Три опубликованных этапа T-Bank для ML-инженера по рекомендациям: техническое собеседование про fashion-рекомендации, метрики, ALS и SASRec; алгоритмическая секция; и ML System Design-кейс про lifestyle-ленту в банковском приложении.
Последовательность опубликованных собеседований в рамках одного процесса.
Т-Банк: Техническое собеседование
Вопросы по рекомендациям: retrieval, ранжирование, разнообразие при переранжировании, офлайн-метрики, утечки валидации, ALS/implicit feedback и основы Transformer/SASRec.
Алгоритмическая секция в Т-Банк
Три алгоритмические задачи: минимизация цены с купонами, первое/последнее вхождение в отсортированном массиве и вертикальная ось симметрии для целочисленных точек.
Т-Банк: ML System Design
Дизайн ML-пайплайна рекомендаций для социальной ленты в банковском приложении: метрики, представления, retrieval, ранжирование, холодный старт, переобучение и мониторинг.
