ML Mentor
Назад к подготовке
T-Bank
Фидбек после собеседованияФидбек после собеседования2025-09-30T-Bank

Т-Банк: Техническое собеседование

Вопросы по рекомендациям: поиск, ранжирование, разнообразие при переранжировании, офлайн-метрики, утечки валидации, ALS/implicit feedback и основы Transformer/SASRec.

Пройти собеседование

Аудио и материалы

Аудио собеседования

0:00 / 52:43

Этап 1 из 3Т-БанкML Engineer / RecSys2025-09-30 - 2025-10-09
Собеседования в Т-Банк: ML Engineer / RecSys

Техническое собеседование в Т-Банк

Весь процессЭтап 2

Выводы и как готовиться

  • The strongest technical thread is not model naming, but explaining where поиск, ranking and reranking responsibilities split in a real recommender.
  • The interview probes metric hygiene: recall@K, precision@K, coverage, NDCG and what changes when K grows.
  • The validation block is valuable trainer material because it catches an optimistic train/validation/test split mistake after hyperparameter tuning.