Вернуться в каталог собеседований

ЖЕСТКОЕ СОБЕСЕДОВАНИЕ В СБЕР на Data Scientist

Разбор интервью Data Scientist в Сбере: типы и оптимизация Python-кода, градиентный бустинг, трансформеры и кластеризация.

Вадим Новосёлов | Карьера в IT
  • Опубликовано на YouTube:
  • Просмотры на YouTube: 21 тыс.
  • Лайки на YouTube: 533
Открыть на YouTube

Таймлайн

Коротко о видео

Разбор интервью Data Scientist в Сбере: Python, бустинг, NLP и кластеризация. Вопросы идут от основ объектной модели и оптимизации к устройству трансформеров.

Затронутые темы

Что взять на заметку

  • Уметь различать изменяемые и неизменяемые типы важно для объяснения поведения объектов в Python.
  • Оптимизацию медленного кода начинайте с измерения узкого места, а не с преждевременной замены конструкций.
  • Для NLP-интервью повторите путь от bag-of-words к трансформерам и роли Query, Key, Value в attention.

Рекомендуем посмотреть