Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
الذهاب إلى القناة على Telegram
Вопросы с собеседований по Data Science и ответы на них. Учиться у нас: clc.to/GjjbkQ По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://proglib.io/w/7dfb7235 Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
إظهار المزيد
الشبكة:4 474
المشتركون
+224 ساعات
-17 أيام
-1930 أيام
أرشيف المشاركات
При обучении LLM инженеры часто сталкиваются с феноменом "Grokking". Это специфический режим обучения, который обычно наблюдается на алгоритмических задачах или модульной арифметике.
В чем заключается главная особенность феномена Grokking?
В Трансформерах сложность Self-Attention растет квадратично относительно входной последовательности N. В новых моделях вроде Mamba используется State Space Models. Какое математическое свойство позволяет моделям Mamba достигать линейной сложности?
Представь, что ты показываешь нейросети видео, где человек плачет, но при этом звучит веселая музыка и текст на экране говорит: «Я так счастлив!».
Как мультимодальная модель понимает, что это сарказм, а не просто ошибка?
Последний шанс: 3 курса по цене 1 и запуск AI-агентов в продакшн
На собеседованиях дата-сайентистов всё больше вопросов про вывод LLM в продакшн. Как превратить «голую» модель в автономную мультиагентную систему с RAG, контролировать затраты на инференс и не нарушить 152-ФЗ?
Обновлённая программа делает упор на жёсткий ML-инжиниринг и вывод в прод. Вы научитесь строить ReAct-циклы, работать с
LangGraph и AutoGen, внедрять продвинутый RAG, протоколы MCP и AgentOps. Все ключевые навыки в одном месте: измеримость систем, time-travel дебаггинг, управление браузером, human-in-the-loop и развёртывание в закрытых контурах.
Почему нельзя откладывать:
— масштабная акция «3 курса по цене 1» сгорает уже сегодня;
— промокод Agent на скидку 10 000 рублей действует последние часы;
— сразу после оформления открываются материалы для подготовки — начать учиться можно прямо сейчас.
Забронировать место на курсе и забрать бонусы до конца дняКогда ты задаешь вопрос нейросети, где-то в дата-центре работают тысячи процессоров. Ученые подсчитали углеродный след от обучения и эксплуатации моделей.
Как ты думаешь, что потребляет больше энергии в долгосрочной перспективе?
Представь, что ты разрабатываешь систему беспилотного вождения. Тебе нужно научить машину реагировать на очень редкое и опасное событие — например, когда на дорогу в тумане внезапно выбегает лось.
Почему в этой ситуации синтетические данные лучше?
За год мы провели три потока курса по ИИ-агентам, а теперь запускаем масштабное обновление!
В новом, четвёртом потоке мы учли все пожелания студентов, добавили большой блок про
AgentOps и сместили фокус с базовых концепций на суровый инжиниринг. Ответить на вопрос про архитектуру трансформеров на собесе легко, а вот выкатить ИИ-агента в прод, чтобы он не сливал бюджет — задача со звёздочкой.
В программе:
— практика с первого занятия: Jupyter-ноутбуки с автопроверкой;
— оркестрация в LangGraph: human-in-the-loop и механизм time-travel;
— продвинутый RAG для продакшена и парсинг сложных документов;
— контроль экономики агентов: маршрутизация и кеширование запросов;
— развёртывание локальных опенсорс-моделей с соблюдением 152-ФЗ.
В честь старта продаж действует спецпредложение: 3 курса по цене 1 (два дополнительных курса в подарок).
Доступ к материалам для предварительной подготовки откроется сразу после оплаты.
По промокоду Agent забирайте скидку 10 000 ₽ (89 000 ₽ вместо 99 000 ₽). Успейте занять место до 28 февраля!
👉 Присоединиться к четвёртому потоку и вывести пайплайны в продПредставь, что банк обучил модель для выдачи кредитов. В данных за 30 лет мужчины чаще занимали руководящие посты и имели более высокие зарплаты. Модель это заметила и начала занижать кредитный рейтинг всем женщинам.
Как называется этот эффект?
Чтобы нейросеть «влезла» в микрочип, её нужно сжать. Один из методов называется Квантование (Quantization).
Обычно веса нейросети — это дробные числа высокой точности (float32). В чём суть квантования при подготовке модели для Edge-устройства?
В GNN используется механизм под названием Message Passing (передача сообщений). Представь, что ты хочешь предсказать, купит ли человек товар, зная только его друзей в соцсети.
Как нейронная сеть собирает информацию для конкретного узла на каждом слое?
Любой сложный временной ряд (например, продажи мороженого) можно разложить на несколько составляющих. Как называется компонент, который отвечает за регулярные колебания данных в зависимости от времени года, дня недели или часа?
В RL есть Агент (тот, кто учится), Среда (мир вокруг) и Награда (цель). Главная проблема Агента — это дилемма Exploration vs Exploitation.
В чем она заключается?
