В данном блоге доступно 37 постов на разные темы
Инженерная секция: Python, алгоритмы, ML System Design и поведенческое интервью
Темы 71–74: что спрашивают по Python, обязательный минимум алгоритмов, универсальный каркас ML System Design и как рассказывать про свой опыт. 71. Python на собеседовании Важность на собеседовании: 7/10 ███████░░░ 🔥🔥 …
Инференс LLM: KV-кэш, квантизация, LoRA и эмбеддинги
Темы 51–55: prefill и decode, KV-кэш, квантизация, LoRA и QLoRA, длинный контекст, эмбеддинги и реранкеры. 51. KV-кэш и как устроен инференс Важность на собеседовании: 9/10 █████████░ 🔥🔥🔥 Критично для 2026. …
Трансформеры: архитектура, внимание и позиционные кодировки
Темы 40–45: блок трансформера, self-attention через Q, K и V, RoPE и ALiBi, MHA/MQA/GQA и FlashAttention, нормализация, активации и MoE, разница между BERT, GPT и T5. Это ядро собеседования на …
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 …
ИИ-агенты: что им можно доверить, а что нельзя
Чат-бот отвечает на вопрос. ИИ-агент выполняет задачу: сам ходит в системы, делает несколько шагов подряд и доводит дело до результата. Разница принципиальная — и по пользе, и по риску. Gartner …
ERP: когда бизнесу правда нужна единая система
ERP — самая дорогая и самая рискованная покупка в ИТ-бюджете компании. Разбираем, что это такое на языке бизнеса, по каким признакам понять, что вам действительно нужна ERP, а не связка …