РЕАЛЬНОЕ СОБЕСЕДОВАНИЕ Data Scientist Иннотех - Middle

19 августа 2025 г. · 70 мин. чтения

Сегодня мы разберем собеседование, на котором кандидат с опытом классического ML и практическими кейсами (матчинг товарных названий, скоринг техники для банка, использование BERT как feature extractor, бустинги, Airflow, Docker) демонстрирует уверенную проектную базу, но ограниченный опыт в масштабировании, MLOps и работе с нейросетями и LLM. Интервьюер мягко подсвечивает эти пробелы, задавая вопросы про параллелизацию, Spark, архитектуру продакшн-решений и современные практики, что делает беседу показательным примером столкновения крепкого middle DS-профиля с требованиями более инженерного, продакшн-ориентированного стека.

Вопрос 1. Кратко расскажи о своем опыте, специализации, сильных сторонах и интересующих направлениях.

Таймкод: 00:00:44

Ответ собеседника: правильный. Описывает опыт работы в Авроре на позиции DS уровня middle, специализацию в классическом ML, подробно раскрывает проект по матчингу названий аптечных товаров с эталонной БД (RoBERTa как feature-генератор, Faiss для поиска кандидатов, ранжирование по косинусной близости, обработка сложных кейсов, измерение эффекта и рост эффективности на 10–15%).

Правильный ответ:
В хорошем ответе на такой вводный вопрос важно:

структурированно показать релевантный опыт;
подчеркнуть технологическую глубину;
продемонстрировать умение доводить решения до продакшена и измерять эффект;
связать прошлый опыт с тем, чем хочешь заниматься дальше.

Пример сильного, развернутого ответа:

Мой основной опыт — разработка и внедрение прикладных решений вокруг данных и инфраструктуры: от построения data-пайплайнов и сервисов до интеграции ML/поисковых моделей в production.

Ключевые направления, в которых я силен:

проектирование и разработка backend-сервисов;
работа с высоконагруженными данными;
построение надежных и наблюдаемых систем (логирование, метрики, алертинг);
интеграция алгоритмических/ML-решений в виде устойчивых, воспроизводимых сервисов.

Пример проекта, который хорошо иллюстрирует подход и глубину.

Задача: автоматизировать маппинг товарных наименований аптек к эталонному каталогу, уменьшить ручную разметку и повысить точность сопоставления.

Ключевые элементы решения:

нормализация и очистка данных (регистры, спецсимволы, формы написания, упаковки, дозировки);
генерация эмбеддингов для товарных наименований с помощью предобученной языковой модели (например, RoBERTa или аналогичная модель, дообученная на доменном корпусе);
построение индекса ближайших соседей (Faiss/Annoy/HNSW) для быстрого поиска топ-N кандидатов по векторному представлению;
ранжирование кандидатов по косинусной близости с использованием разумных порогов уверенности;
маршрутизация:
- confident match → автоматическое сопоставление;
- uncertain/ambiguous → в очередь ручной проверки к контент‑специалистам;
метрики:
- доля автоматически заматченных позиций;
- precision/recall на валидационном сете;
- сокращение времени ручной модерации;
- влияние на качество каталога и скорость вывода новых позиций.

Важно не только построить модель, но и оформить решение как поддерживаемый сервис:

API для поиска соответствий (REST/gRPC);
логирование запросов/ответов для последующего анализа качества;
конфигурируемые пороги, feature‑флаги;
мониторинг задержек, ошибок, распределения скорингов.

Иллюстративный пример на Go (упрощенный, без ML части), показывающий, как мог бы выглядеть обвязочный сервис для поиска кандидатов по заранее рассчитанным векторам:

package main

import (
    "encoding/json"
    "log"
    "math"
    "net/http"
    "sort"
)

type Item struct {
    ID    string
    Vec   []float64
    Title string
}

var catalog []Item

type MatchRequest struct {
    QueryVec []float64 `json:"query_vec"`
    TopK     int       `json:"top_k"`
}

type MatchResult struct {
    ID       string  `json:"id"`
    Title    string  `json:"title"`
    Similar  float64 `json:"similar"`
}

func cosineSimilarity(a, b []float64) float64 {
    var dot, na, nb float64
    for i := range a {
        dot += a[i] * b[i]
        na += a[i] * a[i]
        nb += b[i] * b[i]
    }
    if na == 0 || nb == 0 {
        return 0
    }
    return dot / (math.Sqrt(na) * math.Sqrt(nb))
}

func matchHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    var req MatchRequest
    if err := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&req); err != nil {
        http.Error(w, "bad request", http.StatusBadRequest)
        return
    }
    if req.TopK <= 0 {
        req.TopK = 10
    }

    results := make([]MatchResult, 0, len(catalog))
    for _, item := range catalog {
        sim := cosineSimilarity(req.QueryVec, item.Vec)
        results = append(results, MatchResult{
            ID:      item.ID,
            Title:   item.Title,
            Similar: sim,
        })
    }

    sort.Slice(results, func(i, j int) bool {
        return results[i].Similar > results[j].Similar
    })

    if len(results) > req.TopK {
        results = results[:req.TopK]
    }

    w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
    _ = json.NewEncoder(w).Encode(results)
}

func main() {
    // catalog инициализируется заранее подготовленными векторами
    http.HandleFunc("/match", matchHandler)
    log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}

Пример SQL для анализа эффективности решения (измерение доли автоматически заматченных позиций и точности на ручной проверке):

-- auto_matched: записи, которые система сопоставила автоматически
-- verified_matches: ручная проверка качества автосопоставлений

SELECT
    COUNT(*) AS total_auto,
    SUM(CASE WHEN v.is_correct THEN 1 ELSE 0 END) AS correct_auto,
    ROUND(SUM(CASE WHEN v.is_correct THEN 1 ELSE 0 END) * 100.0 / COUNT(*), 2) AS precision_auto
FROM auto_matched a
JOIN verified_matches v ON v.auto_match_id = a.id;

Чем хочу заниматься дальше:

разработкой и эксплуатацией надежных backend‑сервисов;
интеграцией алгоритмических и поисковых решений (поиск, матчинг, рекомендации) в продакшен;
оптимизацией производительности и качества сервисов на реальных данных;
работой в среде, где важны техническая глубина, чистая архитектура и измеримый бизнес-эффект.

Вопрос 2. Как спроектировать высокопроизводительную обработку ~1 млрд событий с инференсом модели уровня BERT за около час при неограниченных ресурсах?

Таймкод: 00:03:53

Ответ собеседника: неполный. Описывает опыт оптимизации на 30 млн строк через Faiss вместо прямого подсчета косинусной близости, предлагает смену/дообучение модели, масштабирование через несколько инстансов сервиса и мультипроцессинг в Python, но признает недостаток опыта в масштабировании и не покрывает архитектуру и производственные аспекты в полном объеме.

Правильный ответ:

Подход к задаче с 1 млрд событий и BERT-подобной моделью должен быть инженерным и системным. При “неограниченных ресурсах” нас интересует не экономия железа, а:

максимальный параллелизм;
отсутствие узких мест по I/O;
эффективное использование GPU/CPU;
детерминированность и повторяемость пайплайна;
простота масштабирования.

Ниже — стратегический план, который можно защищать на техническом интервью.

Основные принципы

Горизонтальное масштабирование:
- Не один сервис с моделью, а флот воркеров, каждый с собственной моделью (в памяти/GPU).
- Stateless-воркеры, чтобы легко масштабировать и перезапускать.
Batch-инференс:
- Обработка данных батчами (например, 128/256/512 запросов за проход) для эффективной векторизации и использования GPU.
- Максимальная утилизация GPU/CPU, минимизация overhead на вызовы модели.
Разделение стадий:
- ingestion → preprocessing → inference → постобработка → запись результатов.
- Каждая стадия масштабируется независимо.
Data locality:
- Данные хранятся и обрабатываются "близко" к вычислительным ресурсам (например, в одном регионе/зоне).
- Минимизация перетаскивания гигантских объёмов по сети.
Надежность и наблюдаемость:
- Идемпотентность, возможность ретраев и репроцессинга.
- Метрики: throughput, latency, GPU utilization, error rate.

Архитектура решения

Вариант (упрощенно, но промышленно-достоверно):

Хранилище исходных событий:
- Например: S3/HDFS/объектное хранилище или Kafka/обработанные логи.
Планировщик и шардирование:
- Данные делятся на шардовые чанки (например, по файлам, партициям, ключам).
- Каждый чанк содержит ограниченное число записей (10^5–10^7), чтобы удобно распределять.
Очередь задач:
- Например: Kafka, NATS, RabbitMQ, Google Pub/Sub, AWS SQS.
- В очередь кладем ссылки на чанки, а не сами данные.
Пул инференс-воркеров:
- Каждый воркер:
  - поднимает модель (BERT/SBERT/специализированная модель) один раз;
  - читает задания из очереди;
  - забирает данные чанка из хранилища;
  - делает batch inference;
  - пишет результаты в выходное хранилище (S3/DB/Parquet/ClickHouse и т.п.).
Агрегация/дальнейшая обработка:
- Отдельный этап, если нужно агрегировать или индексировать результаты.

Производительный расчет: оценка порядка

Допустим:

1 пример через BERT на GPU в batch-режиме:
- эффективная скорость: условно 5 000–20 000 примеров/сек на одной современной GPU (A100/Х100) при оптимальной настройке.
Нам нужно обработать 1 000 000 000 событий за 3600 секунд:
- Требуемый throughput: ~277 778 событий/сек.

Если один GPU дает 10 000 событий/сек (консервативно):

Нужное количество GPU: ~28 (берем с запасом 40–60 для пиков, overhead и устойчивости).
При "неограниченных ресурсах" просто поднимаем 50–100 GPU-воркеров и живем спокойно.

Тонкости оптимизации

Модель:
- Использовать не "тяжелый" BERT, а:
  - DistilBERT, TinyBERT, MiniLM, SBERT-вариации.
- Квантование (FP16/INT8), оптимизация через:
  - ONNX Runtime, TensorRT.
- Если задача позволяет, использовать sentence/embedding модель вместо полного encoder+task head.
Batch-инференс:
- Динамический размер батча под возможности GPU.
- Группировка по длине последовательности, чтобы меньше паддинга → больше эффективных токенов/сек.
Параллелизм:
- На уровне кластера:
  - десятки/сотни воркеров.
- На уровне одного воркера:
  - асинхронная загрузка данных;
  - очередь батчей для GPU;
  - несколько потоков/процессов, если используется CPU-инференс.
I/O:
- Используем бинарные форматы: Parquet/Avro/Arrow вместо сырых JSON.
- Читаем крупными блоками.
- Пишем результаты также батчами.
- Избегаем центральной точки записи, используем шардирование и partitioning (например, по времени/ключу).
Надежность:
- Каждое задание (чанк) можно ретраить.
- Progress tracking: отметка успешной обработки чанка.
- Идемпотентная запись: ключ на основе (event_id, version), upsert/insert-on-conflict.

Пример: схема на Go (упрощенный воркер инференса)

Ниже логика без реальной BERT-модели, но показывает архитектурный подход.

type Task struct {
    ChunkID   string
    InputPath string
    OutputPath string
}

type InferenceWorker struct {
    Model *BERTModel // абстракция над моделью, держится в памяти
}

func (w *InferenceWorker) ProcessTask(t Task) error {
    // 1. Читаем данные чанка (например, Parquet/JSONL)
    records, err := LoadRecords(t.InputPath)
    if err != nil {
        return err
    }

    batchSize := 256
    outputs := make([]Embedding, 0, len(records))

    // 2. Batch-инференс
    for i := 0; i < len(records); i += batchSize {
        end := i + batchSize
        if end > len(records) {
            end = len(records)
        }
        batch := records[i:end]

        // Предобработка: токенизация и т.д.
        inputTensors := PrepareBatchInputs(batch)

        // Вызов модели (на GPU/через gRPC/TensorRT/ONNX Runtime)
        embs, err := w.Model.Infer(inputTensors)
        if err != nil {
            return err
        }
        outputs = append(outputs, embs...)
    }

    // 3. Сохраняем результаты батчем
    if err := SaveEmbeddings(t.OutputPath, outputs); err != nil {
        return err
    }

    return nil
}

Воркеров таких — десятки/сотни, они читают задачи из очереди:

func WorkerLoop(worker *InferenceWorker, tasks <-chan Task) {
    for t := range tasks {
        if err := worker.ProcessTask(t); err != nil {
            // лог, ретрай, DLQ
            log.Printf("task %s failed: %v", t.ChunkID, err)
        }
    }
}

Хорошей практикой будет вынести модель в отдельный высокопроизводительный inference endpoint (например, Triton Inference Server, TorchServe, custom gRPC), а Go-воркер использовать как:

orchestrator: батчит запросы, шлет их на модель;
glue: читает/пишет данные.

Пример SQL: проверка полноты обработки

-- events: сырые события
-- processed_events: результат инференса

SELECT
    COUNT(*) AS total_events
FROM events;

SELECT
    COUNT(*) AS processed
FROM processed_events;

SELECT
    (SELECT COUNT(*) FROM processed_events)::DECIMAL
    / NULLIF((SELECT COUNT(*) FROM events), 0) AS coverage;

Кратко (как стоит отвечать на интервью):

Разбиваем 1 млрд событий на чанки и обрабатываем горизонтально.
Используем батч-инференс на GPU с оптимизированной моделью (DistilBERT/SBERT + FP16/INT8).
Поднимаем флот stateless воркеров, каждый держит модель в памяти.
Управляем задачами через очередь, читаем и пишем данные батчами.
Следим за метриками throughput и утилизации и увеличиваем число воркеров до достижения нужной скорости.
Обеспечиваем идемпотентность, ретраи и трассировку, чтобы пайплайн был надежным и повторяемым.

Вопрос 3. Почему PyTorch стал чаще использоваться, чем TensorFlow, и в чем его ключевые преимущества?

Таймкод: 00:08:52

Ответ собеседника: неполный. Не уверен в причинах, но по подсказке корректно указывает на использование динамического графа вычислений в PyTorch.

Правильный ответ:

Основная причина популярности PyTorch — сочетание динамического графа вычислений, предсказуемого и "питонистого" API, удобства отладки и гибкости при исследовательской и продакшен-разработке. На практике это вылилось в то, что исследовательское сообщество и индустрия в целом сместились в сторону PyTorch как "де-факто стандарта" для современных DL-проектов.

