Реальный собесT-Bank2024-12-12
T-Bank MLSD: контрольные вопросы и phishing warnings
Две MLSD-задачи: ранжирование контрольных вопросов в call center с учетом fraud/friction и система предупреждений о phishing для интернет-провайдера.
Таймлайн собеседования
Компактный список вопросов и задач по ходу записи: раскрывайте только нужные детали.
00:03:28-00:18:44MLSD
MLSDРанжирование контрольных вопросов
00:18:44-00:31:22Вопрос
ВопросЛейблы и counterfactual bias
00:31:22-00:42:05Вопрос
ВопросA/B тест безопасной верификации
00:42:05-00:58:44MLSD
MLSDСистема предупреждений о phishing
00:58:44-01:09:12Вопрос
ВопросЛейблы и feedback loop в phishing detection
01:09:12-01:18:30Вопрос
ВопросМетрики и thresholds для warnings
Выводы и как готовиться
- Security ML почти всегда является constrained decision system, а не обычной моделью максимизации конверсии.
- Исторические логи контрольных вопросов смещены политикой показа, поэтому нужны propensity/exploration или очень консервативная оценка.
- Phishing warning system должен разделять model score и product policy: allow, warn, block, review.