Этап собеседования Machine Learning System Design.

Этот этап попадался в 9 из 10 компаний. Задача - полностью спроектировать  ML решение. От определения задачи и метрик, заканчивая деплоем и оптимизацией.
Здесь важный момент. Время собеседования ограничено. Поэтому с одной стороны важно не растекаться по дереву, с другой стороны важно покрыть все этапы решения ML задачи, а в некоторые даже погрузиться вглубь, чтобы показать что шарите.

В этом помогает четкая структура ответа:
1. Problem definition and requirement clarification. Определение задачи и оценка требований.
2. Data. Источники данных, какая разметка, как выглядит сэмпл.
3. Evaluation. Какие метрики, сравнение с бейзлайном.
4. Features and model. Препроцессинг, варианты моделей.
5. Online eval, deploy. Выкатка + АБ.
6. Further actions. Как дебажить/обновлять/улучшать/ускорять/итд модель.

Каждый из этапов более подробно разобран в репе ML design primer.

Порядок подготовки.
+ Посмотреть видео fb, яндекса, полистать гитхаб ml design primer.
+ Сделать себе пробный собес попробовать задизайнить систему из списка.
+ Почитать пару разборов из технических блогов компаний или инженеров. Например, тут или тут
+ Делать моки (mock-interview). Это когда вы созваниваетесь и устраиваете друг-другу пробный собес. Моки можно искать в этом чате.
+ Получаете фидбек с мока и идете качать слабые места, читаете еще статьи или главы из 329s.