Вопрос на собеседовании: «В чём разница между классическим RAG и Agentic RAG?»

Если не знаете ответ — пора на курс. Сегодня в 19:00 МСК мы начинаем разбирать архитектуру автономных систем с нуля до продакшена.

Подготовим вас к сложным вопросам по AI:

— механизмы планирования в агентах;
— работа с памятью и контекстом;
— мультиагентная оркестрация;
— методы оценки faithfulness и relevancy ответов.

Подготовиться к офферу

Вас точно спросят про AI-агентов на следующем собеседовании

В 2026 году знание только градиентного бустинга — это база. Компании ищут тех, кто умеет внедрять LLM в продакшн через агентские архитектуры и понимает разницу между LangGraph и обычным чейнингом.

Подготовьтесь к техническим вопросам на курсе «Углубленные AI-агенты».

Что вы добавите в резюме:

— навык проектирования мультиагентных систем;
— опыт работы с актуальными фреймворками CrewAI и AutoGen;
— понимание методов масштабирования ИИ-решений;
— готовый сквозной проект в портфолио.

Курс уже идет, залетайте, пока есть места.

🚀 Записаться на основной курс

Если сомневаетесь — просто посмотрите вводное занятие.

Вопрос на $5k: «Как работает память в AI-агентах?»

Если ответите «просто векторная база» — провал. Векторная база — это знания, а память — это контекст. Правильный ответ включает архитектуру управления состоянием (State Management).

В LangGraph это реализовано через граф:

— состояние (State) передаётся между узлами;
— агент может «забывать» или «резюмировать» контекст;
— циклы позволяют уточнять информацию.

Разберитесь в деталях на нашем курсе.

Записаться на курс

Вводная лекция бесплатно

Вопрос с собеседования 2026: RAG vs Agentic RAG

На сеньорских позициях теперь спрашивают не просто про векторные базы, а про архитектуру агентов.

В чём отличие?

Обычный RAG: Нашёл документы → Сгенерировал ответ.

Agentic RAG (на LangGraph): Оценил вопрос → Спланировал поиск → Проверил найденное → (если плохо) Переформулировал запрос и искал снова.

Умение строить такие системы с циклами и состоянием — главный навык года. Мы учим этому на курсе.

Записаться на курс

Подготовка к вопросам по архитектуре: Смотрите вводный урок бесплатно.

Хард-скилл, который будут спрашивать в 2026 году

Умение обучить модель — база. Умение завернуть её в автономного агента, работающего с инструментами — конкурентное преимущество. Курс «Разработка ИИ-агентов» уже стартовал.

Что прокачаем:

— построение RAG-систем с векторными БД;
— оркестрацию через LangGraph;
— понимание агентной архитектуры и ReAct.

Первая лекция доступна бесплатно. Отличный шанс подтянуть теорию для собеседований.

Записаться

Смотреть лекцию

«Расскажите про ваш опыт с Agentic RAG» — стандартный вопрос собеседования

Рынок DS в 2026 году требует большего, чем знание torch и pandas. Компании ищут инженеров, умеющих строить автономные системы, способные решать задачи без участия человека.

На курсе мы даём то, что требуют на позициях Senior AI Engineer. Мы разбираем реальные задачи: как оценивать качество генерации (LLM-as-a-Judge), как строить мультиагентные системы и выводить это в прод.

Темы для вашего резюме:

— Orchestration: LangGraph, LangChain.
— Retrieval: Hybrid Search, Reranking, GraphRAG.
— Fine-tuning: адаптация моделей под специфику агента.
— Evaluation: метрики качества для генеративных моделей.

Подготовиться к собеседованиям нового уровня