Question de code: coder une fonction retournant la "edit distance" entre deux string
Machine Operation Interview Questions
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To refactor a monolit class. To revies a PR focusing on dockerization.
How do you fine-tune a machine learning model?
MLOps, databases, pipelines. Machine Learning basics. Previous experience and behaviour.
how do you rectify an error if the model is performing poorly once its sent into production
What was the reason for changing jobs?
1: ¿Cómo diseñarías una arquitectura de MLOps completa para gestionar modelos de machine learning en producción, garantizando escalabilidad, observabilidad y reproducibilidad? R: Expliqué un enfoque basado en Kubernetes, CI/CD, pipelines de MLOps, monitoreo con Prometheus/Grafana, gestión de artefactos y modelos en MLflow, y despliegues controlados con infraestructura como código. P2: ¿Cómo gestionarías la integración de flujos de datos de diferentes equipos dentro de un entorno corporativo de gran escala? R: Describí estrategias de integración mediante API Gateways, control de versiones de datos, almacenamiento distribuido y monitoreo de la calidad del flujo de datos. P3: ¿Cómo garantizarías la seguridad, cumplimiento y eficiencia en entornos híbridos de entrenamiento y producción de modelos? R: Comenté el uso de IAM, redes privadas virtuales, control de acceso granular, auditorías automáticas y prácticas de DevSecOps. P4 (Presentación técnica): P1: ¿Cómo diseñarías una arquitectura de MLOps completa para gestionar modelos de machine learning en producción, garantizando escalabilidad, observabilidad y reproducibilidad? P2: ¿Cómo integrarías flujos de datos de diferentes equipos dentro de un entorno corporativo de gran escala? P3: ¿Qué medidas aplicarías para garantizar seguridad y cumplimiento en entornos híbridos (on-premise y cloud)? P4: Durante la presentación técnica, se pidió exponer un caso real de arquitectura aplicada a entornos de IA, detallando decisiones técnicas, automatización y gestión operativa.
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