Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
4.39K subscribers
493 photos
14 videos
1 file
615 links
Вопросы с собеседований по Data Science и ответы на них.

По рекламе: @proglib_adv

Учиться у нас: https://proglib.io/w/7dfb7235

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

Наши каналы: https://t.me/proglibrary/9197
Download Telegram
👍 На курсе по контролируемой разработке AI-агентов мы будем разбирать ровно то, о чём говорит Владислав в голосовом, но уже в формате системной практики.

📅 Старт курса — 20 апреля.

Если хотите разобраться, как строить управляемые агентные системы:
➡️ Присоединяйтесь.

P.S. С первого занятия будет практика: код и разбор реальных ошибок, а не только теория.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Когда мы дообучаем готовую нейросеть на новых данных, она часто начинает «забывать» то, чему училась раньше. Это катастрофическое забывание.

Какая из перечисленных техник является наиболее эффективной для борьбы с этим эффектом в Continual Learning?
Anonymous Quiz
56%
Elastic Weight Consolidation (EWC)
24%
Data Shuffling
13%
Weight Pruning
8%
Learning Rate Maximization
👍1
Представь, что ты просишь ИИ решить сложную математическую задачу. Обычная GPT-4o начинает отвечать мгновенно. Но модель с System 2 Thinking (медленным мышлением) берет паузу в 30 секунд.

Что именно делает нейросеть в эти 30 секунд «молчания»?
Anonymous Quiz
2%
Она ждет, пока освободится очередь на сервере, чтобы не перегружать систему
1%
Она ищет ответ в Google и копирует самый популярный вариант
94%
Она генерирует дерево возможных стратегий решения
2%
Она переводит задачу на 50 языков, чтобы найти решение в учебниках
😁2🤩1
Часовая готовность: создаём ИИ-агента в прямом эфире

В 19:00 МСК в рамках нашего курса «Разработка AI-агентов» стартует вебинар «ИИ-агенты в продакшене: от хайпа к деньгам». Спикер — Полина Полунина, руководитель AI-направления в Альфа-Банке.

Будет live-демо работающего агента, реальные метрики из корпоративной среды и честный разбор архитектурных граблей — без воды и «успешного успеха».

Всем зрителям эфира дадим эксклюзивный промокод AGENTS на скидку 10 000 ₽ на любой тариф курса.

👉 Занять место на вебинаре
На вечеринке N человек, среди них может быть Знаменитость:
её знают все;
она никого не знает. Можно задавать только вопрос: «Вы знаете этого человека?» Сколько минимум вопросов нужно, чтобы гарантированно найти Знаменитость (если она есть)?
Anonymous Quiz
21%
O(N^2)
26%
O(NlogN)
41%
O(N)
12%
O(1)
2👍2
Вы работаете с данными в очень высокой размерности (например, эмбеддинги на 10 000 чисел). Вы замечаете, что k-NN начинает работать очень плохо: все точки кажутся почти одинаково удаленными друг от друга.
Как называется этот эффект в линейной алгебре?
Anonymous Quiz
4%
Переобучение (Overfitting)
58%
Концентрация меры (Measure Concentration)
27%
Мультиколлинеарность
11%
Исчезающий градиент
👍2🤩1
Самый востребованный навык в ИТ в 2026-м — навык создания ИИ-агентов

Мы полностью переработали курс «Разработка AI-агентов» под реалии 2026 года. Никакой долгой теории — с самого начала пишем код. Обучать и делиться набитыми шишками будут эксперты-практики из Газпромбанка, Альфа-Банка и других бигтехов.

В программе:

— архитектура автономных систем с тестированием, ReAct-циклами и контролем токенов;
— практическая работа с актуальными фреймворками LangGraph, AutoGen, MCP и CrewAI;
— настройка продвинутого RAG для парсинга документов и точного поиска;
— внедрение решений с учётом действующего законодательства (152-ФЗ);
— дипломная работа, за основу которой можно взять свой рабочий проект или задачу, которую предложим мы.

Эксперты поделятся инсайтами из реального продакшна — тем, о чём вам никогда не расскажет ни одна нейросеть.

Запись первого открытого вебинара, на котором мы вместе с руководителем AI-направления в Альфа-Банке Полиной Полуниной пилили агента в прямом эфире.


Ах да, чуть не забыли! Дарим промокод AGENTSWEB на скидку 10 000 рублей и два курса сверху при покупке до 15 марта 🎁

Стать AI-инженером
Обычный векторный поиск хорошо ищет похожие по смыслу тексты, но часто ошибается, когда нужно найти точный термин или когда запрос очень короткий.