Ключевые моменты, которые стоит уверенно проговорить:

Динамический граф вычислений (eager execution по умолчанию)

В классическом TensorFlow 1.x использовался статический граф:
- сначала описывается граф,
- затем он компилируется и исполняется в сессии.
Это:
- усложняло отладку (ошибки всплывают на этапе исполнения, код "отвязан" от обычного Python-флоу);
- делало сложными динамические модели (variable-length последовательности, условные ветвления, рекурсивные структуры).
PyTorch изначально:
- использует динамический граф: операции выполняются сразу, autograd строится "на лету";
- позволяет писать код как обычный Python (if/for/try/except работают естественно);
- делает отладку проще (можно использовать стандартные инструменты: print, pdb, логирование).
Именно это стало критическим преимуществом для исследователей и быстрых итераций.
Удобство разработки и читаемость кода

PyTorch:
- минималистичный, предсказуемый API;
- менее "магический" по сравнению с ранними версиями TensorFlow;
- ближе к обычному NumPy-коду, что снижает порог входа.
Это важно как для R&D, так и для команд, где нужно быстро онбордить разработчиков.
Гибкость для сложных и нестандартных моделей

Многие современные архитектуры:
- сложные графы,
- адаптивные вычисления,
- динамические маски,
- условные ветвления внутри forward-pass.
В PyTorch такие вещи пишутся естественно:
- любая ветка логики — обычный Python-код;
- легко определить кастомный autograd, сложные лоссы, нетипичные слои.
В статическом графе TF 1.x это было ощутимо болезненнее.
Экосистема и коммьюнити
- Большинство современных исследований, репозиториев и туториалов выходило на PyTorch.
- Лидирующие библиотеки (Transformers от HuggingFace, timm, PyTorch Lightning и т.п.) укрепили доминирование.
- Меньше расхождений "как делают в статьях" и "как делают в проде"; проще перенести код из репозитория автора.
TensorFlow 2.x сильно улучшился (eager execution, tf.function), но инерция сообщества уже была на стороне PyTorch.
Продакшн-история: PyTorch vs TF

Раньше ключевым преимуществом TensorFlow считалась "продакшен-готовность" (TFServing, SavedModel, TFLite). Сейчас:
- PyTorch предлагает:
  - TorchScript,
  - ONNX экспорт,
  - PyTorch Serve,
  - интеграции с Triton Inference Server,
  - стабильную поддержку в Kubernetes/ML-платформах.
- Многие крупные компании успешно крутят inference на PyTorch напрямую или через ONNX/Triton.
То есть историческое преимущество TensorFlow в продакшене существенно сократилось.
Итоговая формулировка, которую хорошо дать на интервью
- Главное преимущество PyTorch — динамический, "eager" стиль вычислений, который:
  - упрощает написание и отладку моделей,
  - делает код более прозрачным,
  - облегчает разработку сложных, динамических архитектур.
- В сочетании с удобным Python-подобным API, сильной экосистемой и зрелыми инструментами для продакшена это привело к смещению индустрии и исследовательского сообщества в сторону PyTorch.

Если кратко:

PyTorch победил за счет "естественного" программирования (как обычный Python), динамического графа, удобной отладки и сильного open-source/ресерч комьюнити. TensorFlow 2 многое из этого догнал, но моментум уже остался за PyTorch.

Вопрос 4. Что дает лучшую производительность на GPU: динамический или статический граф вычислений?

Таймкод: 00:09:34

Ответ собеседника: неправильный. Утверждает, что динамический граф вычислений производительнее, что в общем случае не так.

Правильный ответ:

Базовый, но принципиально важный момент:

С точки зрения чистой производительности на GPU в общем случае выигрывает статический (или эффективно оптимизированный) граф вычислений.
Динамический (eager) граф — это преимущественно про удобство разработки и гибкость, а не про максимальную скорость.

Почему статический граф быстрее

Глобальная оптимизация:
- При статическом графе фреймворк имеет полное представление о вычислениях до исполнения.
- Это позволяет:
  - выполнять оптимизации графа (fusion операций, удаление лишних узлов, переупорядочивание вычислений),
  - минимизировать количество обращений к памяти,
  - эффективно планировать вычисления под конкретное устройство (GPU/TPU).
- Примеры:
  - TensorFlow (особенно XLA),
  - JAX,
  - компиляция моделей в TensorRT / ONNX Runtime / TVM.
Меньше overhead на уровне Python:
- В динамическом графе (eager execution):
  - каждая операция запускается "по ходу" выполнения Python-кода;
  - есть overhead интерпретатора Python, вызовов kernel'ов, контроля структуры графа.
- В статическом:
  - граф один раз построен/скомпилирован и дальше исполняется более "нативно",
  - меньше переключений между Python и C++/CUDA.
Batch и kernel fusion:
- Статический граф упрощает:
  - объединение последовательности операций в один kernel,
  - оптимизированное использование tensor cores,
  - агрессивное применение mixed precision.
- Это критично для больших моделей и high-throughput сценариев (1e6+ запросов, оффлайн-инференс, обучение больших сетей).

Как это соотносится с PyTorch и динамическими фреймворками

Здесь важно показать зрелое понимание:

PyTorch изначально динамический, но:
- появились механизмы JIT/Tracing/TorchScript, а затем torch.compile, которые позволяют:
  - "заморозить" или скомпилировать модель,
  - применить оптимизации аналогично статическому графу.
Реальный продакшен и high-performance inference:
- часто использует гибридный подход:
  - разработка и отладка в динамическом режиме;
  - затем экспорт в ONNX / TorchScript / XLA / TensorRT;
  - фактический инференс — в форме статически оптимизированного графа.

То есть даже в "динамическом мире" лучшая производительность достигается, когда мы:

фиксируем вычислительный граф,
компилируем его под целевое железо,
и убираем лишнюю динамику из критического пути.

Пример практического пайплайна

Разработка:

Пишем модель в PyTorch с динамическим графом — удобно и быстро.

Продакшен:

Экспортируем модель в ONNX:
Оптимизируем ONNX-граф и запускаем в ONNX Runtime / TensorRT.

Условный пример экспорта в ONNX (Python, концептуально):

import torch

class Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.linear = torch.nn.Linear(768, 256)

    def forward(self, x):
        return torch.relu(self.linear(x))

model = Model().eval()
dummy = torch.randn(1, 768)

torch.onnx.export(
    model,
    dummy,
    "model.onnx",
    input_names=["input"],
    output_names=["output"],
    dynamic_axes={"input": {0: "batch"}, "output": {0: "batch"}},
    opset_version=17,
)

Дальше model.onnx можно грузить в высокопроизводительный рантайм, где уже статический граф оптимизируется и исполняется максимально эффективно.

Как кратко ответить на интервью

Для максимальной производительности на GPU обычно предпочтителен статический или скомпилированный граф, потому что он позволяет делать агрессивные оптимизации и уменьшать overhead.
Динамический граф удобнее для разработки и сложной логики, но чтобы выжать максимум, его часто "замораживают"/компилируют в более статическую форму перед продакшен-инференсом.

Вопрос 5. Есть ли опыт работы с рекуррентными нейронными сетями (LSTM и подобными)?

Таймкод: 00:09:57

Ответ собеседника: правильный. Честно говорит, что с нейросетями, включая рекуррентные, не работал, занимался в основном классическими алгоритмами машинного обучения.

Правильный ответ:

На такой вопрос корректно и профессионально:

честно обозначить реальный опыт;
при отсутствии практики — показать теоретическое понимание и уметь кратко объяснить суть RNN/LSTM/GRU, их сильные и слабые стороны;
уместно отметить, что сейчас их часто вытеснили трансформеры, но понимать RNN по-прежнему важно.

Краткий, но насыщенный ответ, который хорошо работает на интервью:

Рекуррентные сети — это класс архитектур для последовательностей, где состояние на шаге t зависит от состояния на шаге t-1. Это позволяет моделировать временную зависимость в текстах, временных рядах, логах, событиях.
Базовая RNN страдает от vanishing/exploding gradients при длинных последовательностях.
LSTM и GRU были предложены как решение этой проблемы:
- LSTM использует ячейку памяти и три основных гейта (input, forget, output), что помогает сохранять информацию на долгих расстояниях.
- GRU — облегченный вариант с меньшим числом параметров (reset и update gates), часто сопоставим по качеству и быстрее.
Типичные сценарии применения:
- языковое моделирование, генерация текста;
- классификация последовательностей (тексты, логи, клики, транзакции);
- предсказание по временным рядам;
- sequence-to-sequence задачи (перевод, суммаризация) — сейчас в основном заменены трансформерами, но исторически были стандартом.

Если есть минимальный практический опыт или понимание, можно сформулировать, например, так:

Понимаю архитектуру RNN/LSTM/GRU, механизм работы гейтов и проблему затухающих градиентов.
Знаю, почему в современных задачах их во многом вытеснили трансформеры (self-attention эффективнее на длинных зависимостях, лучше масштабируется, проще параллелить).
При этом, для сравнительно коротких последовательностей и ограниченных ресурсов LSTM/GRU всё ещё остаются практичным вариантом.

Пример компактного LSTM-классификатора (Python/PyTorch, концептуально, для понимания механики):

import torch
import torch.nn as nn

class LSTMClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, emb_dim, hidden_dim, num_classes, num_layers=1):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, emb_dim)
        self.lstm = nn.LSTM(
            input_size=emb_dim,
            hidden_size=hidden_dim,
            num_layers=num_layers,
            batch_first=True,
            bidirectional=False,
        )
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, num_classes)

    def forward(self, x):
        emb = self.embedding(x)          # [batch, seq, emb_dim]
        out, _ = self.lstm(emb)          # [batch, seq, hidden_dim]
        last = out[:, -1, :]             # берем состояние последнего тайм-степа
        logits = self.fc(last)
        return logits

Краткая формулировка, как можно ответить:

Если опыта нет:
- "Практического опыта с RNN/LSTM/GRU немного/нет, в проектах использовал в основном классические ML-подходы и более современные архитектуры. При этом понимаю, как устроены рекуррентные сети, LSTM/GRU гейты и почему они применяются для последовательностей. При необходимости быстро подниму практику до рабочего уровня."
Если опыт есть (альтернативный правильный ответ):
- Кратко описать конкретную задачу: классификация текстов/временных рядов, seq2seq, какие слои, как обучались, какие метрики и оптимизации использовались.

Вопрос 6. Для чего нужен Apache Spark и чем он принципиально отличается от pandas?

Таймкод: 00:10:44

Ответ собеседника: неполный. Упоминает небольшой опыт со Spark, говорит про интеграцию с Hadoop и возможные оптимизации работы с таблицами, но не раскрывает ключевую идею распределенных вычислений и отличия от pandas по архитектуре и сценариям использования.

Правильный ответ:

Apache Spark нужен не как "ещё одна библиотека вроде pandas", а как распределённый вычислительный движок для обработки больших данных и сложных пайплайнов на кластере машин, с возможностью работы с объёмами, которые не помещаются в память одной машины, и с гарантией отказоустойчивости и горизонтального масштабирования.

Ключевые отличия Spark от pandas:

Архитектура и масштабируемость

pandas:
- Работает в памяти одной машины.
- Эффективен для миллионов строк / гигабайт данных (условно до десятков гигабайт при хорошей машине).
- Не предоставляет встроенных средств горизонтального масштабирования и fault tolerance.
Spark:
- Изначально спроектирован как распределённая система:
  - мастер + воркеры (driver + executors),
  - данные и вычисления распределены по кластеру.
- Позволяет обрабатывать сотни гигабайт и терабайты данных.
- Поддерживает отказоустойчивость (пересчёт партиций, lineage RDD/DataFrame).
- Масштабируется добавлением новых нод в кластер.

Ответ на "зачем нужен Spark, если есть pandas": чтобы обрабатывать данные, которые по объёму, распределённости и требованиям к надежности выходят за рамки одной машины и одной процесса.

Модель вычислений

Spark:
- Ленивые вычисления:
  - Трансформации (select, filter, join) не выполняются сразу.
  - План выполнения строится и оптимизируется (Catalyst Optimizer для Spark SQL/DataFrame API).
  - Фактическое выполнение — при action (count, collect, save, etc.).
- Query planner и оптимизатор умеют:
  - переставлять операции,
  - пушить фильтры,
  - выбирать оптимальную стратегию join'ов.
- Это ближе к СУБД и распределённым SQL-движкам, чем к "простой" библиотеке.
pandas:
- Выполняет операции сразу.
- Нет распределенного оптимизатора, нет планировщика запросов.

Интеграция с экосистемой больших данных

Spark:

Из коробки интегрируется с:
- HDFS, S3, GCS, Hive, HBase,
- Kafka, Delta Lake, Iceberg и др.
Умеет:
- batch-обработку,
- streaming (Structured Streaming),
- SQL-запросы,
- machine learning (Spark MLlib),
- графовые вычисления (GraphX / GraphFrames).

pandas:

Читает/пишет файлы, может подключаться к БД, но:
- не является распределённым вычислительным движком;
- не управляет кластером и задачами.

Производительность: когда Spark реально выигрывает

Spark выигрывает не "магически", а в сценариях, где:

данные очень большие:
- 100+ ГБ сырых логов, кликов, событий;
- full history по пользователям/транзакциям;
пайплайны включают:
- тяжелые join'ы,
- агрегации по нескольким ключам,
- оконные функции,
- распределенную сортировку;
важны:
- стабильное выполнение на кластере,
- возможность рестарта,
- управление ресурсами (YARN, Kubernetes, standalone cluster).

На объёмах "несколько миллионов строк" Spark может быть даже медленнее pandas из-за overhead распределённой системы. Его сила — масштаб и надежность.

Типичный пример использования (SQL + Spark)

Представим, что у нас есть сырые события (events) объемом в сотни гигабайт, и нужно посчитать дневные метрики.

SQL-эквивалент поверх Spark SQL:

SELECT
    date(event_time) AS event_date,
    user_id,
    COUNT(*) AS events_count,
    COUNT(DISTINCT session_id) AS sessions
FROM events
WHERE event_time >= '2025-01-01'
GROUP BY date(event_time), user_id;

Этот запрос Spark:

разобьет на партиции;
оптимизирует чтение (применит predicate pushdown);
распределит вычисления по кластеру;
обработает терабайты данных при наличии ресурсов.

Ту же задачу на pandas:

надо сначала утащить весь объём на одну машину;
упрёмся в память, время и надежность.

Минимальный пример кода на Go в Spark-ориентированном пайплайне

Частый реальный сценарий:

Spark готовит агрегированные данные (большой объём),
Go-сервис работает уже с "выжимкой" в продакшене.

Например, Spark сохраняет результат в ClickHouse/Parquet, а Go-сервис читает оттуда:

import (
    "database/sql"
    _ "github.com/ClickHouse/clickhouse-go/v2"
    "log"
)

type DailyStats struct {
    EventDate string
    UserID    int64
    Events    int64
    Sessions  int64
}

func loadStats(db *sql.DB, date string, userID int64) (*DailyStats, error) {
    row := db.QueryRow(`
        SELECT event_date, user_id, events_count, sessions
        FROM daily_stats
        WHERE event_date = ? AND user_id = ?
    `, date, userID)

    var s DailyStats
    if err := row.Scan(&s.EventDate, &s.UserID, &s.Events, &s.Sessions); err != nil {
        return nil, err
    }
    return &s, nil
}

func main() {
    db, err := sql.Open("clickhouse", "tcp://clickhouse:9000?database=default")
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer db.Close()

    stats, err := loadStats(db, "2025-01-01", 123)
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    log.Printf("User %d on %s: events=%d, sessions=%d",
        stats.UserID, stats.EventDate, stats.Events, stats.Sessions)
}

Здесь:

тяжёлая обработка → Spark,
быстрый онлайн-доступ → Go-сервис.

