ML Mentor
К реальным собесам
Реальный собесSber2026-04-30

Sber: Text2SQL, NLP и LLM critic

Технический ML/NLP собес вокруг Text2SQL copilot: validation agent, semantic matching NL и SQL, schema linking, BERT, attention и LoRA/adapters trade-offs.

Таймлайн собеседования

Компактный список вопросов и задач по ходу записи: раскрывайте только нужные детали.

00:08:07-00:10:00Вопрос

Agent critic для Text2SQL

00:10:18-00:12:34Вопрос

Semantic validation SQL vs natural language

00:12:34-00:15:33Вопрос

Schema linking и NER для корпоративной базы

00:16:03-00:17:37Вопрос

BERT, encoder и attention

00:18:07-00:22:01Вопрос

LoRA vs classic adapters для inference

00:22:42-00:24:42Вопрос

Overfitting, regularization и dropout

Выводы и как готовиться

  • Text2SQL в проде требует deterministic guardrails: parser, allowlist, dry-run/EXPLAIN и проверку доступа.
  • Semantic validation лучше строить через intent/AST representation, а не строковое сравнение SQL и вопроса.
  • В NLP блоке важно уметь быстро объяснить BERT, attention и inference trade-off LoRA vs classic adapters.