План подготовки под эту вакансию
О вакансии
QAPyTorch
Вопросы и ответы10
Подобраны под навыки и направление этой вакансии. Сначала ответьте вслух, затем раскройте полный разбор.
Полный разбор и частые ошибки — в тарифах Jobs и Boost
ТарифыQA / Testing · 5
- Расскажите о дефекте, который ушёл в production. Что вы изменили после?QA / Testing· Lead· полный разбор — Jobs/Boost
- Опишите ситуацию, когда релиз шёл с известными дефектами. Как вы участвовали в решении go/no-go?QA / Testing· Senior· спрашивают почти всегда
- Приведите пример, когда вы выбирали между ручным тестированием и автоматизацией.QA / Testing· Middle· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost
- Расскажите, как вы боролись с flaky tests.QA / Testing· Senior· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost
- Расскажите, как вы строили тестовую стратегию для продукта или крупной фичи с нуля.QA / Testing· Senior· 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
- Зачем нужен
optimizer.zero_grad()и почему его необходимо вызывать перед каждым обратным проходом?PyTorch· Junior· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost - Как работает система autograd в PyTorch? Объясните
requires_grad,backward()и граф вычислений.PyTorch· Senior· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost - Как сохранять и загружать веса модели в PyTorch (
state_dictvs полная модель)?PyTorch· Middle· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost - Объясните разницу между режимами
model.train()иmodel.eval().PyTorch· Junior· спрашивают почти всегда· полный разбор — Jobs/Boost