Пока мы тут пытаемся объяснить детям, зачем им тригонометрия, выпускники курсов ML Start уже вовсю штурмуют офисы бигтехов. И, судя по всему, их там не встречают с цветами, а сразу кидают в пекло машинного обучения. В сеть утекли вопросы, которые задают на собеседованиях в Т-Банк. Если вы тоже решили, что работа в банке звучит менее утомительно, чем проверка тетрадей, присмотритесь к этим задачам.
Первый круг ада — кредитный скоринг. Вам предстоит решить, как предсказать финансовую катастрофу заемщика. Схема стандартная: нужно выяснить, какие параметры банк уже использует (доход, возраст, кредитную историю), чтобы предложить что-то «своё». Предлагается копаться в коэффициентах долга, считать выбросы и лечить дыры в данных методами регрессии или импутации. В планах — начать с примитивной логистической регрессии в качестве baseline, а потом, когда станет совсем скучно, разгуляться на XGBoost и CatBoost. По сути, это попытка математически обосновать, почему человеку нельзя давать в долг.
Второй кейс — классика e-commerce. Нужно научить компьютер отличать помидор от граната на картинках. Тут всё по канону: уточняем количество классов, тип изображений и не забываем про аугментацию данных. Чтобы не просто использовать готовые ResNet или EfficientNet (хотя лень — двигатель прогресса), советуют написать свою нейронку с batch normalization и dropout. Если модель перепутает томаты с гранатами — ну, бывает, зато у вас будет красивая математическая модель процесса.
Третья задача — аналитика для стримингов. Нужно понять, на чем сервис делает деньги: на сериалах или фильмах. Это как пытаться понять, какой предмет в расписании важнее — математика или физкультура, только здесь еще нужно учитывать жанры, анимацию и даже сезонность релизов. Предлагается сузить круг до США и Индии (чтобы не утонуть в бесконечном океане данных) и смотреть на корреляцию между жанрами, рейтингами и прибылью. В общем, попытка превратить просмотр мультиков в стройную систему монетизации через подписки и рекламу.
Если же эти задачи кажутся вам слишком «легкими» и вы хотите настоящего профессионального вызова, есть вариант попроще — буткемп DS от Авито. Там тоже всё серьезно, и податься туда можно, пока не поздно.
Важные даты:
— Дедлайн по разбору Авито буткемп DS: до 11 июля.
— По вопросам Т-Банка дедлайнов нет, но собеседования в бигтехи не ждут, пока вы допишете отчет по воспитательной работе.
Подробнее и подача заявок — на официальном сайте.
