ЖЕСТКОЕ СОБЕСЕДОВАНИЕ В БАНК на Data Scientist (ML NLP Engineer)

🔑 Готовишься к собеседованиям и хочешь получить оффер? «Оффер под ключ» — подготовка, практика и помощь с поиском работы. Начни с бесплатного карьерного скрининга: https://unicode.school/programs/offer-pod-klyuch/?utm_source=youtube&utm_medium=video_description&utm_campaign=offer&utm_content=r5cc_Sc0zxc 🐳 Мой Telegram — карьера в IT, разборы и жизнь: https://t.me/gernar228 💼 Вакансии в IT, которых нет на hh.ru: https://t.me/unicode_jobs Разбираем вопросы банковского собеседования: precision и recall, ML-пайплайн, MAP и MRR, ансамбли, RAG и HyDE — с правильными ответами. Дополнительно по теме выпуска: 🎯 Готовишься к собеседованию Data Scientist? Пройди мок-интервью с разбором ответов от трёх специалистов: https://unicode.school/career-help/readiness-audit/?utm_source=youtube&utm_medium=video_description&utm_campaign=audit&utm_content=r5cc_Sc0zxc ТАЙМКОДЫ 00:00 — Реальное собеседование NLP инженера 00:37 — Вопрос 1: Что важнее в банковском скоринге: Precision или Recall? 02:32 — Вопрос 2: Как построить ML-пайплайн для кредитного скоринга: Optuna, SHAP и feature importance? 03:57 — Ответ 2 (часть 1) 05:02 — Продолжение вопроса 2: подбор гиперпараметров и важность фичей 05:51 — Ответ 2 (часть 2) 06:30 — Вопрос 3: Что такое файнтюнинг NLP-моделей и когда он нужен? 07:01 — Ответ 3 08:14 — Вопрос 4: Что такое MAP и MRR в оценке качества поиска? 09:05 — Ответ 4 10:46 — Вопрос 5: Чем отличается бэггинг от бустинга и стекинга? 11:30 — Ответ 5 13:04 — Вопрос 6: Что такое RAG и как улучшить его с помощью HyDE? 15:45 — Ответ 6 17:23 — Получил ли кандидат оффер? По вопросам обучения и услуг: https://t.me/gernar228_support