Как кратко ответить на интервью

Хорошая формулировка:

pandas — для анализа и обработки данных в рамках памяти одной машины.
Apache Spark — распределённый движок для больших данных:
- работает на кластере,
- умеет ленивые вычисления, оптимизацию планов,
- интегрируется с Hadoop/S3/Kafka,
- обеспечивает отказоустойчивую обработку очень больших объёмов.
Поэтому Spark нужен не "вместо pandas", а когда масштаб и требования к надежности выходят за пределы одиночного процесса/сервера.

Вопрос 7. Что произойдет при попытке обработать файл, который больше доступной оперативной памяти, с помощью pandas, и как это обойти?

Таймкод: 00:11:26

Ответ собеседника: правильный. Говорит, что при превышении объема памяти возникнет ошибка, и правильно замечает, что проблему можно решить построчной или частичной (чанковой) загрузкой данных.

Правильный ответ:

pandas по своей природе — in-memory инструмент: предполагается, что основной DataFrame (и промежуточные структуры) помещаются в оперативную память одной машины. Если попытаться прочитать файл целиком, а его объем (с учетом накладных расходов на объекты, индексы, типы данных) существенно превышает доступную RAM, возможны:

резкое замедление из-за агрессивного свопинга (если ОС начнет использовать swap);
MemoryError (в Python) или падение процесса/kill по OOM (Out Of Memory), если память исчерпана;
нестабильное поведение системы.

Однако в реальной работе есть несколько грамотных способов обойти ограничение "файл больше памяти":

Чтение чанками (streaming / chunked processing)

Сценарий: данные большие, но операции к ним можно применять по частям (агрегации, фильтрация, подсчеты).

Пример (Python, концептуально):

import pandas as pd

chunk_size = 10_0000
total = 0

for chunk in pd.read_csv("events.csv", chunksize=chunk_size):
    # Локальная обработка
    total += (chunk["event_type"] == "click").sum()

print("Total clicks:", total)

Идея:

в память загружается только один чанк;
после обработки он может быть освобожден;
итоговые метрики/агрегаты аккумулируются отдельно.

Снижение потребления памяти

Даже при больших данных есть техники оптимизации:

Явное указание типов колонок (int32 vs int64, category для строк с повторяющимися значениями).
Удаление ненужных колонок.
Поэтапная обработка (read → transform → write result → освобождение памяти).

Использование "out-of-core" и распределенных решений

Когда данные существенно превышают возможности одной машины или операции сложные (join больших таблиц, сортировки, оконные функции), разумно переходить к другим инструментам:

Dask DataFrame: API, похожий на pandas, но с возможностью распределенной и out-of-core обработки.
Apache Spark: кластерная обработка (как обсуждалось ранее).
DuckDB/Polars: более эффективная работа с колонночными форматами и частичная обработка.

SQL/хранилища как часть решения

Для реально больших файлов разумный подход:

Загрузить данные в СУБД или движок аналитики (например, ClickHouse, BigQuery, DuckDB).
Делать агрегации и фильтрацию там, а в pandas забирать только необходимые "срезы".

Пример (SQL для предварительной агрегации):

SELECT
    event_type,
    COUNT(*) AS cnt
FROM events_extremely_large
GROUP BY event_type;

После этого в pandas можно загрузить только агрегированный результат (десятки строк вместо миллиардов).

Краткая формулировка, как отвечать на интервью:

Если файл больше памяти и читать его целиком в pandas, высок риск MemoryError или OOM.
Правильные стратегии:
- читать данные чанками (chunksize),
- оптимизировать типы и схему хранения,
- при действительно больших объёмах — использовать инструменты, поддерживающие распределенную или out-of-core обработку (Dask, Spark, SQL-движки).

Вопрос 8. Как обучить модель, если обучающая выборка не помещается в оперативную память?

Таймкод: 00:12:36

Ответ собеседника: неполный. Предлагает разбить данные на подвыборки и использовать кросс-валидацию/обучение по частям, но не раскрывает ключевые техники out-of-core/online обучения, итеративных алгоритмов и инфраструктурных решений.

Правильный ответ:

Корректный ответ должен показать понимание двух уровней:

алгоритмический: какие методы и модели умеют учиться итеративно, не держа весь датасет в памяти;
инфраструктурный: как организовать подачу данных (streaming, чанки, распределенные системы), чтобы модель могла "переварить" большой объем.

Основные подходы:

Итеративное (out-of-core/online) обучение

Ключевая идея: не загружать все данные сразу, а:

читать данные батчами (чанками) с диска или из потока;
обновлять параметры модели по мере чтения;
повторять несколько проходов по данным (epochs), если нужно.

Подход подходит для моделей и алгоритмов, поддерживающих:

стохастический градиентный спуск (SGD / mini-batch SGD);
online / partial_fit интерфейсы.

Примеры:

Линейные модели (логистическая регрессия, линейная регрессия) с SGD.
Факторизационные машины.
Некоторые реализации градиентного бустинга и Incremental-моделей.
Нейросети (по сути всегда обучаются батчами).

Ключевой момент: модель "помнит" только параметры, а не все данные.

Out-of-core обучение для классических ML-моделей

Многие популярные библиотеки предлагают механизмы для обучения на данных, не помещающихся в память целиком:

В экосистеме Python:
- partial_fit в scikit-learn (SGDClassifier, SGDRegressor, PassiveAggressive и др.).
- LightGBM/XGBoost с возможностью читать из файла/бинарного формата и буферизовать данные.
Идея:
- данные хранятся в файлах (CSV, Parquet, LibSVM формат);
- библиотека читает их по частям и строит деревья/обновляет веса без необходимости все держать в памяти.

Важно уметь проговорить:

Мы проектируем пайплайн так, чтобы на каждом шаге в памяти были:
- текущий батч;
- параметры модели;
- минимальный набор служебной информации.

Нейросети и большие датасеты

Для нейронных сетей стандартное решение:

DataLoader / генераторы:
- данные хранятся на диске или в объектном хранилище (S3, GCS);
- в память подгружается только очередной батч (например, 256–4096 примеров);
- обучение идет итеративно по батчам.
Можно использовать:
- случайную подвыборку,
- шардирование датасета (разбитие на файлы/части),
- распределенное обучение (DataParallel / DistributedDataParallel).

Общая схема:

Модель живет в памяти (CPU/GPU),
данные стримятся небольшими порциями.

Использование распределенных систем и SQL-движков

Когда выборка очень большая (десятки/сотни ГБ и более), шаги:

Агрегировать и подготовить признаки "на стороне данных":
- Spark, Flink, Beam, Dask, ClickHouse/BigQuery и т.п.
Сохранить результат в компактный формат (Parquet, бинарные фичи).
Обучать модель:
- либо прямо в этих системах (Spark MLlib),
- либо выгружая данные по частям в тренер.

Пример типичного пайплайна:

Spark строит фичи и сохраняет их в Parquet по shard'ам.
Тренировочный скрипт (PyTorch/XGBoost) читает каждый shard по очереди, формирует батчи и обновляет модель.

Выбор модели под ограничения памяти

Иногда правильный ответ — не "запихнуть гигантский датасет", а:

уменьшить размер признаков:
- hashing trick;
- downcasting типов;
- отбор фичей;
использовать модели с потоковым/итеративным обучением:
- вместо классического RandomForest на весь датасет — градиентный бустинг с поддержкой out-of-core;
- вместо "хранить всё и считать сложные ядровые методы" — линейные модели с регуляризацией.

Практическая схема (концептуально)

Допустим, есть 1 ТБ логов, а памяти 32 ГБ.

Стратегия:

хранить данные в Parquet/CSV по партициям;
использовать генератор батчей, который:
- читает партицию;
- формирует батчи;
- обновляет модель;
- освобождает память и переходит к следующей партиции;
сделать несколько проходов по данным, если нужно (epochs).

Краткий псевдо-подход (Python-like, без библиотеки):

model = init_model()

for epoch in range(num_epochs):
    for batch in iter_batches_from_disk("train_data"):
        X, y = batch.features, batch.labels
        y_pred = model.predict(X)
        grad = compute_gradients(X, y, y_pred)
        model.update(grad)

Как это отразить в Go/SQL-контексте

Для человека, работающего с backend/инфраструктурой:

Go-сервис или job:
- стримит данные из БД/хранилища;
- отправляет их батчами в обучающий компонент (Python / C++ / внутренний сервис);
- тот обновляет модель инкрементально.
SQL:
- используется для предварительной агрегации и feature engineering;
- в модель попадают уже "сжатые" данные.

Пример SQL для подготовки батчей:

SELECT
    user_id,
    COUNT(*) AS clicks,
    SUM(CASE WHEN action = 'purchase' THEN 1 ELSE 0 END) AS purchases
FROM events
WHERE event_time >= '2025-01-01'
GROUP BY user_id;

Эти агрегаты можно выгружать чанками (по user_id диапазонам или LIMIT/OFFSET/партициям) и по частям подавать модели.

Краткая формулировка, как правильно ответить на интервью

Сильный ответ должен звучать примерно так:

Если данные не помещаются в память, модель обучаем итеративно:
- читаем данные чанками с диска или из распределенной системы;
- используем алгоритмы, поддерживающие online/out-of-core обучение (SGD, бустинг с файл-источниками, нейросети с батчами);
- при необходимости подключаем Spark/Dask/SQL для предварительной обработки и агрегаций.
В памяти должны находиться только:
- параметры модели,
- текущий батч данных,
- минимальное служебное состояние.
Кросс-валидация по подвыборкам сама по себе не решает проблему объема, если модель требует весь датасет для обучения; важно выбирать подходящие алгоритмы и архитектуру пайплайна.

Вопрос 9. В каком режиме работала модель в твоем проекте: офлайн пакетная обработка или онлайн-сервис, и как был организован запуск?

Таймкод: 00:13:13

Ответ собеседника: неполный. Уточняет, что модель использовалась в офлайн-режиме; упаковал её в Docker-образ с REST-интерфейсом и передал другой команде для продакшн-деплоя, но не раскрывает детали архитектуры, режимов обновления, интеграции и эксплуатационных аспектов.

Правильный ответ:

Это уточняющий вопрос, но хороший ответ должен показать понимание разных моделей эксплуатации и базовых принципов продакшн-интеграции.

Полезно уверенно различать:

офлайн (batch) инференс;
онлайн (real-time / near real-time) инференс;
гибридный подход.

И уметь описать, как модель превращается в сервис, а не в "скрипт на ноутбуке".

Ключевые моменты, которые стоит проговорить:

Офлайн пакетная обработка

Если модель работает офлайн:

Есть периодические джобы (cron, Airflow, Argo Workflows, Kubernetes CronJob, Spark job и т.п.), которые:
- берут входные данные за интервал (день/час/неделю),
- прогоняют через модель,
- сохраняют результат в хранилище (БД, объектное хранилище, поисковый индекс, кэш).
Примеры:
- генерация эмбеддингов для каталогов;
- пересчет рекомендаций;
- обогащение справочников (товары, пользователи).

В таком случае режим может выглядеть так:

Docker-образ с моделью и обвязкой.
Job-оркестратор, который:
- поднимает контейнер,
- передает ему параметры (путь к данным, диапазон дат),
- следит за статусом.
Результат:
- складывается в целевую таблицу или сервис (например, таблица соответствий товар → эталон).

Пример SQL для использования офлайн-результатов:

-- Таблица с результатами офлайн-матчинга
SELECT
    p.pharmacy_sku,
    m.master_sku,
    m.confidence
FROM pharmacy_products p
JOIN matching_results m
    ON p.pharmacy_sku = m.pharmacy_sku
WHERE m.confidence >= 0.95;

Онлайн-сервис (real-time API)

Если модель нужна онлайн:

Заворачиваем её в сервис (часто REST/gRPC), который:
- поднимается как Deployment в Kubernetes или аналогичной среде,
- горизонтально масштабируется,
- за ним стоит балансировщик/ingress.
Важные аспекты:
- время ответа (latency);
- отказоустойчивость;
- мониторинг (метрики запросов/ошибок, saturations, p95/p99);
- версионирование модели;
- возможность катить canary/blue-green деплой.

Минимальный пример Go-обвязки для модели, доступной как REST или gRPC (концептуально):

package main

import (
    "encoding/json"
    "log"
    "net/http"
)

type MatchRequest struct {
    Title string `json:"title"`
}

type MatchResponse struct {
    MasterSKU   string  `json:"master_sku"`
    Confidence  float64 `json:"confidence"`
}

func matchHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    var req MatchRequest
    if err := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&req); err != nil {
        http.Error(w, "bad request", http.StatusBadRequest)
        return
    }

    // Здесь вызов ML-модели или локальной/удаленной inference-системы.
    // В реальности: нормализация текста, векторизация, поиск кандидатов, скоринг.
    resp := MatchResponse{
        MasterSKU:  "SKU123",
        Confidence: 0.97,
    }

    w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
    _ = json.NewEncoder(w).Encode(resp)
}

func main() {
    http.HandleFunc("/match", matchHandler)
    log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}

Такой контейнер:

можно использовать как:
- онлайн API,
- или вспомогательный сервис внутри batch-джоб (но для больших объемов лучше вызывать модель локально в джобе, а не по сети).

Гибридный подход (часто оптимальный)

Во многих реальных решениях:

"тяжелая" часть считается офлайн:
- эмбеддинги товаров, пользователей;
- предрасчитанные кандидаты.
Онлайн-сервис:
- делает легкий доранжирующий скоринг;
- обращается к уже предрасчитанным данным;
- выполняет быстрые lookup'ы и фильтрацию.

Как кратко ответить на интервью

Сформулировать зрелый ответ можно так:

"В нашем проекте модель работала в офлайн-режиме batch-инференса. Я упаковал её в Docker-образ с HTTP API, чтобы стандартизовать интерфейс и упростить интеграцию. Дальше другая команда подключила этот образ в их оркестратор — по расписанию запускались джобы, которые:
- забирали входные данные,
- дергали сервис/использовали образ для инференса,
- складывали результаты в целевую БД/хранилище для дальнейшего использования продуктовой системой. Понимаю, как выстроить и онлайн-сервис: выделенный inference-сервис за балансировщиком, с метриками, логированием, версионированием модели и горизонтальным масштабированием."

Главное — показать понимание разницы между:

"есть обученная модель" и
"есть готовый к эксплуатации сервис/пайплайн с этой моделью".

Вопрос 10. В каком виде артефакта ты передавал модель в продакшен?

Таймкод: 00:14:26

Ответ собеседника: правильный. Уточняет, что модель передавал в виде Docker-образа.

Правильный ответ:

Это уточняющий вопрос, здесь важно кратко, но технически грамотно описать формат артефакта и то, что он продукционно-пригоден.

Хороший ответ:

Модель и вся обвязка были упакованы в Docker-образ, который включал:
- зафиксированную версию кода инференса;
- сериализованный файл модели (например, model.bin, model.pt, model.pkl, onnx и т.п.);
- все зависимости (библиотеки, фреймворки, системные пакеты);
- HTTP/gRPC-сервис для инференса с четко определенным контрактом (JSON/gRPC-схема).
Образ публиковался в приватный registry, после чего:
- команда инфраструктуры/платформы подключала его в пайплайн деплоя (Kubernetes, Docker Swarm, Nomad или CI/CD для batch job);
- в манифестах задавались ресурсы, переменные окружения, конфигурация логирования и метрик.

