Прямой вопросMrBit
Как собрать feature pipeline, batch scoring и мониторинг
MrBit: ML System Design
К понятиям
ML System Design
Мониторинг и drift
Наблюдаемость сервиса, данных, предсказаний, отложенного качества и продуктового результата.
data driftconcept driftobservabilityPSImodel monitoring
8
проверенных вопросов
7
реальных собеседований
7
компаний
Раздел полностью проверен: учтены все опубликованные вопросы и кейсы с разметкой ML System Design. Частотность относится к этому корпусу. Проверка от 2026-07-16.
Что нужно уметь
- Разделить service/data/model/business monitoring
- Выбрать реакцию на drift и деградацию
Как эту тему спрашивают
Канонические типы вопроса объединяют разные формулировки, но каждая ссылка ведёт на конкретный вопрос из интервью.
Что должно быть в ответе
- Latency, errors и saturation
- Freshness, drift и распределение score
- Качество с labels и бизнес-метрики
Прямой вопросMrBit
Как собрать feature pipeline, batch scoring и мониторинг
MrBit: ML System Design
Прямой вопросDodo
Петля обратной связи от действующей стратегии ценообразования
Dodo: ML System Design
Прямой вопросDROM
Мониторинг и аудит для рекомендаций
DROM: RecSys ML System Design
Прямой вопросEasyBrain
LTV/R365 и годовой data drift
EasyBrain: Python-задача и LTV-моделирование
Прямой вопрос
Leakage из pretraining LLM на историческом backtest
ML System Design: прогноз производства по отчетам и LLM-фичи
Прямой вопросOkko
Предвзятость обратной связи и исследование в рекомендациях
Okko: ML System Design
Прямой вопросТ-Банк
Лейблы и feedback loop в phishing detection
T-Bank ML System Design: контрольные вопросы и phishing warnings