Математикой часто пугают новичков ML и Data Science. В этой статье разберем, что спрашивают и до какой глубины изучать математику для собеседований.

Архитектура трансформера и его сердце механизм внимания уже давно стали базой собесов на NLP, LLM и даже CV. В работе трансформеры тоже доминируют. Именно поэтому очень важно до деталей разбираться в том, как они устрены, из каких частей состоят, как работают и где применяются на практике.

Разберем архитектуру по слоям с примерами кода и большим количеством картинок и схем.

Знание классики - база любых собеседований на все грейды в DS!

Этот материал не рассчитан на изучение тем с нуля. Это чеклист и тренажёр, по которому стоит пройтись перед техническим интервью по классическому ML. Кратко, по делу, с акцентом на то, что действительно спрашивают.

В этой части разберем:

Деревья и ансамбли, метрические модели, кластеризацию

кластеризацию

Секрет успешного трудоустройства — в дотошной подготовке к собеседованиям!

Этот материал не рассчитан на изучение тем с нуля. Это чеклист и тренажёр, по которому стоит пройтись перед техническим интервью по классическому ML. Кратко, по делу, с акцентом на то, что действительно спрашивают.

В этой части разберем: основы машинного обучения, переобучение и кросс‑валидация, линейные модели, метрики классификации и регрессии.

Рассмотрим техники построения и улучшения RAG систем: от нарезания текстов на куски, до продвинутых способов улучшения качества ответа.

Этим блогом можно пользоваться как шпаргалкой для проектирования своего RAG-а и/или для подготовки к собеседованиям.

Все полезные ссылки и материалы, на которые я опирался будут в конце.