ML/LLM-инженер
Собеседование на ML-инженера: как подготовиться
Python, ML и глубокое обучение, LLM и RAG, контейнеры и system design.
135
уроков
1 284
вопросов в билетах
412
задач с проверкой
286
устных вопросов
Этапы собеседования
Как проходит собес на ML-инженера
Набор и порядок зависят от компании, но этапы повторяются. Под каждый в тренажёре свои треки.
Этап 1
HR-скрининг
Рассказ о себе, мотивация, ожидания по деньгам. Отсеивают тех, кто не может коротко объяснить свой опыт.
О себе и поведенческоеЭтап 2
Техническое интервью
Вопросы по темам роли: Python, Классический ML, Глубокое обучение. Теория, разбор ситуаций и случаи из работы.
PythonКлассический MLГлубокое обучениеLLM-инженерияЭтап 3
Алгоритмы
Задача на хеш-таблицу, два указателя или обход дерева. Смотрят на ход решения и сложность.
АлгоритмыЭтап 4
Проектирование
Для middle и выше: спроектировать систему, выбрать хранилище и подход, оценить нагрузку.
System designЭтап 5
Английский
Часть интервью по-английски: рассказ о себе и проектах, объяснение решения вслух.
Английский на собеседованииЭтап 6
Финал с командой
Истории по STAR: конфликты, ошибки, сложные задачи. Ваши вопросы компании.
О себе и поведенческое
Частые вопросы
Что спрашивают на собесе ML-инженера
Вопросы, которые встречаются чаще всего. У каждого правильный ответ и разбор.
Какие значения ложны в Python
Python
Bias и variance
Классический ML
Объясните backprop
Глубокое обучение
Зачем делить на корень из d_k во внимании
LLM-инженерия
Косинусная близость против евклидова расстояния
Математика для ML
Образ и контейнер
Docker и Kubernetes
Оценка «на салфетке»
System design
Что такое Big O
Алгоритмы
С чего начать рассказ о себе
О себе и поведенческое
Что такое хешируемый объект
Python
Как вы сформулируете ML-задачу
Классический ML
Что считает нейрон
Глубокое обучение
Через 5 лет
РастётВ топе роста по WEF, вакансий в России стало кратно больше, хоть и с низкой базы.
LLM, RAG, оценка качества, MLOps и стоимость инференса. Плюс отечественные модели в своём контуре.
Темы для подготовки
10 треков для ML-инженера
Python
Классический ML
Глубокое обучение
LLM-инженерия
Математика для ML
Docker и Kubernetes
System design
Алгоритмы
О себе и поведенческое
Английский на собеседовании
ИИ в работе разработчика
Узнайте свой уровень сегодня, а не на собесе
10 минут, 20 вопросов по темам ML-инженера. Без регистрации.