Мок-собеседование Junior Python-разработчика с вопросами по ML

Коротко о видео

Это явный мок технического собеседования на позицию Junior Python Developer. После самопрезентации студента с интересом к ML интервьюер проверяет понимание нейросетей и обучения моделей, разбирает кейс подбора рекламы, а затем переходит к Python: производительности библиотек, Big O, многопроцессным вычислениям, кэшированию и декораторам, итераторам, генераторам, потокобезопасности, I/O, базам данных и парадигмам программирования. Кандидат прямо в разговоре пишет декоратор кэширования и реализацию итератора; в финале получает положительную оценку уровня Junior и рекомендации по многопоточности и БД.

Затронутые темы

Что взять на заметку

• Разделяйте знание Python и понимание математической модели: на интервью могут проверить оба слоя.
• Объясняйте персептрон через признаки, веса, смещение, функцию активации и выход, а обучение — через функцию потерь и градиентный спуск.
• Python list хранит ссылки на объекты; это не то же самое, что непрерывный массив однотипных значений.
• Для CPU-bound вычислений на чистом Python используйте процессы или process pool, а не потоки; исключение возможно для расширений, освобождающих GIL.
• Генераторы с yield помогают обрабатывать данные лениво и экономить память, а кэш декоратора можно хранить в замыкании и ограничивать LRU-политикой.
• Не скрывайте учебный опыт: покажите, какие задачи уже решали на практике.