План ответа зависит от задачи и области, но в большинстве примерно такой. Сейчас тут будет микс языков (я не все знаю на русском).
1. Какую бизнес задачу мы решаем? В чем проблема, что главное, что не очень важно. Наши true north бизнес метрики, safety guardrails. Что сейчас в есть проде (ноль или что-то).
2. Наши constrains (latency, costs, hardware limits, annotation budget, etc.)
3. Какие данные у нас есть, сколько, что с разметкой. На МЛ дизайн ожидается, что кандидат задаст вопросы, чтобы это понять, а не будет сразу лепить предположения.
Когда мы думаем, что поняли задачу:
4. Выдаем high level design с опциями (так и говорим, что дадим high level, а потом углубимся. Заодно спросим интервьюера, в какие пункты плана лучше углубиться, ведь время ограничено).
5. Переформулируем задачу в задачу МЛ (классификация, регрессия, next token prediction, clustering...) Возможны варианты, озвучте несколько.
6. Оффлайн метрики (онлайн обсудили в пункте 1, когда разбирались, что нужно бизнесу). Накидать можно много, но стоит выбрать главную True north metric и safety guardrails.
7. Данные. Как будем готовить. Будем ли размечать, как. Какие сигналы и фичи использовать, как делать preprocessing и т.д. с оговоркой, что feature eng/ preprocessing зависит и от выбора моделей. Что будем делать с cold start и/или если данных нет.
8. Модели и tuning: несколько подходов по возрастанию сложности. Обязательно их proc and cons. Почему они. Потом выбрать один подход и хорошо его рассказать. Спросите интервьюера, в какой метод они желают углубиться.
9. Тренировка. Валидация. Тест. Бенчмарки. Как выбираем модель для прода.
10. Катим в прод. Оптимизация inference (at scale). Инфраструктура? (Часто не нужно на МЛ дизайне, но иногда да, спросите интервьюера)
11. Онлайн тесты. Тут про а/б тесты, выборку, метрики бизнеса и т.д.
План озвучиваем сразу во время high level design. Потом идём по пунктам, периодически сверяемся, где углубиться. Не все пункты хотят слышать во все компании. Часть про инфраструктуру, например, часто можно опустить. Еще: не все захотят углубиться в модели, кто-то может захотеть углубиться в данные или метрики. Будьте флексибильны. В high level design укажите все, а потом уже углубляйтесь по ситуации, считывайте сигналы с интервьюера.
План ответа зависит от задачи и области, но в большинстве примерно такой. Сейчас тут будет микс языков (я не все знаю на русском).
1. Какую бизнес задачу мы решаем? В чем проблема, что главное, что не очень важно. Наши true north бизнес метрики, safety guardrails. Что сейчас в есть проде (ноль или что-то).
2. Наши constrains (latency, costs, hardware limits, annotation budget, etc.)
3. Какие данные у нас есть, сколько, что с разметкой. На МЛ дизайн ожидается, что кандидат задаст вопросы, чтобы это понять, а не будет сразу лепить предположения.
Когда мы думаем, что поняли задачу:
4. Выдаем high level design с опциями (так и говорим, что дадим high level, а потом углубимся. Заодно спросим интервьюера, в какие пункты плана лучше углубиться, ведь время ограничено).
5. Переформулируем задачу в задачу МЛ (классификация, регрессия, next token prediction, clustering...) Возможны варианты, озвучте несколько.
6. Оффлайн метрики (онлайн обсудили в пункте 1, когда разбирались, что нужно бизнесу). Накидать можно много, но стоит выбрать главную True north metric и safety guardrails.
7. Данные. Как будем готовить. Будем ли размечать, как. Какие сигналы и фичи использовать, как делать preprocessing и т.д. с оговоркой, что feature eng/ preprocessing зависит и от выбора моделей. Что будем делать с cold start и/или если данных нет.
8. Модели и tuning: несколько подходов по возрастанию сложности. Обязательно их proc and cons. Почему они. Потом выбрать один подход и хорошо его рассказать. Спросите интервьюера, в какой метод они желают углубиться.
9. Тренировка. Валидация. Тест. Бенчмарки. Как выбираем модель для прода.
10. Катим в прод. Оптимизация inference (at scale). Инфраструктура? (Часто не нужно на МЛ дизайне, но иногда да, спросите интервьюера)
11. Онлайн тесты. Тут про а/б тесты, выборку, метрики бизнеса и т.д.
План озвучиваем сразу во время high level design. Потом идём по пунктам, периодически сверяемся, где углубиться. Не все пункты хотят слышать во все компании. Часть про инфраструктуру, например, часто можно опустить. Еще: не все захотят углубиться в модели, кто-то может захотеть углубиться в данные или метрики. Будьте флексибильны. В high level design укажите все, а потом уже углубляйтесь по ситуации, считывайте сигналы с интервьюера.
Продолжение следует...
BY Tati's Wonderland
Warning: Undefined variable $i in /var/www/group-telegram/post.php on line 260
Sebi said data, emails and other documents are being retrieved from the seized devices and detailed investigation is in progress. Telegram does offer end-to-end encrypted communications through Secret Chats, but this is not the default setting. Standard conversations use the MTProto method, enabling server-client encryption but with them stored on the server for ease-of-access. This makes using Telegram across multiple devices simple, but also means that the regular Telegram chats you’re having with folks are not as secure as you may believe. Also in the latest update is the ability for users to create a unique @username from the Settings page, providing others with an easy way to contact them via Search or their t.me/username link without sharing their phone number. The regulator took order for the search and seizure operation from Judge Purushottam B Jadhav, Sebi Special Judge / Additional Sessions Judge. And indeed, volatility has been a hallmark of the market environment so far in 2022, with the S&P 500 still down more than 10% for the year-to-date after first sliding into a correction last month. The CBOE Volatility Index, or VIX, has held at a lofty level of more than 30.
from sg