Минимальный пример Dockerfile для inference-сервиса на Go (концептуально):

FROM golang:1.22 AS builder

WORKDIR /app
COPY go.mod go.sum ./
RUN go mod download

COPY ../blog-draft .
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -o app ./cmd/inference

FROM gcr.io/distroless/base-debian12

WORKDIR /app
COPY --from=builder /app/app /app/app
COPY model.bin /app/model.bin

EXPOSE 8080
USER nonroot:nonroot
ENTRYPOINT ["/app/app"]

Ключевые моменты, которые полезно обозначить на интервью:

Использование контейнера как основного артефакта:
- повторяемость окружения;
- предсказуемое поведение между dev/stage/prod;
- удобная интеграция с Kubernetes/оркестраторами.
Версионирование:
- тегирование образов по версии модели и кода (model-matcher:1.3.0), чтобы можно было делать rollbacks и сравнивать разные версии.
Четкий интерфейс:
- контракт API документирован,
- модель воспринимается как черный ящик-сервис, легко встраиваемый в существующую архитектуру.

Вопрос 11. Какой у тебя опыт использования Optuna/Hyperopt и AutoML-инструментов?

Таймкод: 00:14:40

Ответ собеседника: неполный. Говорит, что использовал Optuna/Hyperopt для подбора гиперпараметров, но не применял AutoML-решения, не раскрывая глубину подхода к тюнингу и роли AutoML в продакшн-контексте.

Правильный ответ:

Это уточняющий вопрос, но хороший ответ должен показать:

зрелое понимание роль гипертюнинга в ML-пайплайне;
осознанное использование Optuna/Hyperopt;
понимание, что такое AutoML, когда он полезен и где его ограничения.

Развернутый ответ, который выглядит убедительно:

Optuna и Hyperopt: осознанный гипертюнинг

Правильный фокус — не "я запускал случайный поиск", а:

использовать байесовский/адаптивный поиск по пространству гиперпараметров;
учитывать:
- метрику качества (primary metric),
- время обучения,
- ограничения по ресурсам,
- воспроизводимость экспериментов.

Ключевые моменты:

Hyperopt:
- ранний популярный фреймворк для:
  - random search,
  - Tree-structured Parzen Estimator (TPE),
- интегрируется с кастомным кодом, но менее удобен по сравнению с Optuna.
Optuna:
- удобный, декларативный API;
- поддержка:
  - продвинутых sampler'ов (TPE, CMA-ES и др.),
  - pruner'ов для early stopping неудачных трейнов;
- хорошая интеграция с LightGBM, XGBoost, PyTorch, etc.

Пример концептуального использования Optuna:

import optuna
from sklearn.metrics import f1_score
from sklearn.model_selection import train_test_split
from xgboost import XGBClassifier

def objective(trial: optuna.Trial):
    max_depth = trial.suggest_int("max_depth", 4, 12)
    learning_rate = trial.suggest_float("learning_rate", 0.01, 0.3, log=True)
    n_estimators = trial.suggest_int("n_estimators", 100, 1000)
    subsample = trial.suggest_float("subsample", 0.6, 1.0)
    colsample_bytree = trial.suggest_float("colsample_bytree", 0.6, 1.0)

    model = XGBClassifier(
        max_depth=max_depth,
        learning_rate=learning_rate,
        n_estimators=n_estimators,
        subsample=subsample,
        colsample_bytree=colsample_bytree,
        n_jobs=-1,
        tree_method="hist",
        eval_metric="logloss",
    )

    model.fit(X_train, y_train)
    y_pred = model.predict(X_valid)
    return f1_score(y_valid, y_pred)

study = optuna.create_study(direction="maximize")
study.optimize(objective, n_trials=50)

print("Best params:", study.best_params)

Хорошо подчеркнуть:

Использование early stopping (через pruner'ы Optuna).
Логирование результатов (Optuna dashboard, MLflow).
Ограничение времени/ресурсов (timeouts, n_trials).

AutoML-инструменты: когда и зачем

Под AutoML обычно подразумевают системы, которые:

автоматически подбирают:
- модели,
- гиперпараметры,
- preprocessing,
- иногда архитектуры (NAS для нейросетей);
выдают "лучшую" модель по заданной метрике на заданном датасете.

Примеры:

Auto-sklearn, TPOT, H2O AutoML, Google AutoML, Azure AutoML, DataRobot и др.

Взрослая позиция к AutoML:

Плюсы:
- ускоряет старт,
- подходит для baseline'ов,
- может быть удобен для типовых табличных задач;
Минусы:
- ограниченная прозрачность пайплайна;
- хуже управляемость под требования продакшена (latency, explainability, контроль фичей, ограничение по ресурсам);
- сложнее интегрировать в сложные бизнес-процессы;
- часто дорог по вычислениям (долгие grid/байесовские поиски).

Важно показать, что AutoML — инструмент, а не "магия":

В продакшене чаще:
- строится кастомный пайплайн,
- используется ручной/полуавтоматический гипертюнинг (Optuna/Hyperopt),
- AutoML — максимум как способ быстро получить baseline или идеи по моделям/фичам.

Как кратко и сильно ответить на интервью

Вариант сильного ответа:

"Optuna и Hyperopt использовал как основной инструмент для осмысленного поиска гиперпараметров:
- определял пространство гиперпараметров, метрику, ограничения по времени;
- использовал TPE-сэмплеры, early stopping/pruning;
- сохранял результаты, чтобы обеспечить воспроизводимость и возможность отката к лучшим конфигурациям. AutoML-инструменты в продакшн-проектах сознательно не использовал:
- предпочитаю контролируемый пайплайн, где понятны фичи, модели и SLA по latency/ресурсам. Однако знаком с концепцией AutoML и отношусь к нему как к полезному инструменту для прототипирования и получения baseline'ов, особенно в типичных задачах на табличных данных."

Такой ответ демонстрирует:

практику с инструментами тюнинга;
понимание баланса между автоматизацией и контролем;
инженерный подход к качеству и эксплуатационным требованиям.

Вопрос 12. Какой у тебя опыт работы с Airflow и как ты организовывал обучение моделей по расписанию?

Таймкод: 00:15:27

Ответ собеседника: правильный. Описывает кейс в банке: система оценки стоимости сельхозтехники, где отвечал за ML-модуль. Настроил DAG в Airflow для еженедельного дообучения модели на новых спаршенных данных.

Правильный ответ:

Вопрос уточняющий, но хороший ответ должен показать понимание Airflow как оркестратора продакшн-пайплайнов данных и обучения, а не просто "крон с UI".

Ключевые идеи, которые важно отразить:

Airflow используется для:
- оркестрации сложных многошаговых пайплайнов (ETL, feature engineering, обучение, валидация, деплой);
- управления зависимостями между задачами;
- мониторинга, ретраев, алертинга;
- воспроизводимости и аудита (кто/что/когда обучил).
Переобучение модели по расписанию — типичный сценарий:
- забирать новые данные (парсеры, витрины, логи);
- чистить и обогащать;
- обучать модель;
- валидировать качество;
- при успехе — публиковать модель как артефакт и/или выкатывать в прод.

Пример типового пайплайна обучения в Airflow

Логика пайплайна (еженедельное переобучение модели оценки стоимости техники):

extract_raw:
- Забираем новые данные:
  - из парсера/краулера (цены, характеристики, регион, пробег, состояние);
  - из внутренних систем (исторические сделки, экспертные оценки).
preprocess_features:
- Чистка:
  - выбросы, пропуски, некорректные значения.
- Фичи:
  - категории → one-hot/target encoding;
  - числовые признаки → нормализация/лог-преобразования;
  - генерация бизнес-фичей (возраст техники, сезонность, региональные индексы).
train_model:
- Обучение модели (например, градиентный бустинг).
- Использование фиксированного random_state, логирования метрик.
validate_model:
- Сравнение с текущей прод-моделью:
  - метрики на hold-out/валид-сете;
  - бизнес-метрики (MAE/MAPE по ключевым сегментам).
- Если новая модель лучше/не хуже допустимого порога — помечаем как candidate.
register_and_deploy:
- Сохранение модели в registry/объектное хранилище с версионированием.
- Обновление Docker-образа или конфигурации inference-сервиса (в зависимости от архитектуры) — либо через CI/CD, либо через API платформы.

Упрощенный пример DAG-а (Python-псевдокод)

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator

def extract_raw(**context):
    # Читаем свежие данные, сохраняем в хранилище (например, S3/DB)
    pass

def preprocess_features(**context):
    # Преобразуем сырые данные в фичи, сохраняем датасет для обучения
    pass

def train_model(**context):
    # Обучаем модель на подготовленных фичах, сохраняем артефакт (model.bin)
    pass

def validate_model(**context):
    # Сравниваем новую модель с текущей прод-моделью
    # Возвращаем флаг/метки в XCom
    pass

def deploy_model(**context):
    # Если новая модель прошла пороги качества:
    # - сохраняем в model registry
    # - дергаем CI/CD или API сервиса, чтобы обновить модель в проде
    pass

default_args = {
    "owner": "ml_team",
    "depends_on_past": False,
    "retries": 2,
    "retry_delay": timedelta(minutes=10),
}

with DAG(
    dag_id="weekly_tractor_price_model_training",
    start_date=datetime(2024, 1, 1),
    schedule_interval="@weekly",
    catchup=False,
    default_args=default_args,
) as dag:

    t_extract = PythonOperator(
        task_id="extract_raw",
        python_callable=extract_raw,
    )

    t_preprocess = PythonOperator(
        task_id="preprocess_features",
        python_callable=preprocess_features,
    )

    t_train = PythonOperator(
        task_id="train_model",
        python_callable=train_model,
    )

    t_validate = PythonOperator(
        task_id="validate_model",
        python_callable=validate_model,
    )

    t_deploy = PythonOperator(
        task_id="deploy_model",
        python_callable=deploy_model,
        trigger_rule="all_success",
    )

    t_extract >> t_preprocess >> t_train >> t_validate >> t_deploy

Что важно подчеркнуть на интервью:

Использование Airflow не только для запуска "скрипта обучения", но:
- как единого места оркестрации всего ML-пайплайна;
- с четким разграничением задач:
  - подготовка данных,
  - обучение,
  - валидация,
  - деплой;
- с ретраями, SLA и мониторингом.
Репродьюсибилити:
- код и конфигурация DAG хранятся в git;
- данные версионируются по дате/партициям;
- модель версионируется (id, дата, git commit, метрики);
- всегда можно понять, какая версия модели обучена на каких данных.

Краткая формулировка сильного ответа:

"Использовал Airflow как оркестратор полноценных ML-пайплайнов. Для задачи оценки стоимости техники настроил DAG, который по расписанию:
- забирал свежие данные,
- готовил фичи,
- обучал модель,
- валидировал качество по hold-out,
- при выполнении порогов публиковал новую модель. Такой подход давал воспроизводимость, контроль версий, прозрачный мониторинг и возможность безопасного автоматического переобучения."

Вопрос 13. Как организовать хранение и версионирование обученных моделей в продакшн-проекте (например, с использованием Airflow)?

Таймкод: 00:16:54

Ответ собеседника: неполный. Указывает, что модели хранились в локальном сторидже, а настройкой версионирования и интеграцией с MLflow занимался более опытный коллега; архитектурные детали и подход к versioning не раскрывает.

Правильный ответ:

Для продакшн-системы хранение и версионирование моделей — критичный элемент MLOps. Цель: в любой момент чётко знать:

какая модель сейчас в проде;
на каких данных и с какими параметрами она обучена;
какие метрики были при обучении;
иметь возможность быстро откатиться к предыдущей версии;
обеспечивать воспроизводимость.

Хороший ответ должен описывать архитектуру model registry и поток артефактов.

Основные принципы

Централизованный model registry
- Используем специализированный инструмент или собственное решение:
  - MLflow Model Registry;
  - S3/MinIO + метаданные в Postgres;
  - Vertex AI Model Registry, SageMaker Model Registry, etc.
- Каждый артефакт модели описывается:
  - версией (semver или инкремент),
  - hash/ID (commit, дата, UUID),
  - метриками (AUC/MAE/MAPE и т.п.),
  - ссылкой на обучающий датасет/feature snapshot,
  - конфигурацией гиперпараметров,
  - информацией о коде (git commit, версия зависимостей).
Разделение модели и окружения

Модель как бинарный артефакт:
- файлы формата: .pkl, .pt, .bin, .onnx, .json для деревьев / бустинга.
Среда исполнения:
- описана в Dockerfile / requirements.txt / environment.yml.
В продакшн поступает связка:
- [model artifact ID] + [версия кода/окружения], что обеспечивает воспроизводимость.

Интеграция с Airflow

Типичный паттерн:

DAG обучает модель.
После успешного обучения и валидации:
- сохраняет модель и метаданные;
- регистрирует новую версию в model registry;
- при необходимости триггерит деплой.

Условный пример кода задачи регистрации модели (Python + MLflow):

import mlflow
import mlflow.sklearn

def register_model(model, metrics, run_id: str):
    mlflow.set_experiment("tractor_price_model")

    with mlflow.start_run(run_id=run_id):
        # Логируем метрики и артефакты
        for name, value in metrics.items():
            mlflow.log_metric(name, value)

        mlflow.sklearn.log_model(
            sk_model=model,
            artifact_path="model",
            registered_model_name="tractor_price_model"
        )

Сценарий в Airflow:

train_model → обучили модель и сохранили временно.
validate_model → посчитали метрики.
register_model → при проходе порогов регистрируем как новую версию, например tractor_price_model@v15.

Как можно организовать без специализированного инструмента

Если нет MLflow/облака, делаем свой "ручной, но правильный" registry:

Храним модели в объектном хранилище:
- s3://models/tractor_price/v15/model.bin
- s3://models/tractor_price/v15/meta.json
Таблица в БД (Postgres/ClickHouse), описывающая версии:

CREATE TABLE model_registry (
    id              SERIAL PRIMARY KEY,
    model_name      TEXT NOT NULL,
    version         INT NOT NULL,
    artifact_path   TEXT NOT NULL,
    train_data_ref  TEXT NOT NULL,
    git_commit      TEXT NOT NULL,
    train_metrics   JSONB NOT NULL,
    created_at      TIMESTAMP NOT NULL DEFAULT now(),
    is_production   BOOLEAN NOT NULL DEFAULT FALSE
);

Пример записи:

INSERT INTO model_registry (
    model_name, version, artifact_path, train_data_ref,
    git_commit, train_metrics, is_production
) VALUES (
    'tractor_price_model',
    15,
    's3://models/tractor_price/v15/model.bin',
    's3://datasets/tractor_prices/2025-03-01/',
    'a1b2c3d4',
    '{"rmse": 120000, "mape": 0.12}',
    TRUE
);

Инференс-сервис (на Go) может:

при старте вытянуть "актуальную продакшн-версию" из этой таблицы;
скачать модель из S3;
инициализировать:

type ModelVersion struct {
    ID          int
    Name        string
    Version     int
    ArtifactURL string
}

func loadCurrentModel(db *sql.DB) (*ModelVersion, error) {
    row := db.QueryRow(`
        SELECT id, model_name, version, artifact_path
        FROM model_registry
        WHERE model_name = $1 AND is_production = TRUE
        ORDER BY version DESC
        LIMIT 1
    `, "tractor_price_model")

    var mv ModelVersion
    if err := row.Scan(&mv.ID, &mv.Name, &mv.Version, &mv.ArtifactURL); err != nil {
        return nil, err
    }
    return &mv, nil
}

Критически важные элементы хорошего решения

Версионирование:
- нельзя "перезаписывать" модель без смены версии;
- каждая модель привязана к датасету и коду.
Прослеживаемость:
- по записи в registry можно восстановить:
  - какие данные,
  - какие параметры,
  - какие метрики.
Откат:
- выбор предыдущей версии как продакшн одной SQL-командой или сменой флага.
Интеграция с CI/CD:
- pipeline берет артефакт по версии и деплоит его,
- Airflow не "катит в прод напрямую", а регистрирует кандидат; деплой может быть отдельным шагом/approval.

