Apriori: Техническое собеседование

Oral техническое собеседование on tool calling, 72B model memory, quantization, LoRA, reranker training, ML файлы для деплоя, schema migrations, Kubernetes primitives and RAG.

10 вопросов45 минДоступна аудиозапись

Язык вопросовРусский English Оригинал

Пройти собеседование Весь ход интервью

Аудио и материалы

Аудио собеседования

0:00 / 44:31

Этап 2 из 2AprioriData Science Engineer / ML Platform Engineer2025-10-22 - 2025-10-24

Собеседования в Apriori: платформа LLM

Техническое собеседование в Apriori

Этап 1 Весь процесс

Выводы и как готовиться

Техническое собеседование проверяло инженерную глубину вокруг LLM-платформ, а не только знание моделей.
Несколько ответов можно было превратить в вопросы тренажера: интервьюер давал четкие формулировки и полезные исправления.
Само интервью заканчивается на 00:39:55; нерелевантный рекламный фрагмент после 00:40:00 не включен в публичную таймлинию.

Apriori: Техническое собеседование

Аудио и материалы

Аудио собеседования

Interviewer intro and candidate ML background

Как вызов инструмента LLM работает внутри цикла агента

LLM математические вычисления и квантование памяти для модели 72B

Как работает тонкая настройка LoRA

Обучение и оценка реранкера RecSys

ML артефакты и развертывание модели

Миграция схемы производственной базы данных

Модуль Kubernetes, сервис, развертывание и узел

Сквозной RAG: подготовка данных, прием и обслуживание индекса.

Company Q&A: ML platform, agent orchestration and LLM gateway

Выводы и как готовиться