должно быть в ответе

Low-F1 классы в CV taxonomy

Метрики рекомендаций в корзине

Базовые показатели ASR и LLM для извлечения звонков на встречу

Поиск недвижимости по текстовому запросу: метрики и признаки

Быстрый baseline ранжирования лучше random

Проверка пользы функции распознавания аудиособытий

BERT, предложение transformers и аналогия метрического обучения

Офлайн-метрики RecSys: recall@K, precision@K, coverage и NDCG

Как интерпретировать MSE на тестовом периоде

Историческая цена почти не менялась

Метрики и защитные ограничения эксперимента с доставкой

Разбиение эксперимента, MDE и проверки до запуска

Проверка данных, собранных новой ценовой стратегией

Бизнес-метрики и model metrics

Metric learning для сопоставления авто по фото

Какие target и метрики выбрать для ранжирования поставщиков

Проверка пользы функции распознавания аудиособытий

Объём данных и включение дорогого режима обработки

Tabular baseline для прогноза добычи

Почему годовой guidance нельзя наивно усреднять

Leakage из pretraining LLM на историческом backtest

Как интерпретировать backtest при возможном leakage

Декомпозиция неопределенного исследовательского проекта ML

Оффлайн и онлайн-метрики для рекомендаций по аналогичным пунктам

Бизнес-метрики ML-задачи маркетплейса

Офлайн-проверка модели маркетплейса

Связь бизнес-метрик и офлайн-метрик модели

Локация и качество изображений в признаках объявления

Офлайн-оценка новой карусели

Метрики рекомендательной системы маркетплейса

Какие внешние сигналы брать для более качественного прогноза

MVP без истории взаимодействий

Цели и метрики рекомендательной ленты в банковском приложении

Прогнозирование временных рядов: постановка, baseline и валидация

Метрики маркетплейс-поиска

Разбор ошибок модели редких событий

Translation baseline против native generation