*️⃣ Иногда встречается и гибридный формат, когда большая часть кода / весь код какого-то алгоритма за вас уже написан и нужно отловить баги.
Например, дана реализация GPT, стэк трансформер слоев и приведена реализация всех слоев. Нужно найти все косяки в коде (например, реализация никак не использует маскировку токенов при обучении).
⏩Про такой формат дата поинты по Яндексу.
4️⃣Теперь перейдем к другой категории вопросов - Open ended questions.
Такие можно встретить в стартапах, особенно ранних в ранних стадиях, или в компаниях, где процесс просто не отлажен / находится в стади трансформации.
В таком интервью вам дадут размытое определение задачи и попросят предложить реализацию. В силу размытости формулировки, интервью превращается в дискуссию, где вы и интервьюер как будто тим мейты, вместе пишете код. На задачу может уходить и 60 минут. А иногда и даже больше! У ранних стартапов сильно больше флексибильности в длительности раунда и они максимально заинтересованы в том, чтобы поймать как можно больше сигнала от кандидата, в силу ограниченности ресурсов на поиск талантов.
Например, в стартапах с уклоном в LLM-ы, где идет найм ML инженеров для поднятия большой инфраструктуры для обучения/инференса моделей могут попросить реализовать что-нибудь такое:
Write a function that generates output for a given pretrained model.
The function also outputs latency/throughput stats for a given input.
Исходя из задачи, вы предлагаете пути решения и пишите код. Потом следуют follow-up вопросы и вы добавляете новые фичи.
Очень часто на таких вопросах можно пользоваться гуглом, копипастить код из других источников. Суть в том, чтобы попробовать смоделировать реальные рабочие условия. Как по мне, на такие раунды самые интенсивные и интересные. Но и предсказуемости исхода тоже меньше. Много факторов может повлиять на исход: интервьюер неразговорчивый, день не задался и тяжело формулировать мысли на несколько шагов вперед.
⏩Такие интервью очень любят в Seed / Round A стартапах. Такая секция есть у Mistral AI.
Что думаете? Напишите, если есть дополнения или мысли на этот счет.
Как обычно, Happy Learning!