Банк вопросов из реальных собеседований

В invoice parsing часть документов native PDF, часть сканы. Как определить, какой путь обработки использовать и какие ошибки ждать?

Как встроить ML-реранкер в существующий поиск, если candidate generation уже возвращает itemIds?

Поиск по статьям можно оценивать offline, но продукту важно, помог ли он пользователю. Какие online-сигналы это показывают?

После запуска CV модели на реальных точках появляются ошибки, новые блюда и новые условия съемки. Как построить поддержку и дообучение?

Какие способы передать Transformer порядок токенов существуют и как работает RoPE?

Пользователь пишет естественный запрос к большой корпоративной базе. Как матчить сущности, аббревиатуры, таблицы и колонки?

На фото есть вывеска организации. Как построить pipeline, который извлекает текст и использует его в продукте?

Как хранить извлеченный из документов план производства, чтобы новые отчеты корректно обновляли forecast features?

Почему модель на исторической добыче может резко ошибиться, если компания инвестирует в новый способ добычи или расширение рудника?

Нужно прогнозировать поквартальную добычу по рудникам. Какие признаки и baseline-модель стоит построить до LLM-слоя?

Explain at a high level how TensorRT or similar inference optimizers speed up neural networks, and why INT8 quantization usually needs calibration.

Для международного поиска можно перевести уже существующее описание или генерировать новое на целевом языке. Как сравнить подходы?

Why do VAD and diarization matter in an operator-client call pipeline, and how would you use them before ASR and extraction?

Как встроить VLM, поиск по картинкам и чат-ассистента в продукт поиска недвижимости так, чтобы они дополняли основной поиск и ранжирование, а не заменяли их?

Как модель генерирует текст токен за токеном и какую работу экономит кеш ключей и значений внимания?

A product transcribes medical consultations and uses an LLM for summarization and clinical notes, but the general model confuses medical terms. How would you improve domain understanding?

Нужно построить систему, которая ищет по внутренним документам и помогает отвечать на вопросы. Какой пайплайн спроектировать?

Как устроены энкодер и декодер Transformer, механизм самовнимания, Q/K/V, позиционное кодирование и чем архитектуры GPT и BERT отличаются друг от друга?

Из каких блоков состоит агент на основе языковой модели, где хранится его состояние и как он безопасно вызывает внешние инструменты?

Из каких блоков состоит агент на основе языковой модели, где хранится его состояние и как он безопасно вызывает внешние инструменты?

Как разложить панель CTR в реальном времени на приём событий, потоковую агрегацию, хранилище и API?

Чем двунаправленный энкодер BERT отличается от причинного декодера GPT и почему эти архитектуры подходят для разных задач?

Нужно сделать блок рекомендаций в корзине для 10 млн пользователей и 100 тыс. товаров. Как построить простой базовый вариант по статистике совместных покупок?

Как безопасно выкатить новую версию ONNX-модели в production: какие проверки сделать до релиза, как включать трафик, что мониторить и как быстро откатиться?