Краткая формулировка сильного ответа:

"Для продакшена модель должна храниться не просто в локальной папке, а в централизованном model registry. Мы сохраняем:
- бинарник модели в объектное хранилище,
- метаданные (версия, git commit, ссылка на данные, метрики) в registry (MLflow или своя таблица). Airflow после обучения регистрирует новую версию; inference-сервисы берут актуальную прод-версию из registry. Это дает воспроизводимость, прозрачность и возможность безопасного отката."

Вопрос 14. Есть ли у тебя опыт работы с современными большими языковыми моделями (LLM) или их развёртыванием?

Таймкод: 00:18:09

Ответ собеседника: правильный. Говорит, что опыта почти нет: в проекте с матчингом рассматривали дообучение RuBERT/SBERT, но в итоге использовали готовую RoBERTa как генератор признаков.

Правильный ответ:

Вопрос уточняющий, но хороший ответ может кратко показать понимание ключевых аспектов работы с LLM, даже при ограниченной практике. Если опыт минимальный, важно:

честно это обозначить;
продемонстрировать понимание практик: как LLM используются и деплоятся;
связать это с уже знакомыми концепциями (BERT-подобные модели, эмбеддинги, сервисы инференса).

Краткий, содержательный ответ мог бы выглядеть так.

Формы работы с LLM на практике

Даже без самостоятельного разворачивания модели "на голом железе" полезно понимать основные сценарии:

Использование LLM как сервиса:
- внешние API (OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI и т.п.);
- внутренние корпоративные шлюзы к LLM.
Самостоятельный деплой открытых моделей:
- семейства LLaMA, Mistral, Qwen и др.;
- запуск через специализированные фреймворки:
  - vLLM, Text Generation Inference (TGI), TensorRT-LLM;
  - через Docker/Kubernetes, с автоскейлингом.
Использование LLM как:
- генератора эмбеддингов для поиска и матчинга (vector search);
- ядра RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation);
- инструмента для классификации, суммаризации, извлечения сущностей, code assist и т.п.

Ключевые технические моменты, которые полезно знать

Даже при небольшом hands-on опыте стоит понимать:

Большие модели требуют:
- GPU/TPU или эффективного CPU-инференса (квантованные модели);
- продуманного batch-инг, чтобы добиться нужного throughput.
Часто применяются:
- квантование (4/8-bit),
- offloading слоёв,
- модельные шардирования.
Для продакшн-развёртывания:
- оборачиваются в API (REST/gRPC);
- добавляются:
  - rate limiting,
  - аутентификация,
  - логирование запросов/ответов (с учётом приватности),
  - мониторинг токенов, задержек, ошибок.

Пример архитектуры деплоя открытой LLM

Типичная схема:

Модель (например, 7B/13B) развёрнута в inference-сервисе:
- vLLM/TGI в Docker-контейнере;
- доступен по HTTP/gRPC.
Над ним:
- API gateway,
- аутентификация,
- квоты.
Приложения (backend-сервисы на Go/Python):
- ходят к этому сервису за completion/эмбеддингами;
- им всё равно, какая конкретно модель под капотом.

Пример минимального клиента на Go для обращения к LLM-сервису:

package main

import (
    "bytes"
    "encoding/json"
    "log"
    "net/http"
    "os"
)

type LLMRequest struct {
    Prompt string `json:"prompt"`
    MaxTok int    `json:"max_tokens"`
}

type LLMResponse struct {
    Text string `json:"text"`
}

func main() {
    url := os.Getenv("LLM_ENDPOINT") // например, http://llm-service:8080/generate

    reqBody, _ := json.Marshal(LLMRequest{
        Prompt: "Generate product title normalization rules for Russian pharmacy items.",
        MaxTok: 256,
    })

    resp, err := http.Post(url, "application/json", bytes.NewReader(reqBody))
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }
    defer resp.Body.Close()

    var llmResp LLMResponse
    if err := json.NewDecoder(resp.Body).Decode(&llmResp); err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    log.Println("LLM output:", llmResp.Text)
}

Как корректно ответить, если опыта мало

Сильная позиция при честном ответе:

"Непосредственно продакшн-развёртыванием больших языковых моделей пока занимался ограниченно. В проектах использовал предобученные трансформеры (например, RoBERTa) как эмбеддинг-генераторы для задач матчинга и поиска. При этом понимаю, как современные LLM используются в архитектуре:
- через внешние или внутренние API,
- в составе RAG-систем с векторным поиском,
- с требованиями к latency, стоимости токенов и контролю качества ответов. При необходимости готов быстро углубиться в практический деплой (vLLM/TGI, квантование, шардирование, k8s-оркестрация), опираясь на уже знакомые подходы к инференс-сервисам и высокопроизводительным пайплайнам."

Такое объяснение:

не маскирует отсутствие hands-on LLM-инфраструктуры;
показывает, что базовые концепции уже понятны и могут быть перенесены на новые инструменты.

Вопрос 15. Что такое квантизация модели?

Таймкод: 00:18:52

Ответ собеседника: неправильный. Признается, что не знает, что такое квантизация.

Правильный ответ:

Квантизация модели — это техника оптимизации, при которой числовое представление параметров и/или активаций нейросети переводится из формата с плавающей запятой (обычно FP32 или FP16) в более низкую разрядность (INT8, INT4 и т.п.) для:

уменьшения размера модели;
ускорения инференса;
снижения потребления памяти и, как следствие, стоимости вычислений.

Ключевая идея: мы жертвуем частью численной точности для выигрыша в производительности, стараясь при этом минимизировать деградацию качества модели.

Основные цели квантизации

Уменьшение размера модели:
- Переход с FP32 (4 байта) на INT8 (1 байт) дает теоретически до 4x уменьшение размера весов.
- Это критично для:
  - больших языковых моделей;
  - деплоя на мобильных/edge-устройствах;
  - размещения нескольких копий модели в памяти.
Ускорение инференса:
- Современные CPU и GPU имеют специализированные инструкции для работы с низкоразрядной арифметикой (INT8, INT4).
- Квантизованные модели:
  - лучше используют кеши;
  - позволяют обрабатывать больше данных за один такт;
  - дают существенный выигрыш по throughput и latency.
Экономия ресурсов:
- Меньше RAM/VRAM;
- Меньше энергопотребление;
- Дешевле запуск в облаке.

Основные виды квантизации

Post-Training Quantization (PTQ)
- Модель обучается в обычном FP32.
- После обучения веса "сжимаются" до INT8/INT4, используя небольшой калибровочный датасет для оценки диапазонов.
- Плюсы:
  - не требует повторного обучения;
  - быстро и просто.
- Минусы:
  - возможна заметная деградация качества, особенно для чувствительных моделей и очень низкой разрядности (INT4).
Quantization-Aware Training (QAT)
- Во время обучения симулируется квантизация:
  - прямой проход учитывает округление/квантизацию;
  - обратный проход использует специальные трюки (например, straight-through estimator).
- Модель "учится жить" в условиях низкой точности.
- Плюсы:
  - качество сильно ближе к FP32;
- Минусы:
  - сложнее пайплайн,
  - дороже по времени обучения.

Что именно квантуется

Веса (weights):
- фиксированные параметры сети.
Активации (activations):
- промежуточные значения на слоях в процессе инференса.
Иногда — оба (для максимального выигрыша).

Типичный подход:

веса → INT8,
активации → INT8 или смешанный режим.

Практический пример (концептуально)

Допустим, есть линейный слой:

FP32 веса: w_float ∈ R^n.
Мы хотим INT8 представление: w_int8 ∈ [-128, 127].

Идея:

подобрать scale (масштаб):
- w_float ≈ scale * w_int8;
хранить целочисленные веса и один scale на тензор/канал;
во время инференса:
- использовать INT8 умножения + масштабирование.

В рантаймах (ONNX Runtime, TensorRT, Intel MKL-DNN, CUDA kernels для INT8) это реализовано эффективно и прозрачно.

Применение к LLM и большим моделям

Для современных LLM квантизация — ключевая технология:

позволяет запускать 7B–70B+ модели на доступном железе:
- INT8, INT4, смешанные схемы,
- методы вроде GPTQ, AWQ, bitsandbytes (4bit/8bit), LLM.int8().
В продакшене часто:
- backbone модели квантизован;
- критичные части могут оставаться в FP16 для стабильности.

Важно понимать компромисс:

Чем ниже битность — тем сильнее потенциальная деградация качества.
Грамотная квантизация (с калибровкой, per-channel scale, QAT) позволяет сохранить качество на приемлемом уровне.

Как это сформулировать на интервью

Краткий, сильный ответ:

"Квантизация — это преобразование весов и, при необходимости, активаций модели из формата с плавающей точкой (обычно FP32) в более низкую разрядность (например, INT8 или INT4), чтобы уменьшить размер модели и ускорить инференс. При правильной калибровке или quantization-aware training можно получить существенный выигрыш в производительности и потреблении памяти с минимальной потерей качества. Эта техника особенно важна при деплое больших моделей и работе на ограниченных ресурсах (CPU, edge, мобильные устройства)."

Вопрос 16. Какое направление тебе ближе в перспективе: классический Data Science, ML-инженерия или аналитика, и в каком стеке хочешь развиваться в ближайший год?

Таймкод: 00:19:11

Ответ собеседника: правильный. Говорит, что ему ближе классический Data Science с обучением моделей; в перспективе хочет развиваться в сторону NLP и LLM.

Правильный ответ:

Это мотивационный и уточняющий вопрос, здесь важно:

внятно обозначить фокус;
показать осознанный выбор с пониманием технологий;
связать интересы с реальными продуктово-инженерными задачами.

Пример сильного ответа:

Мне ближе направление, где соединяются прикладной ML и инженерный подход:

полный цикл работы с задачей:
- формулировка бизнес-проблемы;
- анализ данных и фичей;
- выбор и обучение моделей;
- валидация качества и устойчивости;
- интеграция решения в продакшен и поддержка.

В ближайший год хочу развиваться в стеке, который сочетает:

Прикладной ML и продакшн-ориентированную разработку

Модели:
- градиентный бустинг (XGBoost/LightGBM/CatBoost) для табличных задач;
- трансформеры и эмбеддинги для текстов и поиска;
- ранжирование, рекомендации, матчинг, аномалия-дитекция.
Практики:
- устойчивые пайплайны данных (Airflow/Argo, Spark/Dask, SQL);
- воспроизводимое обучение;
- мониторинг качества моделей (drift, стабильность метрик).

NLP и LLM-ориентированные решения

Фокус не просто "играть с моделями", а строить рабочие системы:

использование эмбеддингов и векторного поиска:
- поиск по каталогам, документам, логам;
- умный матчинг сущностей;
построение RAG-систем:
- разделение на retrieval (BM25 + векторный поиск) и генерацию;
- контроль качества ответа и детерминированность;
адаптация предобученных моделей:
- дообучение (fine-tuning) и/или instruction-tuning под конкретный домен;
- квантизация и оптимизация для продакшн-инференса;
интеграция с backend-сервисами:
- Go/Python-сервисы поверх оптимизированных inference-рантаймов;
- четкие SLA по latency, throughput и стоимости.

Технологический стек, который хочу углублять

Языки:
- Python — для прототипирования и обучения моделей;
- Go — для высоконадежных и производительных сервисов, обвязки вокруг моделей, API, интеграции, data-сервисов.
Инфраструктура и данные:
- Kubernetes / Docker для деплоя;
- Airflow / Argo для оркестрации;
- ClickHouse / Postgres / BigQuery / Spark для хранения и обработки данных;
- Redis / Kafka для онлайновых сценариев.
ML-инструменты:
- Optuna для продуманного гипертюнинга;
- MLflow или аналог для трекинга экспериментов и registry моделей;
- ONNX Runtime / TensorRT / vLLM / TGI для оптимизации и сервинга моделей.

Кратко:

Ближе направление прикладного ML с сильным упором на текст, поиск и рекомендательные/матчинг-системы.
В стеке — развитие в сторону:
- трансформеров и LLM в продакшене;
- надежной ML-инженерии: пайплайны, MLOps, высоконадежные сервисы вокруг моделей.

Вопрос 17. Каковы твои зарплатные ожидания?

Таймкод: 00:20:10

Ответ собеседника: правильный. Говорит, что ориентируется на рыночные офферы и называет комфортный уровень — 250 тысяч рублей на руки.

Правильный ответ:

Это не технический, а организационный вопрос. Корректный и зрелый ответ должен:

показать адекватность ожиданий;
быть согласованным с опытом и уровнем задач;
оставить пространство для диалога.

Примеры хороших формулировок:

"Я ориентируюсь на вилку, соответствующую рынку и уровню задач. Комфортный диапазон для меня сейчас — от X до Y рублей на руки, в зависимости от формата работы, стека, зоны ответственности и бонусной части."
"Готов обсуждать в рамках рыночной вилки для позиции, если будет хороший match по задачам, команде и возможностям развития."

Важно:

избегать полной неопределенности ("как предложите"), чтобы не выглядеть неуверенно;
но и не фиксироваться жестко на одной цифре без диапазона и без учета контекста (налоги, бонусы, акции, релокация и т.д.).

С технической точки зрения этот вопрос не требует дополнительной проработки.

Вопрос 8. Как обучить модель, если обучающая выборка не помещается в оперативную память?

Таймкод: 00:12:36

Ответ собеседника: неполный. Предлагает разбить данные на несколько подвыборок и использовать обучение по частям/кросс-валидацию так, чтобы каждая подвыборка помещалась в память, но не раскрывает ключевые подходы out-of-core/online обучения, потоковой загрузки данных и использования соответствующих алгоритмов и инфраструктуры.

Правильный ответ:

Когда данные не помещаются в оперативную память, задача решается не "искусством кросс-валидации", а осознанным переходом к:

итеративным (online / out-of-core) алгоритмам;
потоковой (стриминговой) подаче данных;
или к распределенным/колоночным системам хранения и обработки.

Важно показать понимание как алгоритмических, так и инженерных аспектов.

Основные подходы

Итеративное (online / out-of-core) обучение

Ключевая идея: модель видит данные батчами, а не целиком.

