Ozon
Реальное техническое собеседование25 января 2025
Ozon: рекомендательные системы-собеседование про распределенное обучение, трансформеры и ранжирование
Техническое рекомендательные системы-собеседование: после рассказа про опыт спрашивают обучение на нескольких GPU, self-attention, метрики ранжирования, нейросетевые рекомендательные архитектуры и рантайм тяжелой модели.
7 вопросов1 кейс1 ч 31 минДоступна аудиозапись
Аудио и материалы
Аудио собеседования
0:00 / 1:30:31
Выводы и как готовиться
- Вопросы идут от практического ML engineering к теории трансформеров и дальше к RecSys design.
- Для ранжирования важно разделять offline-релевантность, online бизнес-метрики и guardrails.
- В кейсе про трансформер для рекомендаций отдельно проверяют, как кодировать разнотипные признаки и как потом это держать в рантайме.