Update interview.md

Добавил описание нескольких секций и материалы для подготовки

interview.md

@@ -48,6 +48,18 @@
 * Секция по общему ML
 * Дизайн 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
 
@@ -115,6 +127,22 @@
 ###### Книги:
 - Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей / Сергей Николенко, Артур Кадурин, Екатерина Архангельская
 
+## Секция по дизайну ML систем
+
+###### 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
+
+###### Github:
+- [Deep Learning In Production](https://github.com/ahkarami/Deep-Learning-in-Production)
+- [Production Level Deep Learning](https://github.com/alirezadir/Production-Level-Deep-Learning)
+
+###### Блоги:
+- [Monitoring Machine Learning Models in Production](https://christophergs.com/machine%20learning/2020/03/14/how-to-monitor-machine-learning-models/)
+
+###### Доклады:
+- [Как в YouDo машинное обучение катится в продакшен](https://www.youtube.com/watch?v=F-j0G0lrjFw&feature=youtu.be) / Адам Елдаров
+
 ## Этап 3: знакомство с командой
 После технической секции рекрутер подберет подходящие проекты и согласует созвон с командами.Обычно созвон длится час: ребята рассказывают про текущие проекты, отвечают на вопросы и спрашивают о вашем опыте, любимых задачах, увлечениях.