Основы Как вы поймёте, что задаче нужен ML, а не правило или SQL-отчёт?+
Основы Продакт предлагает «добавить AI» в фичу. Какие вопросы вы задаёте?+
Основы Когда LLM — плохой выбор, даже если он «работает»?+
Основы В чём принципиальная разница между RAG и fine-tuning? Это частый вопрос-ловушка.+
Основы Как вы выберете между Classic ML, LLM, RAG и RecSys для новой фичи?+
Основы Почему в реальных продуктах редко используется «один подход в чистом виде»?+
Метрики Почему высокий ROC-AUC не гарантирует роста выручки?+
Метрики Постройте на словах metrics tree для фичи антифрода.+
Метрики Фрод — 0.5% транзакций. Почему accuracy здесь опасна, и что взять вместо неё?+
Основы Чем управление ML-продуктом принципиально отличается от управления обычной фичей?+
Основы Что такое data flywheel и почему продакт должен закладывать его с первого дня?+
Основы Опишите зоны ответственности продакта vs DS vs MLE в ML-проекте.+
Постановка задачи Что такое proxy target и почему это частая причина провала ML-проекта?+
Постановка задачи Объясните leakage (утечку) на конкретном примере и как его поймать заранее.+
Постановка задачи Дайте плохую и хорошую формулировку цели ML-проекта.+
Classic ML Как вы распознаете переобучение, не читая код модели?+
Classic ML Почему feature engineering часто важнее выбора алгоритма?+
Classic ML Классификация, регрессия или ранжирование: как определить тип задачи по продуктовому сценарию «приоритизация лидов для отдела продаж»?+
Метрики Объясните trade-off precision/recall на примере с ценой ошибки.+
Метрики Чем PR-AUC лучше ROC-AUC при сильном дисбалансе классов?+
Метрики Кто должен решать, где ставить порог классификации — DS или продакт? Почему?+
System Design Нарисуйте словами архитектуру ML-фичи от данных до прода.+
System Design Когда выбрать batch, а когда real-time инференс?+
System Design Что такое train/serving skew и почему feature store его решает?+
Эксперименты Почему нельзя просто выкатить ML-модель всем сразу после хорошего offline-результата?+
Эксперименты Что такое peeking и почему это опасная ошибка в экспериментах?+
Эксперименты Объясните разницу между shadow mode и canary rollout.+
LLM Почему LLM может «уверенно врать», и это не баг?+
LLM Как токены и context window влияют на стоимость и продуктовые ограничения LLM-фичи?+
LLM Назовите рычаги повышения качества LLM-фичи в порядке возрастания сложности/стоимости.+
RAG RAG отвечает плохо. Как вы будете диагностировать проблему?+
RAG Что такое prompt injection и как от него защищаться на уровне продукта?+
RAG Когда агент с инструментами — не лучшее решение, даже если технически возможен?+
LLM метрики Как измерить качество RAG-системы без одной универсальной accuracy?+
LLM метрики Что такое LLM-as-judge и какие у него ограничения?+
LLM метрики Какие online-метрики вы заведёте для LLM-ассистента поддержки?+
RecSys Объясните двухэтапную архитектуру рекомендаций: candidate generation + ranking.+
RecSys Как вы решите проблему cold start для нового пользователя без истории?+
RecSys Почему оптимизация только на клики — опасная ловушка в RecSys?+
RecSys метрики Почему offline-метрики ранжирования (NDCG, recall@k) систематически смещены?+
RecSys метрики Что такое beyond-accuracy метрики в RecSys и зачем они нужны, если CTR уже растёт?+
RecSys метрики Какие блоки архитектуры RecSys обязательны, кроме самой ranking-модели?+
ML PRD Что отличает сильный ML PRD от обычного PRD?+
ML PRD Соберите по памяти структуру ML PRD — как на собеседовании, без шпаргалки.+
ML PRD Какой будет ваш первый вопрос команде при старте нового ML-проекта?+
Данные Почему «половина работы ML-продакта — это данные», а не модель?+
Данные Зачем нужен inter-annotator agreement и что значит, если он низкий?+
Данные Лейблов мало и разметка дорогая — какие у вас есть рычаги?+
AI Discovery Чем AI discovery отличается от обычного product discovery?+
AI Discovery Что такое kill criteria и почему их важно задавать заранее, а не «как пойдёт»?+
AI Discovery Как вы дешево проверите осуществимость AI-идеи за один день?+
Экономика AI Как посчитать unit-экономику LLM-фичи?+
Экономика AI Почему дешёвый прототип LLM-фичи может оказаться дорогим в проде?+
Экономика AI Назовите рычаги снижения стоимости LLM-фичи без потери ценности.+
AI UX В чём ключевое отличие AI UX от обычного UX-проектирования?+
AI UX Что такое calibrated trust и automation bias?+
AI UX Как вы спроектируете graceful failure для AI-фичи, где модель не уверена в ответе?+
Responsible AI Откуда в модели появляется bias, и кто за это отвечает — DS или продакт?+
Responsible AI Почему fairness — это не одна метрика, и как вы выберете подходящую?+
Responsible AI Что вы знаете про риск-категории EU AI Act и как это влияет на продуктовые решения?+
Управление проектом Почему ML-проект нельзя планировать так же, как обычную фичу с фиксированным сроком?+
Управление проектом Приведите пример плохого и хорошого OKR для ML-команды.+
