GRII RED
Реальное техническое собеседование12 марта 2026
GRII RED: ML System Design
System design cart recommendations: item-item baseline, category complements, fallbacks и online инференс.
8 вопросов7 кейсов1 ч 2 минДоступна аудиозапись
Аудио и материалы
Аудио собеседования
0:00 / 1:01:53
Этап 2 из 2GRII REDML/RecSys Engineer2026-03-03 - 2026-03-12
Собеседования в GRII RED: ML-инженер по рекомендательным системамML System Design в GRII RED
Выводы и как готовиться
- Для рекомендаций в корзине сначала нужно объяснить цель блока: не клики ради кликов, а дополнительные полезные товары, рост заказа и отсутствие раздражающих дублей.
- Первый рабочий вариант - считать товары, которые часто покупают вместе, но сразу фильтровать уже добавленное, недоступное и несовместимое.
- В продакшене тяжелые списки кандидатов считаются заранее, а онлайн-сервис быстро учитывает текущую корзину и включает запасной сценарий, если кандидатов не хватает.