Банк вопросов из реальных собеседований

Как спроектировать candidate generation и ranking для подбора поставщиков под закупочную заявку в маркетплейсе корпоративных закупок?

Есть DSSM-подобная модель, обученная на сессиях кликов с исходным, положительным и отрицательным товаром. Как добавить текстовый эмбеддинг товара из LLM?

Модель должна работать на колонке или камере с CPU и ограничениями по задержке, приватности и энергопотреблению. Как спроектировать такое решение?

Как применить результаты восприятия, прогнозирования и карты из действующей системы автономного вождения для поиска дорожных сцен?

Что делать, если исторически стоимость доставки менялась редко и почти нет вариативности для обучения эластичности?

Исторические данные есть только по поставщикам, которых уже показывали или приглашали. Как понять и уменьшить selection bias, и как обращаться с losing bids?

LLM извлекает признаки из PDF-отчета: например, будущий план производства. Как проверить, что признак основан на документе, а не на внешних знаниях или догадках?

Нужно добавить LLM-агента в существующий продуктовый pipeline. Как спроектировать границы агента, tools, контекст, проверки и мониторинг?

Retriever вернул top-K чанков. Как выбрать финальный контекст для LLM и где нужен reranker?

Есть доменный поиск, где generic embeddings плохо работают. Как дообучить encoder и проверить, что retrieval стал лучше?

Есть прогноз производства по рудникам/активам. В отчетах компаний есть текст, планы роста, графики и будущие ожидания. Как использовать LLM, чтобы улучшить табличную модель, но не заменить ее полностью?

Юридические документы плохо режутся фиксированным окном. Как построить chunking для legal или enterprise RAG?

Есть база объявлений авто и якорное объявление. Нужно находить архивные объявления, где визуально другая машина: другой цвет, салон, колеса, кузов или ракурс. Как поставить задачу и обучить модель?

В отчете сказано: производство вырастет на 20% за год, рост начнется во второй половине года. Модели нужен прогноз по кварталам. Что должна вернуть LLM-фича?

Есть LTV/retention прогноз по когортам. Для старых когорт есть 7/30/180 дней истории, а для новых есть только install или trial. Как строить прогноз уже сегодня?

Есть LTV/retention прогноз по когортам. Для старых когорт есть 7/30/180 дней истории, а для новых есть только install или trial. Как строить прогноз уже сегодня?

Помимо ответа на free-text вопрос нужно показывать related articles. Как их формировать: заранее или в зависимости от запроса, и где нужен reranker?

У каждого заказчика свое дерево категорий: названия могут быть нормальными словами, внутренними кодами или разной глубины. Как учитывать такие категории при подборе поставщиков?

Данные casino-продукта лежат в хранилище и приходят через очередь сообщений. Нужно регулярно обновлять признаки и скорить пользователей. Как спроектировать production pipeline?

Есть реальный продуктовый use case: customer support automation. Нужно сравнить два LLM/agent variants и выбрать, какой запускать. Как спроектировать evaluation: данные, offline metrics, human/LLM judging, system metrics и online validation?

Поставщика можно представить через прошлые заявки, профиль и категории. Как построить представление поставщика и какие проблемы есть у averaging request embeddings?

Есть трансформерная модель рекомендаций по истории пользователя. Как сделать так, чтобы она не ломала online-сервис?

Как наложить ограничения по категориям и комплементарности, если кандидаты извлекаются из ANN-индекса по эмбеддингам?

Есть последовательность представлений дорожной сцены за временное окно, в котором могут одновременно происходить несколько редких событий. Как поставить задачу и построить базовое решение?