Какой опыт работы с нейросетями

Что проверяют

Работали ли вы с нейросетями дальше учебного ноутбука: собирали данные, выбирали метрику, доводили модель до использования. Следом обычно спрашивают, почему выбрали именно эту архитектуру и как проверяли, что модель не переобучилась и не подсмотрела ответы.

Как отвечать

Возьмите один проект и расскажите его по шагам, со своими цифрами:

• задача и метрика: что предсказывали и почему выбрали эту метрику. На несбалансированных классах accuracy обманывает, смотрят ROC-AUC, PR-AUC, полноту на важном классе;
• данные: объём, разметка, как делили выборки. Если у одного объекта несколько записей (пациент, пользователь, сессия), разбиение идёт по группам, иначе метрика на валидации завышена;
• бейзлайн: с чем сравнивали. Градиентный бустинг на табличных данных часто не уступает нейросети, и сильный ответ это учитывает;
• модель: PyTorch как основной фреймворк сейчас, TensorFlow и Keras там, где так исторически сложилось. Для изображений и текста дообучение предобученной модели, для LLM адаптеры вроде LoRA через библиотеки Hugging Face;
• обучение: аугментации, регуляризация, ранняя остановка, смешанная точность на GPU, трекинг экспериментов в MLflow или Weights & Biases;
• внедрение: экспорт в ONNX, квантизация, сервинг через Triton или обычный сервис на FastAPI, мониторинг дрейфа данных.

Результат описывайте через пользу: сколько ручной работы убрали, как изменилась метрика относительно бейзлайна, что мешало двигаться дальше.

Если опыт только учебный или соревновательный, скажите прямо и расскажите, что делали сами, а не какой готовый ноутбук запустили. Это ценится выше, чем выдуманный продакшен.

Где спотыкаются

Называют голую точность вроде «92%» без баланса классов и бейзлайна. На выборке, где 95% пациентов здоровы, константный ответ даст больше.

Перечисляют библиотеки вместо решений. Интервьюера интересует, почему взяли эту архитектуру и функцию потерь, а не список импортов.

Не замечают утечки данных: нормализацию посчитали по всей выборке до разбиения, или одни и те же объекты попали и в обучение, и в тест.