📊 Промышленный DS: как пройти интервью на позицию AI-разработчика в 2026 году
Компании больше не ищут «исследователей», им нужны инженеры, способные запустить агентов в прод. В обновлённом курсе мы даём базу по измеримости, метрикам производительности и экономике моделей.
📚 Ключевые темы для подготовки:
— продвинутый
RAG: методы оценки качества поиска и подготовки данных;
— инжиниринг: как выявлять регрессии и настраивать трассировку в реальных системах;
— LangGraph: управление сложными графами и механизмы human-in-the-loop;
— управление ресурсами: детальный расчёт токенов и кэширования.
Забирайте материалы для предварительной подготовки сразу после оплаты и будьте на шаг впереди конкурентов.
⏳ Специальные условия до 28 февраля:
— введите промокод Agent для получения скидки 10 000 рублей**;
— участвуйте в **акции «3 курса по цене 1» — выберите два любых курса в дополнение к основному.
👉 Получить доступ к курсу и подаркамПредставь, что у нейросети есть маленькое «окошко» (фильтр), например, размером 3x3 пикселя. Оно ползает по всей картинке и умножает свои веса на значения пикселей.
Зачем нужен этот процесс, вместо того чтобы подать все пиксели в обычную нейросеть?
Почему джуны-датасайентисты не могут вывести LLM в прод?
На собеседованиях кандидаты отлично рассказывают про эмбеддинги и трансформеры. Но когда их просят спроектировать отказоустойчивую систему, контролировать бюджет на токены или настроить RAG по сканам — они сыпятся.
Мы пересобрали курс по AI-агентам. Фокус смещён с теории на суровый инжиниринг: метрики, предотвращение регрессий и экономику агентов. Это знания, которые сейчас требуют от Middle+ DS.
Что в программе для прокачки:
🔹 промышленный RAG: обработка таблиц, сканов и специализированный поиск;
🔹 архитектура агентов: LangGraph, перемотка времени (time-travel) и контрольные точки;
🔹 контроль затрат: ограничение времени исполнения ресурсов, динамический роутинг;
🔹 интеграции: работа агентов с legacy-интерфейсами и браузером;
🔹 комплаенс: развёртывание LLM-решений с соблюдением 152-ФЗ.
Забирайте скидку 10 000 рублей по промокоду
Agent (до 28 февраля).
Используйте акцию «3 курса по цене 1», чтобы забрать ещё два курса бесплатно.
Подготовиться к реальному продакшнуВаша модель предсказания спроса на куртки стала работать хуже. Вы заметили, что распределение температур в этом году сильно изменилось по сравнению с прошлым. Как называется этот тип деградации?
Как математически изменяется размерность тензора на выходе одного блока Scaled Dot-Product Attention по сравнению с входным тензором (при условии, что d_{model} остается неизменной)?
Вопрос с собеседования: «Как вы обеспечите стабильность AI-агента в проде?»
Если вы начнёте говорить про промпт-инжиниринг, вас не наймут. Правильный ответ включает: метрики, трейсинг, RAG-пайплайны и управление ресурсами. Этому мы учим на обновлённом курсе
«Разработка AI-агентов».
Разбираем на практике:
🔹 Архитектура.
LangGraph, state-management, time-travel отладка.
🔹 RAG. Работа со сложными документами и таблицами.
🔹 Ops. Логирование, мониторинг затрат и качества.
Стартуй сейчас! Материалы доступны сразу после покупки.
🎟 Промокод Agent — скидка 10 000 ₽ (до 28 февраля).
👉 Подготовиться к реальным задачамГлавный секрет трансформеров — механизм Self-Attention (внимания к себе). Представь предложение: «Банк закрыли, потому что он был ограблен».
Как механизм внимания помогает модели понять, к чему относится слово «он»?
На что потратить 3 000 000 рублей?
Именно столько всего заработают победители Data Fusion Contest 2026 — ежегодного соревнования по машинному обучению!
Организаторы соревнования — ИТ-холдинг Т1 и ВТБ.
⚡ Формат — онлайн: участвовать можно из любой точки мира.
В этом году участникам предстоит выполнить три задачи:
☑️ «Страж» — про вычисление подозрительных операций в банке;
☑️ «Киберполка» — про подбор нужных финансовых продуктов из 41 варианта.
☑️ «Герои» — про создание идеальных маршрутов с учетом времени.
📣 Даты проведения соревнования: с 9 февраля по 30 марта 2026 года. Финалисты смогут презентовать свои решения на конференции Data Fusion 2026 в Москве 8-9 апреля. Там же состоится торжественная церемония награждения победителей.
Data Fusion Contest 2026:
🔵 прокачай себя и стань частью комьюнити DS в России;
🔵 попробуй силы в уникальных кейсах, которые выходят за рамки ежедневной рутины;
🔵 получи внушительное денежное вознаграждение.
Ну что, хватит читать — пора действовать ➡ жми на ссылку!
Информация о рекламодателе
