ML Mentor
К понятиям
Рекомендательные системы

Эмбеддинги и двухбашенные модели

Обучаемые представления пользователей и товаров для быстрого поиска кандидатов в векторном индексе.

two-towerDSSMitem embeddingsuser embeddingsANN
19
проверенных вопросов
13
реальных собеседований
11
компаний

Раздел полностью проверен: учтены все опубликованные вопросы с профильной разметкой и отдельно проверенные вопросы по ранжированию. Частотность относится к этому корпусу. Проверка от 2026-07-16.

Начать с вопросаСмотреть все формулировки

Что нужно уметь

  • Спроектировать двухбашенную модель
  • Собрать пары и сложные отрицательные примеры

Как эту тему спрашивают

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

Что должно быть в ответе

  • Отдельные представления пользователя и товара
  • Положительные и отрицательные пары
  • ANN-поиск и обновление embeddings
Прямой вопросCorSearch

BERT, предложение transformers и аналогия метрического обучения

CorSearch Technical: рексистема по изображениям и векторным признакам

Открыть вопросВсё собеседование
Прямой вопросOzon

Какие нейросетевые архитектуры используют в рекомендациях

Ozon: RecSys-собеседование про распределенное обучение, трансформеры и ранжирование

Открыть вопросВсё собеседование