Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований

📊 Промышленный DS: как пройти интервью на позицию AI-разработчика в 2026 году

Компании больше не ищут «исследователей», им нужны инженеры, способные запустить агентов в прод. В обновлённом курсе мы даём базу по измеримости, метрикам производительности и экономике моделей.

📚 Ключевые темы для подготовки:

— продвинутый RAG: методы оценки качества поиска и подготовки данных;
— инжиниринг: как выявлять регрессии и настраивать трассировку в реальных системах;
— LangGraph: управление сложными графами и механизмы human-in-the-loop;
— управление ресурсами: детальный расчёт токенов и кэширования.

Забирайте материалы для предварительной подготовки сразу после оплаты и будьте на шаг впереди конкурентов.

⏳ Специальные условия до 28 февраля:

— введите промокод Agent для получения скидки 10 000 рублей**;
— участвуйте в **акции «3 курса по цене 1» — выберите два любых курса в дополнение к основному.

👉 Получить доступ к курсу и подаркам

Почему джуны-датасайентисты не могут вывести LLM в прод?

На собеседованиях кандидаты отлично рассказывают про эмбеддинги и трансформеры. Но когда их просят спроектировать отказоустойчивую систему, контролировать бюджет на токены или настроить RAG по сканам — они сыпятся.

Мы пересобрали курс по AI-агентам. Фокус смещён с теории на суровый инжиниринг: метрики, предотвращение регрессий и экономику агентов. Это знания, которые сейчас требуют от Middle+ DS.

Что в программе для прокачки:

🔹 промышленный RAG: обработка таблиц, сканов и специализированный поиск;
🔹 архитектура агентов: LangGraph, перемотка времени (time-travel) и контрольные точки;
🔹 контроль затрат: ограничение времени исполнения ресурсов, динамический роутинг;
🔹 интеграции: работа агентов с legacy-интерфейсами и браузером;
🔹 комплаенс: развёртывание LLM-решений с соблюдением 152-ФЗ.

Забирайте скидку 10 000 рублей по промокоду Agent (до 28 февраля).

Используйте акцию «3 курса по цене 1», чтобы забрать ещё два курса бесплатно.

Подготовиться к реальному продакшну

Вопрос с собеседования: «Как вы обеспечите стабильность AI-агента в проде?»

Если вы начнёте говорить про промпт-инжиниринг, вас не наймут. Правильный ответ включает: метрики, трейсинг, RAG-пайплайны и управление ресурсами. Этому мы учим на обновлённом курсе

«Разработка AI-агентов».
Разбираем на практике:

🔹 Архитектура. LangGraph, state-management, time-travel отладка.

🔹 RAG. Работа со сложными документами и таблицами.

🔹 Ops. Логирование, мониторинг затрат и качества.

Стартуй сейчас! Материалы доступны сразу после покупки.

🎟 Промокод Agent — скидка 10 000 ₽ (до 28 февраля).

👉 Подготовиться к реальным задачам

«Расскажите про ваш опыт с Agentic RAG» — стандартный вопрос собеседования

Рынок DS в 2026 году требует большего, чем знание torch и pandas. Компании ищут инженеров, умеющих строить автономные системы, способные решать задачи без участия человека.

На курсе мы даём то, что требуют на позициях Senior AI Engineer. Мы разбираем реальные задачи: как оценивать качество генерации (LLM-as-a-Judge), как строить мультиагентные системы и выводить это в прод.

Темы для вашего резюме:

— Orchestration: LangGraph, LangChain.
— Retrieval: Hybrid Search, Reranking, GraphRAG.
— Fine-tuning: адаптация моделей под специфику агента.
— Evaluation: метрики качества для генеративных моделей.

Подготовиться к собеседованиям нового уровня

Хард-скилл, который будут спрашивать в 2026 году

Умение обучить модель — база. Умение завернуть её в автономного агента, работающего с инструментами — конкурентное преимущество. Курс «Разработка ИИ-агентов» уже стартовал.

Что прокачаем:

— построение RAG-систем с векторными БД;
— оркестрацию через LangGraph;
— понимание агентной архитектуры и ReAct.

Первая лекция доступна бесплатно. Отличный шанс подтянуть теорию для собеседований.

Записаться

Смотреть лекцию