Банк вопросов из реальных собеседований

Команда меняет prompts/models/rules для invoice parsing. Как не сломать качество при каждом изменении?

Какие проблемы возникают при использовании длинного контекста в LLM и какими подходами их адресуют?

Как MQA, GQA и MLA уменьшают состояние внимания при генерации по сравнению с обычным многоголовым вниманием?

Чем разреженная MoE-модель отличается от плотной, как маршрутизатор выбирает экспертов и какие системные сложности возникают на применении?

Модель ранжирования готова. Как вывести ее в прод: offline batch или online inference?

Нужно построить support bot для fintech-приложения. Какие компоненты нужны и как снизить риск неправильного ответа?

Как бы ты сделал retrieval-augmented generation для короткого factual snippet в поисковой выдаче?

Как построить RAG/search систему, если корпус по масштабу похож на большой веб-поиск?

Как спроектировать ассистента, который отвечает по текущему уроку, но не раскрывает будущие материалы?

Как перенести Vision Transformer с отдельных изображений на временную последовательность и не сделать индексацию архива слишком дорогой?

Нужно спроектировать продукт: пользователь дает текстовую задачу, система делает презентацию со слайдами, таблицами и картинками. Как построить pipeline?

Нужно спроектировать AI-native продукт, который по запросу пользователя генерирует качественные motion graphics. Как выбрать между pipeline и fully agentic архитектурой, как встроить human-in-the-loop evaluation и как управлять trade-off между quality, consistency и latency?

Как выбрать временное окно и объединить представления кадров в один или несколько векторов для поиска?

В LLM serving есть несколько GPU-воркеры. Почему наивная round-robin маршрутизация может быть неэффективным, и как спроектировать адаптивный слой маршрутизации, который учитывает запас GPU-памяти и переиспользование KV cache?

Нужно построить систему, которая извлекает полезные поля из PDF-инвойсов разных поставщиков. Какую архитектуру выбрать?

Как онлайн проверять новую модель выбора контрольных вопросов, если ошибка может пропустить мошенника или заблокировать клиента?

How would you build item embeddings from text, images/video and categorical/numerical attributes under real serving constraints?

После градиентного бустинга какую нейросетевую архитектуру можно проверить для последовательных данных и от каких свойств задачи зависит выбор?

В международном поиске нужно показывать короткое описание объекта в карточке ответа, например для Китая. Как построить ML-систему генерации таких описаний?

Design a semantic search layer for geo/address suggestions where users can type categories like "cafe" and expect restaurants, POIs and relevant addresses across many languages.

Какие решения по единице индекса, обновлению, фильтрам и оценке нужно завершить до добавления повторного ранжировщика?

Как построить датасет для модели, которая оценивает реакцию пользователя на стоимость доставки или минимальную сумму заказа?

Как независимо кодировать текст и дорожный сегмент, построить векторный индекс и обучить быстрый поиск кандидатов?

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