Junior ML-инженер | Собеседование |karpov.courses
Учитесь ML с нами: Симулятор ML: to.karpov.courses/XcwksA Курс Start ML: to.karpov.courses/kZQzpA Курс Hard ML: to.karpov.courses/KlAyBA Героем нового интервью на позицию Junior ML инженера стал Вадим — выпускник Start ML и участника Симулятора ML. У Вадима не было опыта в IT до программ karpov.courses. Мы предложили ему принять участие в mock-собеседовании и выяснить, насколько он готов к входу в новую профессию. А провёл интервью Богдан Печёнкин, автор Симулятора. LinkedIn Вадима: https://linkedin.com/in/vadimbaev/ 0:00 Введение и знакомство 2:55 Uplift-моделирование 5:50 Модель оттока 08:06 Метрики для дисбаланса классов 11:32 Расчёт доверительного интервала площади под PR кривой 12:35 Принцип работы бутстрапа 15:26 Обратная связь по бутстрапу 16:52 Оценка метрики, если нет возможности брать выборки, но есть обученные модели и их оценки 19:00 Схемы кросс-валидации 20:55 Влияние смещения и разброса на качество модели 22:43 Основные компоненты A/B теста 25:42 P-value и гипотезы 27:27 Необходимое количество данных 29:31 Проведение симуляций 32:40 Градиентный бустинг 35:00 Что произойдёт, если убрать первое дерево в градиентном бустинге 36:45 Различия в построении деревьев 40:10 Оценка предсказаний регрессионной модели 43:48 Deploy ML-сервисов 47:20 Web-фреймворки 48:13 Фиксация версии библиотек 50:00 За какими метриками можно следить после deploy 51:33 Как быть, если модель не посчитала предсказание, а ответ нужен быстро 53:12 Моделирование прогноза спроса 55:36 Практика 1:06:15 Обратная связь . . . #удаленнаяработа #аналитика #аналитик #аналитикданных #mlинженер #продакт #продактменеджер #abтесты #карповкурсы #сезонконтентаRUTUBE #karpovcourses #валерабабушкин #анатолийкарпов #толякарпов #работавit #какпройтисобеседование
Учитесь ML с нами: Симулятор ML: to.karpov.courses/XcwksA Курс Start ML: to.karpov.courses/kZQzpA Курс Hard ML: to.karpov.courses/KlAyBA Героем нового интервью на позицию Junior ML инженера стал Вадим — выпускник Start ML и участника Симулятора ML. У Вадима не было опыта в IT до программ karpov.courses. Мы предложили ему принять участие в mock-собеседовании и выяснить, насколько он готов к входу в новую профессию. А провёл интервью Богдан Печёнкин, автор Симулятора. LinkedIn Вадима: https://linkedin.com/in/vadimbaev/ 0:00 Введение и знакомство 2:55 Uplift-моделирование 5:50 Модель оттока 08:06 Метрики для дисбаланса классов 11:32 Расчёт доверительного интервала площади под PR кривой 12:35 Принцип работы бутстрапа 15:26 Обратная связь по бутстрапу 16:52 Оценка метрики, если нет возможности брать выборки, но есть обученные модели и их оценки 19:00 Схемы кросс-валидации 20:55 Влияние смещения и разброса на качество модели 22:43 Основные компоненты A/B теста 25:42 P-value и гипотезы 27:27 Необходимое количество данных 29:31 Проведение симуляций 32:40 Градиентный бустинг 35:00 Что произойдёт, если убрать первое дерево в градиентном бустинге 36:45 Различия в построении деревьев 40:10 Оценка предсказаний регрессионной модели 43:48 Deploy ML-сервисов 47:20 Web-фреймворки 48:13 Фиксация версии библиотек 50:00 За какими метриками можно следить после deploy 51:33 Как быть, если модель не посчитала предсказание, а ответ нужен быстро 53:12 Моделирование прогноза спроса 55:36 Практика 1:06:15 Обратная связь . . . #удаленнаяработа #аналитика #аналитик #аналитикданных #mlинженер #продакт #продактменеджер #abтесты #карповкурсы #сезонконтентаRUTUBE #karpovcourses #валерабабушкин #анатолийкарпов #толякарпов #работавit #какпройтисобеседование