Мы храним:
- параметры модели;
- текущий батч данных;
- минимальное служебное состояние.
Обновляем модель пошагово:
- стохастический или mini-batch градиентный спуск;
- incremental / partial_fit методы.

Подход подходит для:

линейных моделей (логистическая регрессия, линейная регрессия, SVM с SGD);
нейросетей (обучаются батчами "из коробки");
некоторых реализаций бустинга, поддерживающих обучение с диска.

Схема (концептуально):

Разбиваем датасет на чанки (по файлам, партициям, батчам).
Для каждого чанка:
- читаем в память;
- делаем шаг(и) обучения;
- освобождаем память.

Псевдокод (IDEA):

model = init_model()

for epoch in range(num_epochs):
    for X_batch, y_batch in stream_batches_from_disk("train_data"):
        # один шаг градиентного спуска / partial_fit
        model.partial_fit(X_batch, y_batch)

Out-of-core для классических ML-моделей

Современные библиотеки дают прямую поддержку:

scikit-learn:
- partial_fit для SGDClassifier, SGDRegressor, PassiveAggressive, naive Bayes и др.
XGBoost / LightGBM:
- умеют обучаться с файла/бинарного формата без загрузки всего в память;
- используют блочное чтение и вычисление статистик по фичам.

Идея:

данные лежат в файловой системе / объектном хранилище (CSV, Parquet, LibSVM);
алгоритм читает части, считает гистограммы / градиенты / обновляет деревья.

Важно проговорить:

мы не пытаемся "втиснуть" все в RAM;
мы выбираем алгоритмы и форматы данных, рассчитанные на out-of-core.

Нейросети и большие датасеты

Для нейросетей обучение "на батчах" — стандарт:

данные:
- лежат на диске, в БД или в объектном хранилище;
DataLoader / генератор:
- читает кусок данных;
- применяет on-the-fly аугментации/преобразования;
- подает батч на устройство (CPU/GPU).

Мы контролируем:

размер батча (ограничен памятью GPU/CPU);
количество эпох (проходов по данным).

То есть "не помещается в память" — норма, не баг.

Подготовка данных вне памяти: SQL, Spark, Dask

Инженерный уровень — не тянуть "сырые миллиарды строк" прямо в тренер, а:

предварительно агрегировать и фильтровать данные в системах, рассчитанных на объем:
- SQL-движки (Postgres/ClickHouse/BigQuery);
- Spark / Dask / Flink.
сохранять результат в:
- Parquet/ORC/Feather;
- шардированный датасет по времени, пользователям, ключам.

Пример (SQL): предварительное сжатие данных

INSERT INTO user_features_daily (day, user_id, clicks, purchases)
SELECT
    date(event_time) AS day,
    user_id,
    COUNT(*) FILTER (WHERE event_type = 'click') AS clicks,
    COUNT(*) FILTER (WHERE event_type = 'purchase') AS purchases
FROM raw_events
WHERE event_time >= '2025-01-01'
GROUP BY day, user_id;

Далее модель обучается на компактной user_features_daily, которую уже можно стримить чанками.

Распределенное обучение

Если датасет очень большой или модель тяжелая:

используем распределенное обучение:
- data parallel (разбиваем данные по узлам, каждый считает градиенты на своей части, затем all-reduce);
- model parallel / sharding (делим параметры по устройствам).
Фреймворки:
- Horovod, PyTorch DDP, TensorFlow MirroredStrategy.
Но принцип сохраняется:
- каждый процесс работает с частью данных,
- память на узел ограничена, но система масштабируется горизонтально.

Чего делать не надо

Обучать независимые модели на подвыборках и пытаться "осреднить" их без понятной методологии — обычно плохая идея (за исключением осмысленного bagging/ensembling).
Надеяться, что "кросс-валидация решит проблему объема":
- CV — про оценку качества, а не про экономию памяти.

Как кратко ответить на интервью

Хорошая формулировка:

"Если обучающая выборка не помещается в RAM, нужно переходить к out-of-core/online обучению:
- стримим данные чанками с диска или из хранилища;
- используем алгоритмы с поддержкой incremental learning (SGD, partial_fit, бустинг с файловым вводом, нейросети с mini-batch);
- при необходимости предварительно агрегируем и готовим фичи в Spark/SQL;
- в памяти держим только модель и текущий батч. Кросс-валидация сама по себе проблему не решает — важно правильно организовать поток данных и выбрать подходящий класс моделей."

Такой ответ показывает и алгоритмическую грамотность, и понимание продакшн-ограничений.

Вопрос 9. В каком режиме работала модель в проекте с матчингом и как был организован её запуск?

Таймкод: 00:13:13

Ответ собеседника: неполный. Говорит, что модель работала офлайн; он реализовал её как REST-сервис в Docker и передал образ другой команде для деплоя в прод, но не раскрывает детали архитектуры запуска, интеграции с пайплайном данных, режима пересчётов и эксплуатационных аспектов.

Правильный ответ:

Это уточняющий вопрос по конкретному проекту, но корректный ответ должен показать понимание архитектуры продакшн-решения, а не только факта "собрал Docker и отдал".

Для задачи матчинга товаров (аптеки → эталонный каталог) разумна следующая архитектура.

Основные варианты режимов работы

Офлайн batch-инференс (наиболее типичный для матчинга справочников):
- Периодически (например, раз в сутки/час) запускается джоба, которая:
  - берет новые или изменённые позиции из аптечных прайс-листов;
  - для каждой позиции считает эмбеддинги (через модель, например RoBERTa/SBERT);
  - ищет ближайшие кандидаты в векторном индексе (Faiss/Annoy/HNSW);
  - сохраняет результат матчинга в таблицу:
    - auto-match (уверенное соответствие по порогу);
    - кандидаты для ручной проверки;
- Используется, когда:
  - нет жёсткого требования матчинга в миллисекундах;
  - допустима задержка от минут до часов;
  - объёмы большие, выгоден пакетный пересчёт.
Онлайн-сервис (real-time API):
- Подходит, если:
  - нужно матчить позиции "на лету" при загрузке прайса;
  - важен интерактивный ответ (например, в UI контент-менеджера).
- В этом случае:
  - поднимается REST/gRPC-сервис;
  - внутри:
    - модель/эмбеддинги в памяти;
    - индекс кандидатов;
    - логика ранжирования и порогов.
- Обязательно:
  - горизонтальное масштабирование;
  - кэширование горячих запросов;
  - мониторинг задержек и ошибок.

В проекте с матчингом корректно описать так:

Модель и логика матчинга были оформлены как сервис, упакованный в Docker:
- внутри:
  - код нормализации названий;
  - код генерации эмбеддингов (через предобученную модель);
  - Faiss/аналог для поиска ближайших соседей;
  - REST API с четким контрактом.
Дальше есть два типичных способа интеграции:

Вариант A: сервис как часть batch-пайплайна

Оркестратор (Airflow / CronJobs в Kubernetes / CI pipeline):
- по расписанию:
  - выбирает новые/изменённые товары;
  - батчами отправляет их в сервис (или вызывает локальную библиотеку в том же контейнере — для эффективности);
  - получает кандидатов и пишет результаты в БД.
Такой подход:
- отделяет ML-логику (матчинг) от пайплайна данных;
- позволяет независимо обновлять модель и пайплайн.

Вариант B: сервис как онлайн-API для внутренних систем

Внутренние сервисы (например, админка контент-отдела) обращаются к API:
- отправляют строку товара,
- получают:
  - эталонный SKU,
  - confidence,
  - список топ-N кандидатов.
При достаточном пороге auto-match сохраняется автоматически, иначе уходит на ручную модерацию.
Здесь критичны:
- стабильность API,
- backward compatibility,
- логирование запросов для последующего анализа и улучшения модели.

Пример минимального REST-сервиса для матчинга на Go (упрощенный)

package main

import (
    "encoding/json"
    "log"
    "net/http"
)

type MatchRequest struct {
    Title string `json:"title"`
}

type MatchCandidate struct {
    MasterSKU  string  `json:"master_sku"`
    Confidence float64 `json:"confidence"`
}

type MatchResponse struct {
    Best       MatchCandidate   `json:"best"`
    Candidates []MatchCandidate `json:"candidates"`
}

func matchHandler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    var req MatchRequest
    if err := json.NewDecoder(r.Body).Decode(&req); err != nil {
        http.Error(w, "bad request", http.StatusBadRequest)
        return
    }

    // Здесь:
    // 1. Нормализуем текст.
    // 2. Считаем эмбеддинг через загруженную модель.
    // 3. Делаем поиск ближайших соседей в индексе.
    // 4. Считаем скор/уверенность.

    resp := MatchResponse{
        Best: MatchCandidate{
            MasterSKU:  "SKU123",
            Confidence: 0.97,
        },
        Candidates: []MatchCandidate{
            {MasterSKU: "SKU123", Confidence: 0.97},
            {MasterSKU: "SKU456", Confidence: 0.89},
        },
    }

    w.Header().Set("Content-Type", "application/json")
    _ = json.NewEncoder(w).Encode(resp)
}

func main() {
    // Инициализация модели и индекса при старте:
    // loadModel(...)
    // loadIndex(...)

    http.HandleFunc("/match", matchHandler)
    log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}

Далее этот сервис:

упаковывается в Docker-образ;
деплоится через Kubernetes/оркестратор;
используется либо batch-джобами, либо онлайн-клиентами.

Что важно подчеркнуть на интервью:

Понимание, что:
- офлайн batch-инференс — естественный выбор для массового матчинга и пересчёта каталога;
- онлайн API — для интерактивных сценариев и точечных запросов.
Осознание эксплуатационных требований:
- логирование (для аудита и улучшения качества);
- метрики (latency, error rate, распределение confidence);
- версионирование модели;
- идемпотентность и устойчивость пайплайнов.

Краткая, сильная формулировка:

"В проекте с матчингом модель работала в офлайн-режиме в связке с регулярными пакетными пересчётами. Я оформил решение как Docker-образ с REST-интерфейсом: внутри — код нормализации, модель эмбеддингов и индекс ближайших соседей. Образ использовался в пайплайне: по расписанию брали новые товары, прогоняли через сервис и сохраняли результаты матчинга в БД. Такой подход позволяет отдельно версионировать модель, масштабировать инференс и контролировать качество без жёсткой привязки к конкретной системе."

Вопрос 10. В каком виде ты передавал реализованную модель для продакшена?

Таймкод: 00:14:26

Ответ собеседника: правильный. Уточняет, что передавал готовый Docker-образ.

Правильный ответ:

Это уточняющий вопрос, важен формат артефакта и его пригодность для эксплуатации.

Сильный ответ должен показать, что модель передаётся как воспроизводимый, изолированный и версионируемый артефакт, готовый к интеграции в CI/CD и инфраструктуру.

Оптимальный вариант:

Модель упакована в Docker-образ вместе с:
- кодом инференса и бизнес-логикой (нормализация входов, постобработка);
- самим бинарным артефактом модели (.bin, .pt, .onnx, и т.п.);
- всеми зависимостями (библиотеки, runtime);
- HTTP/gRPC API с четко определенным контрактом (JSON/proto);
- базовой конфигурацией логирования и метрик.
Образ:
- пушится в приватный Docker Registry;
- имеет осмысленные теги:
  - версия модели (например, match-model:v1.3.2);
  - ссылка на git-commit и дату сборки;
- используется командой платформы/инфры в пайплайне деплоя:
  - Kubernetes Deployment / Helm chart;
  - либо как контейнер для batch-job (Airflow/Argo/K8s CronJob).

Пример минимального Dockerfile для инференс-сервиса на Go (как один из промышленных вариантов):

FROM golang:1.22 AS builder

WORKDIR /app
COPY go.mod go.sum ./
RUN go mod download

COPY . .
RUN CGO_ENABLED=0 GOOS=linux GOARCH=amd64 go build -o app ./cmd/inference

FROM gcr.io/distroless/base-debian12

WORKDIR /app
COPY --from=builder /app/app /app/app
COPY model.bin /app/model.bin

EXPOSE 8080
USER nonroot:nonroot
ENTRYPOINT ["/app/app"]

Такая подача демонстрирует:

понимание, что "артефакт модели" — это не файл на локальной машине, а контейнеризованный сервис;
готовность к интеграции в стандартные для компании процессы:
- CI/CD,
- оркестрация,
- мониторинг,
- откаты по версиям.

Вопрос 11. Какой у тебя опыт использования Optuna/Hyperopt и применял ли AutoML-решения?

Таймкод: 00:14:40

Ответ собеседника: неполный. Говорит, что использовал Optuna/Hyperopt для подбора гиперпараметров, но AutoML-инструменты не применял; не раскрывает глубину подхода к тюнингу и понимание роли AutoML.

Правильный ответ:

Зрелый ответ должен показать:

осмысленное использование Optuna/Hyperopt (а не запуск "магического" перебора);
понимание места AutoML в реальных продукционных пайплайнах: когда полезен, когда вреден.

Опыт и подход к Optuna/Hyperopt

Ключевые моменты правильного использования:

Формулировка задачи оптимизации:
- Явно задаем:
  - целевую метрику (AUC/F1/LogLoss/MAE/MAPE/NDCG и т.п.);
  - датасеты: train/validation (и разметку времени, если это time series);
  - ограничения по времени и ресурсам:
    - максимум итераций (n_trials),
    - лимит по времени,
    - ранний останов.
Оптимизация не только гиперпараметров, но и конфигурации пайплайна:
- параметры моделей (например, глубина деревьев, learning_rate, регуляризация);
- параметры препроцессинга:
  - выбор типа encoding для категориальных;
  - пороги отсечения редких категорий;
  - использование/неиспользование некоторых фичей;
- балансировка классов (scale_pos_weight, class_weight).
Использование продвинутых возможностей:
- TPE (Tree-structured Parzen Estimator) в Optuna/Hyperopt:
  - более эффективен, чем тупой grid/random search;
- pruner'ы в Optuna:
  - ранний останов заведомо слабых конфигураций по кривой валидации;
- логирование:
  - сохранение результатов в БД/MLflow,
  - воспроизводимость (фиксированный seed, сохранение best params).

Пример осмысленного использования Optuna (концептуально):

import optuna
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from xgboost import XGBClassifier

X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y
)

def objective(trial: optuna.Trial):
    params = {
        "max_depth": trial.suggest_int("max_depth", 4, 12),
        "learning_rate": trial.suggest_float("learning_rate", 0.01, 0.3, log=True),
        "n_estimators": trial.suggest_int("n_estimators", 200, 1500),
        "subsample": trial.suggest_float("subsample", 0.6, 1.0),
        "colsample_bytree": trial.suggest_float("colsample_bytree", 0.5, 1.0),
        "reg_lambda": trial.suggest_float("reg_lambda", 1e-3, 10, log=True),
        "reg_alpha": trial.suggest_float("reg_alpha", 1e-3, 10, log=True),
        "min_child_weight": trial.suggest_int("min_child_weight", 1, 10),
        "n_jobs": -1,
        "tree_method": "hist",
        "eval_metric": "logloss",
    }

    model = XGBClassifier(**params)
    model.fit(
        X_train, y_train,
        eval_set=[(X_valid, y_valid)],
        eval_metric="logloss",
        verbose=False,
        early_stopping_rounds=50,
    )

    y_pred = model.predict_proba(X_valid)[:, 1]
    return roc_auc_score(y_valid, y_pred)

study = optuna.create_study(direction="maximize")
study.optimize(objective, n_trials=80, timeout=3600)

print("Best params:", study.best_params)
print("Best AUC:", study.best_value)

Важно подчеркнуть:

тюнинг запускается в рамках четко заданных ограничений;
результаты документируются;
best-параметры потом фиксируются в продакшн-конфигурации (а не живут только в ноутбуке).

