Банк вопросов из реальных собеседований

Как превратить документы в признаки для прогноза: один summary, JSON-state или ленту событий?

Как работает function calling и как добиться корректного structured output?

Как использовать скрытый профиль студента и не дать пользователю вытащить его через prompt injection?

В панели CTR есть поток событий о показах и кликах. Как разделить роли Kafka, S3 и ClickHouse?

Почему исторический backtest LLM-фичей может быть нечестным, даже если документы подаются с правильными датами?

A 72B-parameter LLM is served on an A100 80GB. Estimate whether FP16 fits and explain what quantization changes.

You trained and evaluated an ML model. What model files do you version, how do you package the service and how do you roll it out safely?

Как добавить текстовые и визуальные признаки в рекомендательную систему без поломки serving pipeline?

Какой baseline запустить для новой видео-ленты, если по ней еще нет кликов и покупок?

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?