План подготовки под эту вакансию
О вакансии
DockerKubernetesPythonCI/CDdata sciencePyTorchTensorFlowGCP22 533 – 31 200 PLN
Вопросы и ответы26
Подобраны под навыки и направление этой вакансии. Сначала ответьте вслух, затем раскройте полный разбор.
Полный разбор и частые ошибки — в тарифах Jobs и Boost
ТарифыDocker · 6
- Как ты собираешь multi-arch образ (amd64 + arm64)? Что такое buildx?Docker· Middle· полный разбор — Jobs/Boost
- Где не стоит хранить секреты при сборке образа, и почему ARG SECRET=... или ENV PASSWORD=... — это утечка?Docker· Middle· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost
- Зачем контейнер должен писать логи в stdout/stderr, а не в файл?Docker· Middle· спрашивают почти всегда
- Как работает кеш слоёв при docker build? Почему добавление одной строки в package.json ломает кеш для npm install?Docker· Middle· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost
- Когда контейнеризация решает реальную инженерную проблему, а когда Docker только добавляет лишний слой сложности?Docker· Middle· спрашивают почти всегда
- Контейнер в Restarting бесконечно. Алгоритм действий?Docker· Middle· спрашивают почти всегда
PyTorch · 5
- В каких data/AI-задачах PyTorch даёт реальный выигрыш, а где лучше выбрать другой инструмент или более простой pipeline?PyTorch· Middle· спрашивают почти всегда
- Как сохранять и загружать веса модели в PyTorch (
state_dictvs полная модель)?PyTorch· Middle· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost - Как работает
torch.nn.Embeddingи когда его следует использовать?PyTorch· Middle· полный разбор — Jobs/Boost - Как работает dropout в PyTorch и как его поведение различается во время обучения и инференса?PyTorch· Middle· полный разбор — Jobs/Boost
TensorFlow · 5
- В каких data/AI-задачах TensorFlow даёт реальный выигрыш, а где лучше выбрать другой инструмент или более простой pipeline?TensorFlow· Middle· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost
- Как бороться с переобучением в моделях TensorFlow (dropout, L2-регуляризация, аугментация данных)?TensorFlow· Middle· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost
- Как работает
tf.GradientTapeи когда его использовать для кастомных циклов обучения?TensorFlow· Middle· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost - В чём разница между
model.fit()и кастомным циклом обучения сtf.GradientTape?TensorFlow· Middle· полный разбор — Jobs/Boost - В чём разница между
model.save()иmodel.save_weights()?TensorFlow· Middle
Python · 5
- Для каких задач Python является сильным выбором, а где лучше честно выбрать другой язык?Python· Middle· спрашивают почти всегда
- Зачем нужен ASGI и почему WSGI недостаточно для async-приложений?Python· Middle· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost
- Зачем нужны mypy или pyright?Python· Middle· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost
- Как GIL влияет на CPU-bound и I/O-bound задачи?Python· Middle· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost
- Как Python обрабатывает изменяемые аргументы по умолчанию и в чём типичная ошибка?Python· Middle· спрашивают почти всегда
Kubernetes · 5
- Зачем нужны requests и limits для CPU и памяти? Что будет, если их не задать или задать только limits?Kubernetes· Middle· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost
- Какие стратегии деплоя поддерживает Deployment: RollingUpdate, Recreate? Как реализовать canary или blue/green?Kubernetes· Middle· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost
- Какие типы Service бывают: ClusterIP, NodePort, LoadBalancer, ExternalName? Когда какой использовать?Kubernetes· Middle· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost
- Под в CrashLoopBackOff. С чего начнёшь дебажить?Kubernetes· Middle· спрашивают почти всегда
- Под в Pending. По какому алгоритму ты ищешь причину?Kubernetes· Middle· спрашивают почти всегда