Какие кейсы пройти, чтобы научиться проектировать ML-систему от цели до запуска?
Постановка задачи, данные, baseline, offline/online validation, serving, monitoring и продуктовые ограничения.
Проходите по порядку: база → глубина → применение.
Собирает основу темы и задаёт правильную структуру ответа.
Dodo
Самый цельный общий MLSD-кейс: бизнес-цель, action модели, данные, pricing, A/B и безопасный запуск.
Добавляет сложные follow-up и проверяет глубину понимания.
GRII RED
Подробный RecSys MLSD с baselines, ALS, ANN, constraints, персонализацией и online serving.
Переводит знания в coding или законченный прикладной кейс.
Waymo
Сложный мультимодальный кейс: разметка, dual encoder, video pooling, reranking и monitoring.
Матрица построена по конкретным вопросам и этапам, а не по совпадению слов в заголовке.
| Подтема | Начать отсюда | Углубиться | Закрепить на практике |
|---|---|---|---|
| Постановка задачиЦель, действие модели, ограничения и границы системы. | Глубоко | Рабочее понимание | Глубоко |
| МетрикиBusiness, offline, online и guardrail-метрики. | Глубоко | Рабочее понимание | Рабочее понимание |
| Данные и признакиДоступность, свежесть, разметка и feedback loops. | Глубоко | Рабочее понимание | Глубоко |
| Baseline и модельПростой baseline, архитектура и выбор решения. | Глубоко | Глубоко | Глубоко |
| ПроверкаOffline validation, эксперименты, MDE и A/B. | Глубоко | — | — |
| ProductionServing, monitoring, fallback и деградация. | Рабочее понимание | Глубоко | Рабочее понимание |
Откройте ключевой вопрос или задачу отдельно, если не готовы проходить интервью целиком.
На страницах собеседований есть ещё 23 связанных вопросов.
В выбранных интервью эта тема проверяется устно и через system design. Отдельных coding-задач в маршруте пока нет.