AgeCode
Аудиозапись технического собеседованияТехническое собеседование2026-03-12
AgeCode: Техническое собеседование
Англоязычный ML theory этап: probability approximation, linear regression, trees, ranking metrics и debugging.
Аудио и материалы
Этап 3 из 4AgeCodeML Engineer / Data Scientist2026-02-24 - 2026-03-26
Собеседования в AgeCode: ML Engineer / Data ScientistТехническое собеседование в AgeCode
Выводы и как готовиться
- Интервью проверяло не конкретный фреймворк, а способность рассуждать: probability approximation, модели, метрики и отладка качества.
- Для linear regression важно назвать closed-form solution, проблемы singular matrix, regularization и trade-off L1/L2.
- В production ML блоке ценились метрики ranking, guardrails latency/RPS и системный debugging: данные, leakage, overfit на маленьком датасете, ablations.