ML Mentor
К реальным собесам
Реальный собесSatel Generation2026-04-21

Satel Generation: RAG, evaluation и production ownership

Технический deep dive по RAG-пайплайну: архитектура embeddings/retrieval, оценка качества, self-hosted LLM и опыт доведения ML-проектов до production.

Таймлайн собеседования

Сначала список вопросов и задач по ходу записи. Условие или вопрос можно раскрыть отдельно; решение и разбор спрятаны в отдельной плашке.

00:07:06-00:07:12Вопросconfidence: high

Какая архитектура эмбеддингов была в RAG

RAGembeddingsretrieval
00:11:28-00:11:37Вопросconfidence: high

Как оценивать качество RAG-системы

RAGevaluationmetrics
00:15:52-00:15:58Behavioralconfidence: high

Какой ML-проект ты доводил до production

productionownershipMLOps

Выводы и как готовиться

  • RAG нужно разбирать на отдельные контуры: ingestion, chunking, retrieval, reranking, context assembly и generation.
  • Оценку качества стоит делить на retrieval-метрики, generation-метрики и production/product signals.
  • Для production-вопросов нужен короткий ownership story: роль, rollout, мониторинг, impact и ограничения.