FlameTree техническое собеседование: Agents, NLP, LLM и Python backend

Техническое собеседование с вопросами по LLM inference, agents, LoRA/quantization, Python backend, Git/Linux, pytest fixtures и Docker multistage build.

21 вопрос57 минДоступна аудиозапись

Язык вопросовРусский English Оригинал

Пройти собеседование Весь ход интервью

Аудио и материалы

Аудио собеседования

0:00 / 56:45

Выводы и как готовиться

По LLM нужно уметь объяснять базовые компоненты: tokenizer, generation loop, KV cache и evaluation.
Замена модели в production требует offline eval, performance tests и canary/A-B, а не только leaderboard.
Backend-вопросы часто проверяют production hygiene: tests, Docker, dependency boundaries.

FlameTree техническое собеседование: Agents, NLP, LLM и Python backend

Аудио и материалы

Аудио собеседования

Расскажите про последние ML/NLP проекты

LLM использовалась для внешних клиентов или внутренних процессов

Как языковая модель генерирует следующий токен

Авторегрессионная генерация и кеш ключей и значений

Токенизатор языковой модели

Проверка новой открытой языковой модели для продукта

Чем агент отличается от одиночного вызова модели

Устойчивые инструкции для языковой модели

Когда дообучать языковую модель

Как работает LoRA

Квантизация языковой модели

Принципы SOLID в серверном коде

Порядок применения декораторов Python

Цикл событий asyncio

Lock, Event и Semaphore в asyncio

Потоки и процессы в Python

Фикстуры pytest и их область действия

Слияние и перебазирование в Git

Многоэтапная сборка Docker-образа

Диагностика Linux-сервера

Вопросы к интервьюеру про команду, задачи и roadmap

Выводы и как готовиться