Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

Вопрос с собеседования 2026: «Как вы организуете память в мультиагентной системе?»

Если вы отвечаете «просто передам контекст в промпт», вы, скорее всего, не получите оффер на позицию AI Engineer. Современные системы требуют работы с векторными БД, чекпоинтами в графах и RAG.

Подтяните хард-скиллы на нашем обновленном курсе «Разработка AI-агентов».

Что в программе:

— Паттерн ReAct и архитектура агентов;
— Работа с LangChain и LangGraph ;
— Инструменты AgentOps для мониторинга.

Практика с код-ревью и дипломный проект, который не стыдно показать на собеседовании.

Записаться

Математика — это фильтр на входе

На собеседованиях по DS часто валят не на коде, а на вопросах по линейной алгебре, статам или терверу. Не дай теории стать твоим узким местом.

Уравнение выгоды: 1 + 2.

Берешь три курса, платишь за один (тот, что дороже).

Что усилит резюме:

— Математика для Data Science;
— AI-агенты для DS-специалистов;
— ML для старта.

Обучить свою нейронку

До 31 декабря.
Саппорт: @manager_proglib

Готовитесь к собеседованию в AI?

Вопросы по математической базе — стандартный этап отбора на позиции Data Scientist и ML Engineer. Вас спросят не только про код, но и про то, как работают алгоритмы «под капотом».

Прокачайте хард-скиллы на обновленном курсе «Математика для разработки AI-моделей».

Важный апдейт:

— теперь обучение включает живые вебинары;

— первый прошел, но второй стартует сегодня, 9 декабря;

— это шанс разобрать сложные вопросы с экспертами в прямом эфире.

Что внутри:

— линейная алгебра;

— матанализ;

— теория вероятностей.

Успейте присоединиться к потоку

Почему вас валят на собесах по ML?

Чаще всего не из-за незнания fit/predict , а из-за непонимания математики, которая стоит за этими методами.

Мы перезапустили курс с живыми вебинарами, чтобы закрыть эти пробелы. Глубокое погружение в линейную алгебру.

Ближайшие темы (Hard Skills):

— Матрицы: ранг, обратимость, линейные преобразования и решение СЛАУ.

— Линейная регрессия: реализация МНК с нуля в NumPy vs scikit-learn , интерпретация коэффициентов.

— SVD и Eigenvalues: смысл собственных векторов, снижение размерности и построение рек. систем.

Вы научитесь не просто «тюнить параметры», а понимать физический смысл операций.

Вход в поток до 9 декабря.
https://clc.to/LojFzw