Банк вопросов из реальных собеседований

OCR API обрабатывает один документ за 2 секунды, на время обработки занимает 1 CPU core и 3.5-4 GB RAM. На сервере 20 cores и 64 GB RAM. Как посчитать safe throughput?

For a FastAPI-backed LLM product, when would you use Postgres, ClickHouse and Redis?

Какими командами проверить файлы, журналы, процессы, ресурсы, порт и системный сервис при сбое приложения?

Как merge и rebase объединяют историю веток, чем различаются их последствия и когда безопасно применять каждый способ?

Панель должна показывать CTR по минутам, пятиминутным и часовым окнам. Как спроектировать API и хранение агрегатов?

На review ты видишь тест, который проверяет только HTTP 200. Что с ним не так и как сделать проверку полезной?

Как решать cold start для нового пользователя в ленте рекомендаций? Когда использовать popularity, user-based, item-based и content-based подходы?

Что важно при запуске CV-модели на edge-устройстве или VR-гарнитуре?

How do dropout and BatchNorm behave in train vs inference, and what can go wrong when fine-tuning a network with small batches or multi-GPU training?

В Kafka topic 10 partitions и 100 задач: 90 задач по 90 ms и 10 задач по 1 s. Задачи равномерно лежат по partitions, внутри partition порядок последовательный. Как оценить best/worst completion time для 1, 10 и 20 consumers?

Как LightFM помогает cold start и когда в рекомендациях появляются bandits?

OCR распознал текст на вывеске. Как понять, какой организации он соответствует, и когда результат можно публиковать?

Команда развивает мультимодальную модель для поиска и продукта вроде нейро-ответов. Какие use cases стоит выбрать и как приоритизировать?

Что значит "репрезентативное фото" для организации в гео-продукте и как выбрать такое фото автоматически?

Что делать, если бизнес-изменение записалось в БД, а событие в Kafka не отправилось?

У товара может быть несколько фотографий: общий вид, детали, разные ракурсы. Как получить устойчивое представление товара для поиска по фото?

Как построить сервис, который по текстовому запросу генерирует презентацию и PDF?

Какие граничные случаи нужно учесть, если LRU-кеш хранит произвольные пользовательские значения?

Есть две одинаковые неоднородные веревки. Каждая полностью сгорает за 60 минут, но скорость горения по длине неизвестна. Есть зажигалка. Как отмерить 45 минут?

Пользователь загружает фотографию товара. Когда достаточно выделить объект ограничивающей рамкой, а когда для поиска нужна точная сегментация?

Пользователь повторно отправил запрос на пополнение баланса. Как сделать endpoint идемпотентным?

Как Redis обрабатывает запросы внутри и за счет чего отдельные команды выглядят атомарными и согласованными для клиента?

Как адаптировать имеющуюся модель под новые задачи? Какие варианты вы бы рассмотрели и от чего зависит выбор?

Агент генерирует презентации/таблицы/документы. Как хранить версии артефактов и поддерживать откат/редактирование?