В данном блоге доступно 37 постов на разные темы
План подготовки к собеседованию, финальный чек-лист и источники
Финал конспекта: планы подготовки на неделю и на месяц, метод самопроверки, обязательный практический минимум, чек-лист перед интервью и список источников. 75. План подготовки Как пользоваться этой методичкой Если у вас …
Классический ML: дисбаланс, признаки, калибровка и интерпретируемость
Темы 28–34: дисбаланс классов, кодирование категорий, калибровка вероятностей, кластеризация, снижение размерности, поиск аномалий и SHAP. 28. Дисбаланс классов Важность на собеседовании: 9/10 █████████░ 🔥🔥🔥 Критично. Идёт в связке с метриками …
Классический ML: деревья, случайный лес и градиентный бустинг
Темы 23–27: деревья решений, бэггинг и Random Forest, AdaBoost и градиентный бустинг, чем отличаются XGBoost, LightGBM и CatBoost, стекинг и блендинг. 23. Деревья решений Важность на собеседовании: 9/10 █████████░ 🔥🔥🔥 …
Классический ML: линейные модели, SVM, kNN и наивный Байес
Темы 17–22: линейная и логистическая регрессия, L1/L2-регуляризация, ядровой трюк в SVM, kNN с его метриками расстояния и наивный Байес. 17. Линейная регрессия Важность на собеседовании: 9/10 █████████░ 🔥🔥🔥 Критично. База, …
Классический ML: постановка задачи, метрики и валидация
Темы 11–16: bias–variance, метрики классификации и регрессии, ROC-AUC против PR-AUC, метрики ранжирования и кросс-валидация без утечек. Это самая опрашиваемая часть на РФ-собесах. Именно здесь режут кандидатов, которые «умеют звать LLM …
Как устроены собеседования на NLP/LLM-разработчика
Форматы и этапы интервью, обязательный минимум знаний, реальные вопросы российских компаний и техника ответа. Плюс карта приоритетов: что учить в первую очередь, а что можно пропустить. Уровень: Middle → Senior …