Mirror/tinkoff-career
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/Tinkoff/career.git synced 2026-01-27 04:40:44 +03:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

Fix section description

Browse Source
This commit is contained in:
Маслов Игорь
2021-02-07 09:39:17 +03:00
parent 7a5d8fc98a
commit 60e84b34e5
1 changed files with 27 additions and 28 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

55
interview.md
View File

@@ -27,44 +27,41 @@
### Направления и секции в Тинькофф
**Backend-разработка**
* Алгоритмы
* Секция по платформе или языку
* Дизайн распределенных систем
#### Backend-разработка
* [Алгоритмы](#Алгоритмы)
* [Секция по платформе или языку](#Секция-по-платформе-или-языку)
* [Дизайн распределенных систем](#Дизайн-распределенных-систем)
**Frontend-разработка**
* Алгоритмы
* Секция по платформе или языку
#### Frontend-разработка
* [Алгоритмы](#Алгоритмы)
* [Секция по платформе или языку](#Секция-по-платформе-или-языку)v
**SRE**
* Алгоритмы
* Выявление и устранение проблем
* Дизайн распределенных систем
#### SRE
* [Алгоритмы](#Алгоритмы)
* [Выявление и устранение проблем](#Выявление-и-устранение-проблем)
* [Дизайн распределенных систем](#Дизайн-распределенных-систем)
**Машинное обучение**
* Алгоритмы
* Дизайн распределенных систем
* Секция по общему ML
* Дизайн ML-систем
#### Машинное обучение
* [Алгоритмы](#Алгоритмы)
* [Дизайн распределенных систем](#Дизайн-распределенных-систем)
* [Секция по общему ML](#Секция-по-общему-ML)
* [Дизайн ML-систем](#Секция-по-дизайну-ML-систем)
**Секция по выявлению и устранению проблем**
Цель секции понять как вы мыслите в режиме неопределенности и стресса в сбойной ситуации. Каков Ваш опыт, как много приемов и инструментов поиска причин технических проблем вы знаете. Вам предложат описание архитектуры решения и наблюдаемые признаки сбоя (обращения пользователей или текст пришедшего алерта). Задавая вопросы интервьюверу, наподобие, "Вижу ли я в логах сообщения о такой то проблеме?", "Перезагружаю сервер, исчезла ли проблема?" Вы должны выявить исходную проблему в системе и предложить способы устранения и защиты от нее в дальнейшем.
**Секция по платформе или языку**
В рамках секции идет обсуждение различных аспектов платформ, фреймворков и различных языков программирования. Вопросы варьируются от реализации подходов к многопоточности, устройства памяти до взаимодействия с базой в определенном фреймворке. Язык и платформа выбираются исходя из Вашего опыта.
**Секция по дизайну ML систем**
Цель ML дизайн секции - обсудить подходы к проектированию и декомпозиции сложной ML системы. Во время секции вам предложат систему, которую необходимо спроектировать. Можно выделить следующий общий дизайн решения: форматизация задачи и требований, декомопозиция на подзадачи, сбор данных, разбор ML архитектур для подзадач, деплой и тестирование итоговой системы.
### Материалы для подготовки к секциям
Рекомендуем ознакомиться с материалами до интервью: в них есть книги и курсы
#### Выявление и устранение проблем
Цель секции понять как вы мыслите в режиме неопределенности и стресса в сбойной ситуации. Каков Ваш опыт, как много приемов и инструментов поиска причин технических проблем вы знаете. Вам предложат описание архитектуры решения и наблюдаемые признаки сбоя (обращения пользователей или текст пришедшего алерта). Задавая вопросы интервьюверу, наподобие, "Вижу ли я в логах сообщения о такой то проблеме?", "Перезагружаю сервер, исчезла ли проблема?" Вы должны выявить исходную проблему в системе и предложить способы устранения и защиты от нее в дальнейшем.
#### Секция по платформе или языку
В рамках секции идет обсуждение различных аспектов платформ, фреймворков и различных языков программирования. Вопросы варьируются от реализации подходов к многопоточности, устройства памяти до взаимодействия с базой в определенном фреймворке. Язык и платформа выбираются исходя из Вашего опыта.
#### Алгоритмы
Проверяем знания по алгоритмам и структурам данных. Предлагаем решить задачу на реализацию, например сделать клиент с бизнес-логикой для сетевых API.
В рамках секции проверяем знания по алгоритмам и структурам данных. Иногда предлагаем решить задачу на реализацию, например сделать клиент с бизнес-логикой для сетевых API.
###### Рекомендуем повторить все, что связано с алгоритмами:
- основные структуры данных — строки, списки, деревья, ассоциативные массивы, векторы;
@@ -128,6 +125,8 @@
#### Секция по дизайну ML систем
Цель ML дизайн секции - обсудить подходы к проектированию и декомпозиции сложной ML системы. Во время секции вам предложат систему, которую необходимо спроектировать. Можно выделить следующий общий дизайн решения: форматизация задачи и требований, декомопозиция на подзадачи, сбор данных, разбор ML архитектур для подзадач, деплой и тестирование итоговой системы.
###### Книги:
- Machine Learning Design Patterns / Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn [github](https://github.com/GoogleCloudPlatform/ml-design-patterns) [library](https://www.oreilly.com/library/view/machine-learning-design/9781098115777/) [youtube](https://youtu.be/udXjlvCFusc)
- [Deep Learning Design Patterns](https://www.manning.com/books/deep-learning-design-patterns) / Andrew Ferlitsch