Банк вопросов
Вопросы на собеседовании: RecSys
Рекомендации должны находить подходящие объекты и учитывать ограничения продукта. Разберите, чем отличаются подбор кандидатов, ранжирование и оценка качества. Объясняя решение, учитывайте холодный старт, обратную связь пользователей и разницу между офлайн-метриками и экспериментом.
Показано 20 из 139 вопросов
Как мы будем замерять метрики на валидационной выборке?
Как мы решаем проблему холодного старта?
Какой валидационный сет мы можем использовать?
Как мы будем проводить эксперименты с разными фичами?
Как мы будем проводить диплой и АБ-тестирование?
Как будет выглядеть взаимодействие с бэкэндом продукта?
Какую базу данных ты бы предложил для кэша?
Какое время жизни ты можешь предложить для предрасчитанных рекомендаций?
Что делать, если АБ-тест не прокрасился в зеленый?
Как мы можем проверить разницу в офлайн-метриках?
Как мы можем решить проблему холодного старта?
Что мы можем сделать, если у нас резко просела перформанс?
Как мы можем масштабировать сервис?
Как мы можем кэшировать старые рекомендации?
Как ты представляешь механизм прослушки для мобильного приложения?
Какие гипотезы по фичам ты можешь предложить?
Как ты считаешь, текстовые описания хорошо зайдут в кандидаты-генератор?
Что делать, если модель начинает выдавать нерелевантные рекомендации?
Какую систему мониторинга мы можем прикрутить?
Какой объем айтемов должен выдавать кандидат-генератор?
Подготовьтесь к следующему интервью с Vibe Interview.
Скачать Vibe Interview