Отношение к AutoML

AutoML-инструменты (Auto-sklearn, H2O AutoML, TPOT, Google AutoML, Azure AutoML и др.):

Что делают:
- подбирают модель/ансамбль;
- настраивают гиперпараметры;
- генерируют пайплайн препроцессинга;
- иногда делают feature selection.
Плюсы:
- быстрый baseline;
- полезны, когда:
  - много типичных задач на табличных данных;
  - нужно сравнить с "разумным автоматом";
  - нет смысла тратить много ручного времени.
Минусы (важно понимать и озвучить):
- ограниченная прозрачность:
  - сложные ансамбли и "магические" пайплайны тяжело поддерживать;
- эксплуатация:
  - трудно контролировать latency, размер, устойчивость модели;
- governance:
  - не всегда ясно, какие фичи и трансформации используются (особенно критично в финтехе, медицине, регулируемых областях);
- высокие затраты ресурсов:
  - агрессивные поиски моделей могут быть вычислительно дорогими.

В реальных продакшн-системах чаще:

AutoML — как инструмент для:
- быстрого прототипирования;
- sanity check: можем ли мы существенно обогнать автомат.
Финальное решение:
- кастомный, контролируемый пайплайн;
- явная ответственность за explainability, стабильность и MLOps.

Как сильнее всего ответить на интервью

Краткая, зрелая формулировка:

"Optuna и Hyperopt использую как основные инструменты для управляемого гипертюнинга:
- задаю осмысленное пространство параметров,
- оптимизирую по целевой бизнес-метрике,
- использую TPE и ранний останов,
- фиксирую результаты в системе трекинга экспериментов. AutoML-решения рассматриваю скорее как способ быстро получить baseline или идеи, но в продакшн-контексте предпочитаю явный, контролируемый пайплайн: понятно, какие фичи, какая модель, какие SLA по времени ответа и ресурсам. Это проще поддерживать, мониторить и объяснять."

Такой ответ показывает не просто факт использования библиотек, а инженерное отношение к качеству и эксплуатации моделей.

Вопрос 12. Расскажи о своем опыте с Airflow и автоматизацией дообучения моделей.

Таймкод: 00:15:27

Ответ собеседника: правильный. Приводит пример из банковского проекта: для модели оценки стоимости сельхозтехники настроил DAG в Airflow, чтобы раз в неделю автоматически дообучать модель на новых данных из парсера.

Правильный ответ:

Это уточняющий вопрос, но сильный ответ должен показать, что Airflow рассматривается как полноценный оркестратор ML-пайплайна, а не просто "крон с Python-скриптом".

Ключевые элементы грамотной автоматизации дообучения модели в Airflow:

Логическая структура ML-пайплайна

Хорошо, когда дообучение не сводится к одному таску "train.py", а разделено на этапы:

сбор данных:
- загрузка свежих данных из источников (парсеры, базы, S3, Kafka-дампы);
препроцессинг и фичи:
- очистка, нормализация, генерация фичей;
- сохранение датасета/feature store с четкой датой/версией;
обучение:
- тренировка новой модели с логированием метрик;
валидация:
- сравнение с текущей прод-моделью;
- проверка бизнес-порогов (например, MAPE, RMSE, стабильность по сегментам);
регистрация и деплой:
- если модель прошла пороги: регистрация новой версии в model registry;
- триггер деплоя или смены версии (автоматически или через ручное подтверждение).

Airflow как оркестратор

Airflow отвечает за:

зависимость задач:
- строгий порядок: данные → фичи → обучение → валидация → публикация;
расписание:
- например, @weekly для модели, которая должна учитывать новые цены с рынка;
отказоустойчивость:
- ретраи при падениях (сетевые сбои, временные баги источников);
аудит:
- лог кто/когда/на каких данных обучил модель;
- история запусков DAG-а, метаданные.

Пример структуры DAG для автообучения

Концептуальный пример (упрощенно):

fetch_raw_data:
- забирает новые данные по сельхозтехнике из парсера/CRM/логов;
build_features:
- создает фичи (возраст, мощность, марка, регион, сезонность, история цен);
- сохраняет в версиированный storage (например, features/2025-03-10.parquet);
train_model:
- обучает модель (например, градиентный бустинг);
- логирует метрики и артефакт;
validate_model:
- сравнивает метрики новой модели с текущей в проде;
- если хуже порога — фейлит таск и не дает задеплоить;
register_and_deploy:
- регистрирует новую версию (model registry / MLflow / таблица);
- триггерит деплой (обновление Docker-образа или конфигурации inference-сервиса).

Упрощенный DAG-псевдокод:

from datetime import datetime, timedelta
from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator

def fetch_raw_data(**kwargs):
    # Забираем новые данные, складываем в хранилище
    pass

def build_features(**kwargs):
    # Строим фичи, сохраняем датасет для обучения с явной датой/версией
    pass

def train_model(**kwargs):
    # Обучаем модель, сохраняем model.bin + метрики
    pass

def validate_model(**kwargs):
    # Сравниваем новую модель с текущей прод-моделью
    # Если метрики хуже порога — raise Exception()
    pass

def register_and_deploy(**kwargs):
    # Регистрируем модель в registry и/или триггерим обновление сервиса
    pass

default_args = {
    "owner": "ml_team",
    "retries": 2,
    "retry_delay": timedelta(minutes=10),
}

with DAG(
    dag_id="weekly_agrimachine_valuation_retrain",
    start_date=datetime(2024, 1, 1),
    schedule_interval="@weekly",
    catchup=False,
    default_args=default_args,
) as dag:

    t_fetch = PythonOperator(
        task_id="fetch_raw_data",
        python_callable=fetch_raw_data,
    )

    t_features = PythonOperator(
        task_id="build_features",
        python_callable=build_features,
    )

    t_train = PythonOperator(
        task_id="train_model",
        python_callable=train_model,
    )

    t_validate = PythonOperator(
        task_id="validate_model",
        python_callable=validate_model,
    )

    t_deploy = PythonOperator(
        task_id="register_and_deploy",
        python_callable=register_and_deploy,
        trigger_rule="all_success",
    )

    t_fetch >> t_features >> t_train >> t_validate >> t_deploy

Важные инженерные моменты (которые ценятся на интервью)

Репродьюсибилити:
- версионируем код (git), данные (дата/partition), модель (ID/версия);
- можно поднять любую старую модель и понять, на чем она обучена.
Безопасный деплой:
- не выкатывать автоматически модель с деградировавшими метриками;
- поддерживать откат к предыдущей версии.
Наблюдаемость:
- логирование метрик обучения в хранилище (MLflow/Prometheus/ClickHouse);
- алерты при провалах DAG-а или аномалиях в качестве.

Краткая формулировка, как стоит ответить:

"Airflow использовал как оркестратор полного цикла дообучения. Для скоринговой модели был настроен DAG, который по расписанию:
- подтягивал новые данные,
- пересчитывал фичи,
- обучал модель,
- валидировал качество относительно текущей версии
- и при выполнении порогов регистрировал новую модель для продакшена. Такой подход обеспечивал автоматизацию, воспроизводимость и контролируемое обновление модели, а не просто периодический запуск одного скрипта."

Вопрос 13. Как организовать хранение и версионирование моделей в проекте с Airflow?

Таймкод: 00:16:54

Ответ собеседника: неполный. Говорит, что модели хранились в локальном сторидже, а настройкой версионирования и MLflow занимался более опытный специалист; деталей подхода не описывает.

Правильный ответ:

В продакшн-системе хранение и версионирование моделей — критически важная часть MLOps. Ответ должен показать понимание, как организовать:

единый источник правды о моделях (model registry);
связь модели с данными, кодом и метриками;
возможность быстрого отката и аудита.

Ключевые принципы

Централизованный model registry

Идея: любая модель — это не просто файл на диске, а запись в реестре:

уникальный идентификатор версии;
имя модели (логическое: price_model, matching_model);
версия (semver или инкремент: v15);
путь к бинарному артефакту;
ссылка на данные и фичи, на которых модель обучена;
git commit / версия кода;
метрики качества на валидации;
статус (candidate, staging, production).

Инструменты:

MLflow Model Registry;
облачные registry (SageMaker, Vertex AI, Azure ML);
или самописный registry (Postgres/ClickHouse + object storage).

Разделение артефакта модели и окружения

Хорошая практика:

артефакт модели:
- файл model.bin, model.pt, model.onnx, model.pkl и т.п.;
- хранится в S3/MinIO/Blob Storage/артефакт-репозитории;
окружение:
- Docker-образ (c кодом инференса, зависимостями, runtime);
- версия образа связана с версией модели и git commit.

В результате:

прод-сервис при старте знает:
- какую версию модели грузить;
- из какого пути;
- на каком коде он должен работать.

Интеграция с Airflow

Airflow встраивается в эту схему как оркестратор:

DAG "обучения" делает:
- preprocessing → train → validate;
после успешной валидации:
- сохраняет модель в хранилище;
- регистрирует новую запись в model registry;
- при необходимости помечает её как "готовую к деплою" или сразу "production" (в зависимости от процесса согласования).

Условный пример собственной таблицы registry (SQL)

CREATE TABLE model_registry (
    id             SERIAL PRIMARY KEY,
    model_name     TEXT        NOT NULL,
    version        INT         NOT NULL,
    artifact_path  TEXT        NOT NULL,
    train_data_ref TEXT        NOT NULL,
    git_commit     TEXT        NOT NULL,
    metrics        JSONB       NOT NULL,
    status         TEXT        NOT NULL,  -- 'candidate' | 'staging' | 'production'
    created_at     TIMESTAMP   NOT NULL DEFAULT now()
);

Регистрация новой версии после обучения:

INSERT INTO model_registry (
    model_name,
    version,
    artifact_path,
    train_data_ref,
    git_commit,
    metrics,
    status
) VALUES (
    'tractor_price_model',
    15,
    's3://ml-models/tractor_price/v15/model.onnx',
    's3://ml-datasets/tractor_price/2025-03-01/',
    'a1b2c3d4e5',
    '{"rmse": 120000, "mape": 0.12}',
    'candidate'
);

Перевод версии в production (например, после автоматической/ручной проверки):

UPDATE model_registry
SET status = 'production'
WHERE model_name = 'tractor_price_model'
  AND version = 15;

Как inference-сервис получает нужную модель

Backend/инференс-сервис (например, на Go) при старте:

читает из registry, какую версию считать production;
скачивает артефакт модели;
инициализирует модель в памяти.

Пример (Go, упрощенно):

type ModelVersion struct {
    Name        string
    Version     int
    ArtifactURL string
}

func loadProductionModel(db *sql.DB, modelName string) (*ModelVersion, error) {
    row := db.QueryRow(`
        SELECT model_name, version, artifact_path
        FROM model_registry
        WHERE model_name = $1 AND status = 'production'
        ORDER BY version DESC
        LIMIT 1
    `, modelName)

    var mv ModelVersion
    if err := row.Scan(&mv.Name, &mv.Version, &mv.ArtifactURL); err != nil {
        return nil, err
    }
    return &mv, nil
}

сервис скачивает ArtifactURL (например, из S3);
грузит модель в память;
логирует, какая версия активна.

Что важно подчеркнуть на интервью

Локальный сторидж без явного версионирования — почти всегда анти-паттерн.
Правильная организация:
- централизованное хранилище моделей (object storage);
- registry с метаданными;
- связь модели с данными и кодом;
- возможность:
  - посмотреть историю версий,
  - быстро откатить production на предыдущую,
  - воспроизвести обучение конкретной версии.

Краткая, сильная формулировка:

"В продакшене модели нужно хранить в централизованном model registry:
- модель как артефакт лежит в объектном хранилище,
- метаданные (версия, git commit, ссылка на обучающие данные, метрики, статус) — в registry/БД или MLflow. Airflow после обучения регистрирует новую версию. Инференс-сервис при старте читает из registry, какая версия помечена как production, подтягивает соответствующий артефакт и работает только с ним. Это обеспечивает воспроизводимость, прозрачный аудит и безопасный откат."

Вопрос 14. Есть ли у тебя практический опыт работы с большими языковыми моделями или их дообучением?

Таймкод: 00:18:09

Ответ собеседника: правильный. Говорит, что опыта почти нет: рассматривали дообучение RuBERT/SBERT для матчинга, но ограничились использованием готовой RoBERTa как генератора признаков.

Правильный ответ:

Вопрос уточняющий. При ограниченном опыте важно:

честно обозначить уровень практики;
показать понимание основных сценариев работы с LLM и трансформерами;
уметь кратко и по существу объяснить, как их дообучают и деплоят в реальных системах.

Сильный вариант ответа (без лишней воды):

Типовые сценарии работы с LLM и трансформерами

Полезно показать, что ты понимаешь, как LLM встраиваются в продукцию:

как эмбеддинг-генераторы:
- построение векторных представлений текстов (товары, документы, запросы);
- использование вместе с векторными БД (Faiss, Qdrant, Milvus, pgvector) для поиска и матчинга;
как генеративные модели:
- суммаризация, перефразирование, извлечение сущностей, генерация описаний;
как ядро RAG-систем:
- retrieval-слой (BM25 + векторный поиск) + LLM, который генерирует ответ на основе найденного контекста;
как zero-/few-shot классификаторы:
- когда часть задач решается промптингом без отдельного обучения.

Основные подходы к дообучению

Кратко и по существу:

Fine-tuning (классический):
- дообучение всех или части весов модели на целевой задаче:
  - классификация, ранжирование, машинный перевод и т.д.;
- дорого по ресурсам, но даёт высокую адаптацию.
Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT):
- LoRA/QLoRA, prefix tuning и т.п.;
- дообучаем небольшое число дополнительных параметров;
- основная модель может быть квантизована;
- сильно дешевле, удобно для LLM 7B+.
Инструкционное дообучение:
- адаптация под формат диалогов, внутренних гайдлайнов, доменной лексики.
Для embedding-моделей (типа SBERT):
- contrastive learning / triplet loss / supervised fine-tuning на парах "похожий/непохожий" для задачи матчинга.

Практический деплой LLM

Даже без глубокого hands-on важно понимать архитектуру:

Модель разворачивается как сервис:
- через специализированные рантаймы:
  - vLLM, Text Generation Inference, TensorRT-LLM, ONNX Runtime;
- чаще в Docker + Kubernetes;
Поверх — тонкая HTTP/gRPC-обвязка:
- аутентификация, rate limiting, логирование;
- метрики: латентность, нагрузка, токены/сек, ошибки;
Используются:
- квантование (INT8/4bit);
- батчинг запросов;
- кэширование (prompt/kv cache).

