Т-банк: слив ML System Design

Делимся гайдом, на основе внутренних материалов Т-банка, которые предоставили наши выпускники. Все вопросы кстати закрываются нашим курсом МЛ ПРО (там же разбор буткемпа Авито ДС, стажировки Яндекса, Яндекс Intern Week Offer). Отзыв нашего выпускника ниже.
➡️ Записаться.

В файле универсальный каркас из семи шагов, который заходит почти под любую задачу секции: уточняющие вопросы, метрики, данные, декомпозиция, архитектура от простого к сложному, масштабирование, эксплуатация.

Отдельно теоретический минимум по 11 темам: от линала и матстата до CV, NLP и рекомендашек. Плюс разобраны 10 типовых задач: Face Recognition, Liveness, Text2SQL, NER из отзывов, обработка чеков, чат-боты, перевод постов и другие. Для каждой — какие вопросы задать в начале, ход решения, на что смотрит интервьюер и как задачу будут усложнять.

Ещё добавлены разбор грейдов: что значит уровень от 0 до 3, где начинается уверенная база, что ждут от человека на 7–8 и чем отличается кандидат, который уже мыслит на уровне ML-платформы. А в конце мини-задачи по Python, SQL, Linux и API, скрининговые вопросы и список материалов.

Еще больше материалов в наших открытых банках собесов.
— Аналитика
— ML & DS
— Бэкенд
— Фронтенд
— Алгоритмы
Обсудить задачи можно в нашей боталке.

Подписаться: @postypashki_old