Библиотека собеса по Python | вопросы с собеседований

Что спросят на собеседовании AI-инженера в 2026 году?

«Как написать промпт» — этот вопрос уже никто не задаёт. На сеньорских собесах теперь спрашивают: как защитить агента от бесконечного цикла, как настроить time-travel в LangGraph и как парсить кривые таблицы для RAG.

Мы полностью обновили наш курс по AI-агентам. Это мощный инженерный гайд, который закроет все пробелы в System Design LLM-приложений и подготовит вас к сложным продакшн-задачам.

Что вы заберёте в свой арсенал:

🔹 хардкорный RAG: продвинутые подходы к извлечению данных и улучшению поисковых запросов;
🔹 оркестрация: human-in-the-loop, восстановление состояний и runbooks;
🔹 LLMOps: тестирование, оценка качества, логирование и выявление регрессий;
🔹 экономика ИИ: жёсткий контроль токенов, кэш и переключение производительности;
🔹 легальный деплой: как разворачивать агентов строго по 152-ФЗ.

До 28 февраля действует скидка 10 000 рублей по промокоду Agent.

Участвуйте в акции «3 курса по цене 1» и получайте ещё два направления бесплатно.

Прокачать навыки для Senior AI Engineer

System Design интервью для AI-сервисов

Как спроектировать агента, который не «съест» весь бюджет и не упадёт под нагрузкой? Это ключевой вопрос 2026 года. Ответы — в нашем обновлённом курсе

«Разработка AI-агентов».
Ключевые темы:

🔹 Экономика. Роутинг моделей, кэширование, лимиты.

🔹 Надёжность. Human-in-the-loop, runbooks, восстановление состояний.

🔹 Интеграция. Встраивание AI в существующий Python-бэкенд.

Стартуй сейчас! Не жди потока, материалы доступны сразу.

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

👉 Прокачать System Design

❔ Что такое сопрограмма (coroutine) в Python?

Сопрограмма (coroutine) — это расширенная подпрограмма, которая может приостанавливать выполнение и позже продолжать с того же места, а также поддерживает несколько точек входа.

🚩 В Python сопрограммы реализуются с помощью генераторов и, начиная с Python 3.5, через ключевые слова `async` и `await`.

🔎 Благодаря сопрограммам мы можем:
— писать асинхронный код без коллбеков
— выполнять неблокирующие операции в одном потоке
— использовать кооперативную многозадачность

🔎Сопрограммы позволяют писать асинхронный код так же просто, как и обычный синхронный, что делает его намного удобнее и понятнее.

Библиотека собеса по Python

💻 Что такое миксины?

Миксин — это паттерн проектирования в объектно-ориентированном программировании, при котором в цепочку наследования добавляется вспомогательный класс с небольшой изолированной функциональностью.

Миксины не предназначены для самостоятельного использования — они добавляют дополнительные методы или свойства другим классам через множественное наследование. Их цель — повторное использование кода без создания иерархий, перегруженных логикой.

✅ Пример миксина:
class NowMixin:
def now(self):
return datetime.datetime.utcnow()
✅ Теперь любой класс, унаследованный от NowMixin, будет обладать методом now():
class Logger(NowMixin):
pass

logger = Logger()
print(logger.now())
🚩 Особенности:
— В названиях миксинов часто добавляют суффикс Mixin, чтобы обозначить их вспомогательную природу
— Миксин — это технически обычный класс, но используемый как «добавка» к основному поведению
— Позволяет избежать дублирования кода и сделать архитектуру гибче

Библиотека собеса по Python

Вопрос с собеседования: «Как реализовать память в LLM-приложении?»

Если в 2026 году вы ответите «просто передам всю историю переписки», вы не пройдёте. Контекстное окно всё ещё стоит денег, а RAG стал стандартом.

На курсе мы разбираем профессиональные паттерны: Summary Memory, Vector Store Memory, Entity Memory. Мы учим строить архитектуру, которая эффективна и масштабируема. Это то, что отличает джуна от сильного разработчика.

Что прокачаем:

— Работу с асинхронностью в Python (для стриминга токенов).
— Проектирование сложных пайплайнов на LangGraph.
— Интеграцию агентов с внешними API и базами данных.

Узнать подробности курса

Как отвечать на вопросы про LLM-разработку?

Спрос на Python-разработчиков, умеющих работать с агентами, растёт. Курс «Разработка ИИ-агентов» — это способ быстро освоить актуальный стек.

Что изучим на практике:

— LangFlow и AutoGen;
— протоколы MCP и A2A;
— интеграцию векторных баз данных;
— безопасность и оптимизацию агентов.

Первая лекция уже доступна. Посмотрите её, чтобы понимать тренды и увереннее чувствовать себя на интервью.

Записаться

Смотреть лекцию

мКак вычислить среднее значение, медиану, моду, дисперсию, стандартное отклонение и различные квантильные диапазоны в Pandas?

✔️ DataFrame.mean(): среднее
✔️ DataFrame.median(): медиана
✔️ DataFrame.mode(): мода
✔️ DataFrame.var(): дисперсия
✔️ DataFrame.std(): стандартное отклонение
✔️ DataFrame.quantile(): для расчета квантильного диапазона, используя значение диапазона в качестве параметра

Библиотека собеса по Python