Как корректно ответить, если опыта немного

Пример сильной формулировки:

"Практического продакшн-опыта именно с дообучением больших языковых моделей у меня немного. Работал с предобученными трансформерами (например, RoBERTa) как с эмбеддинг-генераторами для задач матчинга и поиска, понимаю принципы fine-tuning и PEFT (LoRA/QLoRA), а также типовые паттерны деплоя: вынесение модели в отдельный inference-сервис, квантизация, батчинг, мониторинг. В реальных проектах сейчас сфокусирован на применении предобученных моделей и интеграции их в сервисы; при необходимости могу быстро погрузиться в практическое дообучение LLM, опираясь на опыт с классическими трансформерами и MLOps-подходом."

Такой ответ:

честный;
демонстрирует знание концепций;
показывает готовность и базу для работы с LLM в реальных продукционных задачах.

Вопрос 15. Что такое квантизация модели?

Таймкод: 00:18:52

Ответ собеседника: неправильный. Говорит, что не знает, что такое квантизация.

Правильный ответ:

Квантизация модели — это техника оптимизации нейросети, при которой веса и (опционально) активации переводятся из формата с плавающей точкой более высокой точности (обычно FP32 или FP16) в формат с меньшей разрядностью (чаще всего INT8, реже INT4 и ниже). Цель — уменьшить размер модели и ускорить инференс при допустимой потере точности.

Ключевые цели квантизации:

уменьшение размера модели:
- переход с FP32 (4 байта) на INT8 (1 байт) даёт примерно 4-кратное сжатие весов;
- это позволяет:
  - уместить большую модель в ограниченную GPU/CPU-память;
  - хранить больше моделей/шардов на одном узле;
ускорение инференса:
- современные CPU/GPU/NPU содержат специализированные INT8-инструкции и матричные блоки;
- операции в низкой разрядности выполняются быстрее и эффективнее используют кеши и память;
снижение стоимости и энергопотребления:
- особенно критично для:
  - продакшн-сервисов с высоким трафиком,
  - мобильных/edge-устройств,
  - больших языковых моделей.

Основные подходы к квантизации:

Post-Training Quantization (PTQ)

Модель обучается в обычной точности (FP32/FP16).
После обучения:
- веса (и, при необходимости, активации) дискретизируются до INT8/INT4;
- используются калибровочные данные для оценки диапазонов значений.
Плюсы:
- не требует повторного обучения;
- быстро и просто в интеграции.
Минусы:
- на чувствительных моделях (особенно больших LLM или сложных vision-моделях) может давать заметную деградацию качества, особенно при агрессивной квантизации (INT4).

Quantization-Aware Training (QAT)

На этапе обучения симулируется квантизация:
- прямой проход учитывает округление и ограниченный диапазон;
- обратный проход использует специальные техники (например, straight-through estimator).
Модель "учится" быть устойчивой к низкой точности.
Плюсы:
- качество ближе к исходной FP32-модели;
Минусы:
- усложняет пайплайн обучения;
- требует дополнительных вычислительных ресурсов на этапе тренировки.

Что именно квантуется:

Веса слоёв:
- основное место экономии; часто per-tensor или per-channel квантизация со своим scale/zero-point.
Активации:
- квантизация активаций дополнительно ускоряет выполнение, но чувствительнее к качеству.
Могут применяться смешанные схемы:
- веса в INT8, активации в FP16;
- критичные слои остаются в FP16/FP32, остальные — INT8/INT4.

Типичная идея (упрощённо):

Пусть есть веса w_float в FP32. Мы хотим представить их как INT8:

выбираем масштаб scale:
- примерно: scale = max(|w_float|) / 127;
считаем квантизованные веса:
- w_int8 = round(w_float / scale);
при вычислениях:
- умножения идут в INT8,
- результат масштабируется обратно через scale.

Современные фреймворки и рантаймы:

ONNX Runtime, TensorRT, OpenVINO, PyTorch (torch.quantization), TensorFlow Lite:
- умеют автоматически применять PTQ/QAT и исполнять INT8/микс-прецизионные модели на поддерживаемом железе;
Для LLM:
- активно используются схемы 8-bit/4-bit (GPTQ, AWQ, bitsandbytes, QLoRA):
  - позволяют запускать 7B–70B модели на сравнительно ограниченных GPU.

Практический смысл для продакшена:

Квантизация — один из ключевых инструментов, когда:
- нужно выдержать SLA по latency/throughput;
- бюджет на GPU/CPU ограничен;
- модель слишком большая в FP32.
Типичный пайплайн:
- обучаем модель (FP32/FP16),
- экспортируем (ONNX/платформенный формат),
- применяем PTQ или QAT,
- деплоим квантизованную модель через высокопроизводительный inference-движок.

Краткий ответ, уместный на интервью:

"Квантизация — это перевод весов и активаций модели из высокоточного формата (обычно FP32) в более низкую разрядность (например, INT8), чтобы уменьшить размер модели и ускорить инференс. Это делается либо после обучения (post-training quantization), либо с учетом квантизации во время обучения (quantization-aware training). При правильной настройке мы получаем 2–4x выигрыш по памяти и скорости с минимальной потерей качества, что критично для больших и продакшн-моделей."

Вопрос 16. Какое направление работы тебе ближе сейчас и в каком технологическом стеке хочешь развиваться в ближайший год?

Таймкод: 00:19:11

Ответ собеседника: правильный. Говорит, что ближе классический Data Science и обучение моделей, а в перспективе хочет развиваться в области NLP и LLM.

Правильный ответ:

Вопрос мотивационный и уточняющий. Сильный ответ должен:

ясно обозначить фокус;
показать связь интересов с реальными продуктово-инженерными задачами;
продемонстрировать осознанный выбор стека и направлений роста.

Оптимальная, содержательная формулировка могла бы быть такой.

Сейчас мне ближе направление прикладного машинного обучения, где есть полный цикл:

формулировка задачи из бизнес-контекста;
анализ и подготовка данных;
проектирование и обучение моделей;
интеграция в продакшен (API/сервисы/пайплайны);
мониторинг качества и итерационное улучшение.

В ближайший год хочу углубляться в стеке, который сочетает:

Прикладной ML над реальными данными

Модели и задачи:
- градиентный бустинг (XGBoost/LightGBM/CatBoost) для табличных данных;
- модели для ранжирования, поиска, рекомендаций и матчинга;
- устойчивые модели под сдвиг данных и сложные продуктовые метрики.
Практики:
- корректная валидация (time-based split, leakage-контроль, robust CV);
- интерпретируемость там, где это важно;
- отслеживание деградации и автоматизация переобучения.

NLP и решения на основе трансформеров и LLM

Фокус не просто на "игре с моделями", а на боевых применениях:

эмбеддинги и семантический поиск:
- матчинг сущностей (товары, документы, компании, пользователи);
- векторный поиск (Faiss, Qdrant, pgvector, Milvus);
RAG-системы:
- правильный retrieval-слой (BM25 + векторный поиск, фильтры);
- аккуратная работа с контекстом, валидация ответов;
адаптация предобученных моделей:
- fine-tuning / PEFT (LoRA/QLoRA) под конкретный домен;
- оптимизация (квантизация, батчинг) для продакшна.

Инженерный стек вокруг ML

Хочу, чтобы модели были не только "в ноутбуке", но и:

стабильно и предсказуемо жили в продакшене;
были встроены в архитектуру сервисов.

Ключевые элементы стека:

языки:
- Python — для экспериментов, обучения, прототипов;
- Go — для высоконадежных и производительных сервисов вокруг моделей, API, интеграции с хранилищами и очередями;
данные и пайплайны:
- SQL как базовый инструмент агрегаций и аналитики;
- ClickHouse/Postgres/BigQuery как хранилища;
- Spark/Dask/Airflow/Argo для оркестрации и batch-обработки;
MLOps:
- MLflow или аналоги для экспериментов и registry;
- Docker/Kubernetes для деплоя;
- мониторинг метрик моделей и сервисов.

Кратко:

сейчас фокус — практический ML с упором на задачи поиска, рекомендаций, матчинг и NLP;
стек развития — трансформеры/LLM + надежная инженерная обвязка (Go, Kubernetes, оркестраторы, векторные хранилища), чтобы уметь доводить решения до уровня стабильных и масштабируемых сервисов.

Вопрос 17. Каковы твои зарплатные ожидания?

Таймкод: 00:20:10

Ответ собеседника: правильный. Сначала говорит, что финальный выбор зависит от офферов, затем называет комфортное ожидание — 250 тысяч рублей на руки.

Правильный ответ:

Это организационный вопрос, здесь важны прозрачность, адекватность и гибкость.

Сильный ответ:

показывает понимание рынка;
задает ориентир;
оставляет пространство для диалога с учетом формата, стека и зоны ответственности.

Примеры корректных формулировок:

"Ориентируюсь на рыночную вилку для таких задач и уровня ответственности. Комфортный диапазон для меня — около N–M тысяч рублей на руки, точное значение зависит от формата работы (офис/удаленка), стекa, нагрузки и перспектив роста."
"Для меня важно, чтобы уровень задач и ответственности соответствовал компенсации. Сейчас комфортное ожидание — от N рублей на руки. Готов обсуждать детали в зависимости от бонусной части, опционов, соцпакета и реальных задач."

Ключевые моменты:

не оставаться без цифры (это усложняет диалог);
не привязываться жестко к одной точке без диапазона и контекста;
логично связать ожидания с:
- опытом в ML/инженерии,
- готовностью брать ответственность за продакшн-решения,
- владением стэком, который нужен компании.

Вопрос 1. Кратко расскажи о своем опыте, специализации, сильных сторонах и интересующих направлениях.​

Вопрос 2. Как спроектировать высокопроизводительную обработку ~1 млрд событий с инференсом модели уровня BERT за около час при неограниченных ресурсах?​

Вопрос 3. Почему PyTorch стал чаще использоваться, чем TensorFlow, и в чем его ключевые преимущества?​

Вопрос 4. Что дает лучшую производительность на GPU: динамический или статический граф вычислений?​

Вопрос 5. Есть ли опыт работы с рекуррентными нейронными сетями (LSTM и подобными)?​

Вопрос 6. Для чего нужен Apache Spark и чем он принципиально отличается от pandas?​

Вопрос 7. Что произойдет при попытке обработать файл, который больше доступной оперативной памяти, с помощью pandas, и как это обойти?​

Вопрос 8. Как обучить модель, если обучающая выборка не помещается в оперативную память?​

Вопрос 9. В каком режиме работала модель в твоем проекте: офлайн пакетная обработка или онлайн-сервис, и как был организован запуск?​

Вопрос 10. В каком виде артефакта ты передавал модель в продакшен?​

Вопрос 11. Какой у тебя опыт использования Optuna/Hyperopt и AutoML-инструментов?​

Вопрос 12. Какой у тебя опыт работы с Airflow и как ты организовывал обучение моделей по расписанию?​

Вопрос 13. Как организовать хранение и версионирование обученных моделей в продакшн-проекте (например, с использованием Airflow)?​

Вопрос 14. Есть ли у тебя опыт работы с современными большими языковыми моделями (LLM) или их развёртыванием?​

Вопрос 15. Что такое квантизация модели?​

Вопрос 16. Какое направление тебе ближе в перспективе: классический Data Science, ML-инженерия или аналитика, и в каком стеке хочешь развиваться в ближайший год?​

Вопрос 17. Каковы твои зарплатные ожидания?​

Вопрос 8. Как обучить модель, если обучающая выборка не помещается в оперативную память?​

Вопрос 9. В каком режиме работала модель в проекте с матчингом и как был организован её запуск?​

Вопрос 10. В каком виде ты передавал реализованную модель для продакшена?​

Вопрос 11. Какой у тебя опыт использования Optuna/Hyperopt и применял ли AutoML-решения?​

Вопрос 12. Расскажи о своем опыте с Airflow и автоматизацией дообучения моделей.​

Вопрос 13. Как организовать хранение и версионирование моделей в проекте с Airflow?​

Вопрос 14. Есть ли у тебя практический опыт работы с большими языковыми моделями или их дообучением?​

Вопрос 15. Что такое квантизация модели?​

Вопрос 16. Какое направление работы тебе ближе сейчас и в каком технологическом стеке хочешь развиваться в ближайший год?​

Вопрос 17. Каковы твои зарплатные ожидания?​

Вопрос 1. Кратко расскажи о своем опыте, специализации, сильных сторонах и интересующих направлениях.

Вопрос 2. Как спроектировать высокопроизводительную обработку ~1 млрд событий с инференсом модели уровня BERT за около час при неограниченных ресурсах?

Вопрос 3. Почему PyTorch стал чаще использоваться, чем TensorFlow, и в чем его ключевые преимущества?

Вопрос 4. Что дает лучшую производительность на GPU: динамический или статический граф вычислений?

Вопрос 5. Есть ли опыт работы с рекуррентными нейронными сетями (LSTM и подобными)?

Вопрос 6. Для чего нужен Apache Spark и чем он принципиально отличается от pandas?

Вопрос 7. Что произойдет при попытке обработать файл, который больше доступной оперативной памяти, с помощью pandas, и как это обойти?

Вопрос 8. Как обучить модель, если обучающая выборка не помещается в оперативную память?

Вопрос 9. В каком режиме работала модель в твоем проекте: офлайн пакетная обработка или онлайн-сервис, и как был организован запуск?

Вопрос 10. В каком виде артефакта ты передавал модель в продакшен?

Вопрос 11. Какой у тебя опыт использования Optuna/Hyperopt и AutoML-инструментов?

Вопрос 12. Какой у тебя опыт работы с Airflow и как ты организовывал обучение моделей по расписанию?

Вопрос 13. Как организовать хранение и версионирование обученных моделей в продакшн-проекте (например, с использованием Airflow)?

Вопрос 14. Есть ли у тебя опыт работы с современными большими языковыми моделями (LLM) или их развёртыванием?

Вопрос 15. Что такое квантизация модели?

Вопрос 16. Какое направление тебе ближе в перспективе: классический Data Science, ML-инженерия или аналитика, и в каком стеке хочешь развиваться в ближайший год?

Вопрос 17. Каковы твои зарплатные ожидания?

Вопрос 8. Как обучить модель, если обучающая выборка не помещается в оперативную память?

Вопрос 9. В каком режиме работала модель в проекте с матчингом и как был организован её запуск?

Вопрос 10. В каком виде ты передавал реализованную модель для продакшена?

Вопрос 11. Какой у тебя опыт использования Optuna/Hyperopt и применял ли AutoML-решения?

Вопрос 12. Расскажи о своем опыте с Airflow и автоматизацией дообучения моделей.

Вопрос 13. Как организовать хранение и версионирование моделей в проекте с Airflow?

Вопрос 14. Есть ли у тебя практический опыт работы с большими языковыми моделями или их дообучением?

Вопрос 15. Что такое квантизация модели?

Вопрос 16. Какое направление работы тебе ближе сейчас и в каком технологическом стеке хочешь развиваться в ближайший год?

Вопрос 17. Каковы твои зарплатные ожидания?