Реальный собесWaymo2026-03-05
Waymo ML Modeling: rare events по temporal embeddings
ML modeling секция Waymo loop: постановка multi-label задачи для редких событий в дорожных логах, temporal embeddings, safety-critical метрики, self-supervised pretraining, distillation/quantization и production feedback loop.
Таймлайн собеседования
Компактный список вопросов и задач по ходу записи: раскрывайте только нужные детали.
Выводы и как готовиться
- Редкие события лучше формулировать как multi-label temporal classification, а не как обычную multiclass задачу.
- В safety-critical постановке recall и false negatives обсуждаются вместе с precision и downstream review budget.
- Production loop для таких моделей держится на slice monitoring, hard-case regression и регулярной active-learning разметке.