Avito Technical: ML theory, TF-IDF coding and Python systems

Большое техническое собеседование Avito: вводная по опыту, широкий блок по ML-теории, задача TF-IDF, вопросы по Python/runtime и короткий системный дизайн детектора контактов в описаниях товаров.

Аудио и материалы

Выводы и как готовиться

Широкие technical-собеседования лучше вести как карту тем: сначала фиксировать модельный класс, затем метрику, данные и типовые failure modes.
TF-IDF coding проверяет не только формулу, но и аккуратность токенизации, подсчета document frequency и edge cases на пустых документах.
Python/runtime вопросы быстро переходят в production-дискуссию: GIL, multiprocessing, базы данных, тестирование и границы монолита/микросервисов.

Avito Technical: ML theory, TF-IDF coding and Python systems

Аудио и материалы

Intro, candidate experience and interview framing

ML theory: linear models, trees, optimizers, attention and word2vec

Implement TF-IDF from scratch

Python runtime, concurrency, testing and database basics

Design contact detection in marketplace item descriptions

Выводы и как готовиться