Управление проектом Стейкхолдер спрашивает «когда модель будет готова и точна?». Что вы отвечаете?+
Product Design Спроектируй систему рекомендаций для маркетплейса с 50 млн SKU. С чего начнёшь?+
Product Design Как бы ты добавил ML в поиск резюме для рекрутеров на HH.ru?+
Product Design Какой шаг чаще всего пропускают кандидаты при ответе на product design вопрос с ML?+
Продуктовый разбор Как Netflix выбирает, какой постер показать для одного и того же фильма разным пользователям?+
Продуктовый разбор Почему выбор порога в антифроде — это продуктовое, а не техническое решение?+
Продуктовый разбор Что такое data flywheel и какой продукт является его лучшим примером?+
Estimation Сколько нужно данных для обучения модели оттока клиентов банка?+
Estimation Сколько будет стоить LLM-ассистент поддержки при 10 000 запросов в день?+
Estimation За сколько недель можно провести A/B-тест для поднятия конверсии с 10% до 12%?+
Behavioral Расскажи о случае, когда ты убил ML-идею. Как принял это решение?+
Behavioral Как ты объяснял ML-неопределённость стейкхолдеру, который требовал точный дедлайн?+
Behavioral Как ты работал с DS-командой, когда была напряжённость по срокам или подходу?+
Roadmapping Как ты приоритизировал AI-инициативы, когда идей было больше, чем ресурсов?+
Roadmapping Как донести до CEO, что AI-roadmap не может быть с фиксированными датами?+
Roadmapping Чем AI-roadmap отличается от обычного product roadmap?+
Промпт-инжиниринг Как бы ты улучшал качество LLM-фичи, у которой ответы нестабильны по формату?+
Промпт-инжиниринг Что такое eval-driven подход к промптам и зачем он продакту?+
Промпт-инжиниринг Когда нужен chain-of-thought и какой у него продуктовый минус?+
Мониторинг В чём разница между data drift и concept drift и какой опаснее?+
Мониторинг Модель работает в проде, ошибок в логах нет, но выручка падает. Как диагностируешь?+
Мониторинг Как бы ты решал, когда переобучать модель?+
Основы Вас просят оценить, стоит ли вообще запускать ML-проект. С чего начнёте?+
Основы Чем «AI-фича» отличается от обычной фичи с точки зрения продакта?+
Основы Когда стоит начать с готового API (OpenAI/Anthropic), а когда — со своей модели?+
Основы Когда агент (LLM + инструменты) уместен, а когда это переусложнение?+
Метрики Offline-метрика выросла, а бизнес-метрика — нет. Почему так бывает?+
Метрики Что такое guardrail-метрика и зачем она в постановке ML-задачи?+
Основы Как вы пишете AC (критерии приёмки) для вероятностной фичи?+
AI UX Как спроектировать доверие пользователя к AI-фиче, которая иногда ошибается?+
Постановка задачи Бизнес говорит «снизить отток». Как превратить это в ML-задачу?+
Постановка задачи Что такое data leakage и почему это любимый вопрос-ловушка на интервью?+
Classic ML Объясните overfitting продакту на пальцах и скажите, как его замечают на проде.+
Classic ML Почему для табличных задач часто берут градиентный бустинг, а не нейросеть/LLM?+
Метрики Когда accuracy — обманчивая метрика и что брать вместо неё?+
Метрики Как объяснить выбор порога классификации и precision/recall trade-off?+
System Design Спроектируйте систему рекомендаций ленты на собеседовании. Какова структура ответа?+
System Design В чём разница между batch- и real-time-инференсом и как выбрать?+
Эксперименты A/B-тест показал +2%, p=0.04. Раскатываете? Что проверите перед этим?+
Эксперименты Назовите частые причины, по которым A/B-тесты дают ложные выводы.+
LLM Что такое контекстное окно и почему это продуктовое ограничение, а не только техническое?+
LLM Что такое галлюцинация LLM и как продуктово снижать её риск?+
RAG Из чего состоит RAG-пайплайн и где он чаще всего ломается?+
RAG RAG, fine-tuning или длинный контекст — как выбрать под задачу?+
LLM метрики Как оценивать качество LLM-фичи в проде, если «правильного ответа» нет?+
LLM метрики Что такое LLM-as-a-judge и какие у него подводные камни?+
Промпт-инжиниринг Чем системный промпт отличается от пользовательского и почему это важно продукту?+
Промпт-инжиниринг Что такое prompt injection и как продуктово снижать риск?+
RecSys Как решать проблему холодного старта для нового пользователя и нового товара?+
RecSys Объясните exploration/exploitation в рекомендациях продуктово.+
RecSys метрики Какие метрики у рекомендаций кроме CTR и почему одного CTR мало?+
System Design Зачем в рекомендациях двухэтапная архитектура retrieval → ranking?+
Product Design «Спроектируйте AI-фичу для продукта X». Как структурировать ответ на интервью?+
Product Design Как приоритизировать, какую AI-фичу строить первой?+
Estimation Как оценить unit-экономику LLM-фичи на собеседовании?+
Estimation Сколько данных нужно для запуска ML-фичи — как рассуждать на интервью?+
Behavioral Расскажите про случай, когда ML-проект провалился. Что хотят услышать?+
Behavioral Как вы разрешали конфликт с DS/ML-командой? Что оценивает интервьюер?+
Экономика AI Как снизить стоимость LLM-фичи без заметной потери качества?+
Экономика AI Фича на LLM крутая, но убыточна на пользователя. Ваши действия?+