Какие задачи могут ждать в ближайшие полгода

Что проверяют

Этот вопрос обычно задаёт кандидат в конце собеседования. По нему видно, думаете ли вы о результате работы, а не только о стеке. Интервьюер нередко разворачивает его обратно: «а что бы вы сделали в первые три месяца?».

Как отвечать

Спрашивайте конкретно, чтобы ответ нельзя было отделать словами «интересные ML-задачи». Что стоит уточнить:

• первая задача: над чем вы будете работать с первого месяца, новая модель или поддержка существующей;
• данные: есть ли уже данные и разметка, где они лежат (хранилище, Spark, ClickHouse), кто отвечает за их качество;
• путь в прод: как модель попадает к пользователю, есть ли Airflow или аналог, трекинг экспериментов (MLflow), кто деплоит и мониторит;
• метрика успеха: по чему через полгода поймут, что задача решена. Хороший ответ звучит как онлайн-метрика и A/B-тест, а не «точность модели»;
• баланс работы: сколько исследований, сколько инженерии и поддержки, есть ли дежурства;
• заказчик: кто ставит задачи и насколько часто меняются приоритеты.

Настораживать должно, если вам говорят про «внедрение ИИ во все процессы» без данных, модели живут в ноутбуках без пайплайна, а один человек должен закрыть и data engineering, и моделирование, и деплой.

Если вопрос вернули вам, дайте план: первый месяц на данные, текущие модели и метрики, затем сильный baseline и быстрый выигрыш, к концу полугода модель в проде с мониторингом. Привяжите его к тому, что услышали о продукте.

Где спотыкаются

Не задают вопрос вовсе или задают для галочки и не слушают ответ. А это последний шанс понять, чем вы будете заниматься.

Не уточняют, как измерят успех. Потом полгода делают модель, а оценивают её по метрике, о которой никто не договорился.

Когда вопрос возвращают, пересказывают общий цикл «сбор данных, обучение, деплой, мониторинг». Он подходит к любой компании, а значит, ничего не говорит о вас.