Собес на live-coding с GPT
#interviews #ml #chatgpt
Помните, сетовал, что придумал интересное домашнее задание на MLE, а оно крякается c chatGPT в два счета?
Думал, что с этим делать, не луддитом же быть и запрещать новшества. Проверил после этого пару заданий, уже после того как рассказал, что они крякаются chatGPT. Так себе. В итоге превратил это в live-coding задание. Можно пользоваться чем угодно – copilot, chatGPT, гугл, etc. Само задание – обучить модель сентимент-анализа новостей о крипте, провалидировать ее, завернуть в API в докере и показать, что API работает. Обкачать свежие новости, проверить на них модель.
Что ж, пока самый интеречный собес из тех, что я давал. Рутина решается промптингом, интерсно поглядеть, как человек оптимизирует работу за счет технологий. Меньше времени тратится на скуку типа парсинга данных. Больше времени остается на дискуссию: почему так, а не так? Почему тут chatGPT неоптимальный сплит сделал при валидации? А как мониторить прилождение в проде?
Единственно ограничение, которое пришлось оставить – это чтоб LLM только для кода использовались. Перекидывать мои вопросы в chatGPT и отвечать так же душно – это не интересно.
Теперь надо готовиться к кандидатам, которые собрали пайплайн прослушивания разговора и ответов на все вопросы риалтайм.
#interviews #ml #chatgpt
Помните, сетовал, что придумал интересное домашнее задание на MLE, а оно крякается c chatGPT в два счета?
Думал, что с этим делать, не луддитом же быть и запрещать новшества. Проверил после этого пару заданий, уже после того как рассказал, что они крякаются chatGPT. Так себе. В итоге превратил это в live-coding задание. Можно пользоваться чем угодно – copilot, chatGPT, гугл, etc. Само задание – обучить модель сентимент-анализа новостей о крипте, провалидировать ее, завернуть в API в докере и показать, что API работает. Обкачать свежие новости, проверить на них модель.
Что ж, пока самый интеречный собес из тех, что я давал. Рутина решается промптингом, интерсно поглядеть, как человек оптимизирует работу за счет технологий. Меньше времени тратится на скуку типа парсинга данных. Больше времени остается на дискуссию: почему так, а не так? Почему тут chatGPT неоптимальный сплит сделал при валидации? А как мониторить прилождение в проде?
Единственно ограничение, которое пришлось оставить – это чтоб LLM только для кода использовались. Перекидывать мои вопросы в chatGPT и отвечать так же душно – это не интересно.
Теперь надо готовиться к кандидатам, которые собрали пайплайн прослушивания разговора и ответов на все вопросы риалтайм.