Как называется подход, объединяющий классический поиск по ключевым словам и современный векторный поиск?
Anonymous Quiz
5%
Cross-Encoding
20%
Dense Passage Retrieval (DPR)
67%
Hybrid Search
9%
Re-ranking
👍1
Кажется, мы окончательно перешли от игрушек к суровому AgentOps

Приглашаем на наш обновлённый курс по разработке ИИ-агентов. Никакой воды про «будущее нейросетей», только инженерный подход.

На курсе мы:

— пошагово строим готовые системы на LangGraph, CrewAI и MCP;
— настраиваем кэширование и роутинг, чтобы бот не сожрал токены;
— разбираемся со стейтом, учимся дебажить через time-travel и прикручиваем human-in-the-loop;
— выводим RAG в прод так, чтобы безопасники не завернули архитектуру из-за 152-ФЗ.

В пекло скучные лекции про общую инфраструктуру — сразу фокусируемся на агентных фреймворках и написании кода. Занятия ведут бывалые лиды из Газпромбанка и Альфы, набившие шишки на реальных задачах.

Кстати, на днях мы пилили агента в прямом эфире, если пропустили — есть запись вебинара.


Сегодня последний день, когда можно забрать курс по старым ценам. Базовый тариф сейчас стоит 49 000 ₽ (вместо 62 990 ₽), продвинутый трек — 99 000 ₽ (вместо 124 990 ₽). Если не хочется отдавать всю сумму сразу, есть рассрочка. Торопитесь — на потоке осталось всего 5 мест!

Зафиксировать цену и перейти к сборке своих агентов
Многие современные модели показывают аномально высокие результаты на бенчмарке MMLU (Massive Multitask Language Understanding). Часто это происходит не потому, что модель стала умнее, а из-за «загрязнения» данных.
Что такое Data Contamination?
Anonymous Quiz
93%
В обучающую выборку модели случайно попали вопросы и ответы из самих тестовых заданий бенчмарка
0%
Данные были повреждены при передаче по сети
4%
Тесты бенчмарка слишком легкие для современных моделей
3%
Модель использует Google для поиска ответов во время теста
1
Когда модель не влезает в одну видеокарту, её «режут» на части. Если вы разделяете модель по слоям (например, первые 40 слоев на одной GPU, остальные 40 — на другой), как называется такой тип параллелизма?
Anonymous Quiz
6%
Data Parallelism
54%
Tensor Parallelism
37%
Pipeline Parallelism
2%
Expert Parallelism
Начать рассказывать интервьюеру, как вы ловко дёргаете ручки API через базовый LangChain.

Звучит как отличный план, да? Нет, это мгновенный отказ.

В свежем отчёте по рынку GPU говорится, что 54% компаний стопают ИИ-внедрения тупо из-за конских затрат на инфраструктуру. На серверах более 70% стоимости — это видеокарты. Поэтому на собесах сейчас спрашивают не про красивые промпты, а про жёсткую экономику агентов.

По сути, от вас ждут понимания, как лимитировать ресурсы на лету, роутить запросы и дебажить отказы через механизм time-travel в LangGraph. Если вы до сих пор собираете ботов в ноутбуках, гляньте обновлённый курс «Разработка ИИ-агентов» — фокус там смещён с игрушечных концепций на суровый энтерпрайз.

Что требуют от мидлов и выше:

— интеграция мультиагентных систем по стандарту MCP;
— суровый AgentOps: метрики, трейсинг, защита от деградации пайплайнов;
— локальный деплой Open Source под 152-ФЗ (без этого в финтех можно даже не стучаться).

Прямо сейчас можно урвать курс с увесистой скидкой (49 000 ₽ 62 990 ₽ за базовый тариф и 99 000 ₽ 124 990 ₽ за продвинутый трек), но стоит поторопиться — на потоке осталось всего 5 мест.

👉 Подтянуть архитектуру до уровня прода
Вы строите модель для обнаружения редких мошеннических транзакций (0.1% от всех данных). Ваша модель просто всегда говорит «Это не мошенничество». Какая метрика будет абсолютно бесполезной?
Anonymous Quiz
20%
Precision
15%
Recall
57%
Accuracy
8%
F1
2🌚1
У вас есть признак «Город проживания» с 500 уникальными значениями. Вы решаете использовать One-Hot Encoding.
К какой основной проблеме это приведет при обучении модели (особенно линейной)?
Anonymous Quiz
4%
Модель станет слишком простой и не увидит связей
89%
Проклятие размерности и чрезмерная разреженность данных
6%
Города будут отсортированы по алфавиту, что создаст ложную зависимость
1%
Никакой проблемы нет, это стандартный подход
👍1