Вопросы с собеседований по Data Science и ответы на них.
Учиться у нас: clc.to/GjjbkQ
По рекламе: @tproger_sales_bot
Учиться у нас: https://proglib.io/w/7dfb7235
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
Post #1354
857
- 👍 1
Channel Public Channel
БИ Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
@ds_interview_lib
- Subscribers
- 4.47K
- Photos
- 533
- Videos
- 16
- Links
- 660
Showing posts older than #1355 · Back to latest
Older Posts 20 shown
Post #1353
883
- 🤔 5
- 👍 1
Post #1352
885
- 👍 1
Post #1351
898
- 👍 2
Post #1350
922
- 👍 1
Post #1349
891
Вопрос с собеседования 2026: RAG vs Agentic RAG
На сеньорских позициях теперь спрашивают не просто про векторные базы, а про архитектуру агентов.
В чём отличие?
Обычный RAG: Нашёл документы → Сгенерировал ответ.
Agentic RAG (на
Умение строить такие системы с циклами и состоянием — главный навык года. Мы учим этому на курсе.
Записаться на курс
Подготовка к вопросам по архитектуре: Смотрите вводный урок бесплатно.
На сеньорских позициях теперь спрашивают не просто про векторные базы, а про архитектуру агентов.
В чём отличие?
Обычный RAG: Нашёл документы → Сгенерировал ответ.
Agentic RAG (на
LangGraph): Оценил вопрос → Спланировал поиск → Проверил найденное → (если плохо) Переформулировал запрос и искал снова.Умение строить такие системы с циклами и состоянием — главный навык года. Мы учим этому на курсе.
Записаться на курс
Подготовка к вопросам по архитектуре: Смотрите вводный урок бесплатно.
Post #1348
833
- 👍 2
- ❤ 1
Post #1347
804
- 👍 4
Post #1346
743
Вопрос на $5k: «Как работает память в AI-агентах?»
Если ответите «просто векторная база» — провал. Векторная база — это знания, а память — это контекст. Правильный ответ включает архитектуру управления состоянием (State Management).
В LangGraph это реализовано через граф:
— состояние (
— агент может «забывать» или «резюмировать» контекст;
— циклы позволяют уточнять информацию.
Разберитесь в деталях на нашем курсе.
Записаться на курс
Вводная лекция бесплатно
Если ответите «просто векторная база» — провал. Векторная база — это знания, а память — это контекст. Правильный ответ включает архитектуру управления состоянием (State Management).
В LangGraph это реализовано через граф:
— состояние (
State) передаётся между узлами;— агент может «забывать» или «резюмировать» контекст;
— циклы позволяют уточнять информацию.
Разберитесь в деталях на нашем курсе.
Записаться на курс
Вводная лекция бесплатно
- 😁 1
Post #1345
803
- ❤ 1
- 👍 1
Post #1344
785
- 👍 1
Post #1343
791
Вас точно спросят про AI-агентов на следующем собеседовании
В 2026 году знание только градиентного бустинга — это база. Компании ищут тех, кто умеет внедрять LLM в продакшн через агентские архитектуры и понимает разницу между
Подготовьтесь к техническим вопросам на курсе «Углубленные AI-агенты».
Что вы добавите в резюме:
— навык проектирования мультиагентных систем;
— опыт работы с актуальными фреймворками
— понимание методов масштабирования ИИ-решений;
— готовый сквозной проект в портфолио.
Курс уже идет, залетайте, пока есть места.
🚀 Записаться на основной курс
Если сомневаетесь — просто посмотрите вводное занятие.
В 2026 году знание только градиентного бустинга — это база. Компании ищут тех, кто умеет внедрять LLM в продакшн через агентские архитектуры и понимает разницу между
LangGraph и обычным чейнингом.Подготовьтесь к техническим вопросам на курсе «Углубленные AI-агенты».
Что вы добавите в резюме:
— навык проектирования мультиагентных систем;
— опыт работы с актуальными фреймворками
CrewAI и AutoGen;— понимание методов масштабирования ИИ-решений;
— готовый сквозной проект в портфолио.
Курс уже идет, залетайте, пока есть места.
🚀 Записаться на основной курс
Если сомневаетесь — просто посмотрите вводное занятие.
- ❤ 2
Post #1342
825
- 👍 4
Post #1341
852
- 👍 3
- ❤ 2
Post #1340
802
Вопрос на собеседовании: «В чём разница между классическим RAG и Agentic RAG?»
Если не знаете ответ — пора на курс. Сегодня в 19:00 МСК мы начинаем разбирать архитектуру автономных систем с нуля до продакшена.
Подготовим вас к сложным вопросам по AI:
— механизмы планирования в агентах;
— работа с памятью и контекстом;
— мультиагентная оркестрация;
— методы оценки
Подготовиться к офферу
Если не знаете ответ — пора на курс. Сегодня в 19:00 МСК мы начинаем разбирать архитектуру автономных систем с нуля до продакшена.
Подготовим вас к сложным вопросам по AI:
— механизмы планирования в агентах;
— работа с памятью и контекстом;
— мультиагентная оркестрация;
— методы оценки
faithfulness и relevancy ответов.Подготовиться к офферу
- 👍 1
Post #1339
825
- 👍 4
Post #1338
772
Завтра стартуем: курс по разработке ИИ-агентов 📊
Будьте готовы к вопросам по архитектуре автономных пайплайнов. Мы научим проектировать агентные системы на
👉 Успейте занять место до начала занятий
Будьте готовы к вопросам по архитектуре автономных пайплайнов. Мы научим проектировать агентные системы на
CrewAI, управлять графами в LangGraph и подключать модели к реальным бизнес-инструментам.👉 Успейте занять место до начала занятий
Post #1337
795
- 👍 3
Post #1336
775
На интервью по DS спрашивают про Agentic Workflow, а ты всё ещё «жаришь» промпты?
Настоящий Шеф проектирует Систему. В понедельник, 26 января, стартует интенсив по разработке ИИ-агентов. Получи знания, которые отличают Middle от Senior. 📊
В программе:
— мультиагентные системы в
— сложная логика в
—
Записаться на курс
Настоящий Шеф проектирует Систему. В понедельник, 26 января, стартует интенсив по разработке ИИ-агентов. Получи знания, которые отличают Middle от Senior. 📊
В программе:
— мультиагентные системы в
CrewAI: управление пулом агентов;— сложная логика в
LangGraph: проектирование стейт-менеджмента;—
tool use интеграция: связь моделей с API и базами данных. 🧠Записаться на курс
Post #1335
749
- 👍 3
- 🤔 2