Как пройти собеседования по ML-дизайну

Собеседования по проектированию систем машинного обучения представляют собой ключевой этап отбора в компаниях, таких как Meta, Apple, Reddit, Amazon, Google, Snap и многих других.

Такие собеседования сильно различаются: одни акцентируют внимание на архитектуре программного обеспечения, другие — на постановке задач или системах ранжирования, а стили общения и ожидания могут существенно отличаться в зависимости от команды.

Осознание этих различий и анализ каждого подхода позволяют выявить ценные аспекты, определяющие успешное выступление. Каждая вариация подчеркивает различные навыки: преобразование бизнес-целей в решения на базе машинного обучения, работу с неопределенностью или сохранение спокойствия в стрессовых ситуациях.

В отличие от проектирования систем в软件工程, для собеседований по ML-дизайну доступно гораздо меньше организованных материалов.

Этот материал объединяет общую схему подготовки, типичные ошибки и полезные рекомендации, а также подборку ресурсов, которые помогут эффективно подготовиться и добиться успеха на следующем собеседовании по проектированию систем машинного обучения.

Что оценивают на таких собеседованиях?

Собеседования по дизайну особенно привлекательны, поскольку они более увлекательны, непредсказуемы, сложны и ориентированы на практику по сравнению с обычными раундами по машинному обучению, поведенческим вопросам и кодированию. В зависимости от направления беседы, такие собеседования могут охватывать другие типы вопросов и показать, имел ли кандидат реальный опыт работы, понимал ли суть, масштаб и сложность решенных задач, а также его уровень квалификации.

Собеседования по дизайну проверяют глубину и широту основных навыков через обсуждение выборов в дизайне и компромиссов между различными архитектурами. Обычно это оценивается по способности кандидата демонстрировать следующее:

• Управление и направление беседы: Успешные кандидаты ведут обсуждение, а не просто реагируют на подсказки. Это подразумевает установку четкой структуры, раннее обозначение плана и активное продвижение разговора к значимым техническим и продуктовым решениям.
• Вопросы, которые задает кандидат, и масштаб: Качество и охват вопросов отражают опыт. Осмысленные уточняющие вопросы демонстрируют понимание бизнес-контекста, ограничений системы и зависимостей от данных перед переходом к предложениям решений.
• Нюансы и общая картина, передаваемые через ответы: Отличные кандидаты плавно переходят от деталей к абстракции. Необходимо уметь обсуждать технические механизмы, связывая их с пользовательским опытом, бизнес-целями и производительностью системы.
• Поведенческие аспекты — реакция на новую информацию и защита идей: Интервьюеры внимательно следят за тем, как кандидат справляется с неопределенностью или критикой. Сохранение спокойствия, продуманная адаптация решения и обоснование выборов дизайна разумными аргументами, а не мнениями, указывают на зрелость и умение сотрудничать.
• Кодирование — способность обсуждать детализированные аспекты реализации: Хотя собеседования по дизайну не фокусируются на чистом кодировании, лучшие кандидаты могут углубиться в конкретные элементы внедрения — такие как конвейеры данных, стратегии сервировки моделей или методы оптимизации — по запросу, показывая, что их идеи основаны на практическом инженерном опыте.

Ожидания

Для разных уровней seniority компании предъявляют различные требования к выступлению на собеседовании по дизайну даже для одного и того же вопроса.

Для junior-специалистов: ожидается глубокое знание технических деталей предлагаемых алгоритмов, в меньшей степени — бизнес-аспектов решаемой задачи.

Для mid- и senior-инженеров: акцент смещается на демонстрацию не только технической глубины, но и мышления на уровне системы, понимания влияния решений на масштабируемость, задержки и общие цели продукта. Кандидат должен преобразовывать неоднозначные продуктовые требования в четкие формулировки для ML, обсуждать компромиссы между подходами и рассуждать о сборе данных, экспериментах и стратегиях оценки моделей. Коммуникация приобретает особую важность: интервьюеры ищут инженеров, способных вести беседу, задавать уточняющие вопросы и балансировать техническую строгость с практической реализуемостью.

Для уровней Staff и выше: ожидания охватывают техническую глубину и широту, влияние на бизнес, а также более широкие соображения по развертыванию функции или модели и мониторингу в продакшене. На высоких уровнях кандидат должен самостоятельно вести беседу, где он говорит 95% времени, редко обращаясь к интервьюеру за targeted уточнениями. Также требуется осознание компромиссов выбранных путей — часто нет правильных или неправильных решений, есть варианты с плюсами и минусами.

В целом интервьюеры собирают сигналы — из руководства по собеседованиям в Meta:

• Навигация по проблеме: Способны ли вы визуализировать и организовывать пространство проблемы и решения? Можете ли связать бизнес-контекст и нужды с решениями ML?
• Обучающие данные: Как вы определите методы сбора обучающих данных? Как оцениваете ограничения и риски предлагаемого метода?
• Инженерия признаков: Можете ли вы предложить релевантные признаки ML для модели? Как определяете важные признаки для конкретной задачи?
• Моделирование: Как вы объясняете выборы моделирования? Можете ли обосновать решение использовать конкретную модель? Можете ли описать процесс обучения? Можете ли предвидеть риски и способы их минимизации?
• Оценка и развертывание: Можете ли вы разработать последовательные техники оценки и развертывания? Как обосновываете и формулируете выбор метрик для отслеживания?

Формат собеседования

На типичном собеседовании по проектированию систем машинного обучения отводится от 30 до 40 минут на решение. За это время нужно исследовать пространство, предложить основу решения, обсудить обучение, тестирование и развертывание, а также возможно углубиться в пару компонентов.

Структурирование собеседования

Лучшие собеседования по ML-дизайну развиваются как повествование — с четкой структурой, логическим потоком и ощущением прогресса. Хотя каждое повествование (и собеседование) уникально и зависит от опыта и конкретной проблемы, сильные ответы следуют последовательной схеме. Типичное собеседование по ML-дизайну можно организовать следующим образом:

1. Понимание бизнес-проблемы и уточняющие вопросы — кто конечный пользователь, сколько ожидается запросов, используется ли модель в последующих задачах и т.д.
2. Формулировка задачи машинного обучения и метрик оффлайн и онлайн — что именно решается и как измеряется успех.
3. Высокоуровневая архитектура — определение потока модели на раннем этапе, чтобы интервьюер увидел полную картину, что поможет с управлением временем позже.
4. Данные — как собираются данные, откуда они берутся, требуется ли предобработка, фильтрация, очистка, балансировка, реструктуризация?
5. Подготовка признаков — нужна ли редукция размерности, возможно, получение эмбеддингов сначала? Нужно ли согласовывать модальности? Как комбинировать данные из разных источников?
6. Моделирование ML — углубление в архитектуру, потери, оптимизаторы и специфические компромиссы модели.
7. A/B-тестирование — как настроить эксперимент, какое распределение популяции, какие обработки?
8. Развертывание — онлайн-обучение, MLOps, оптимизация модели, мониторинг, логирование и т.д.

Список вопросов, с которыми сталкивались коллеги

• Проектирование системы ранжирования видео.
• Проектирование системы рекомендаций мест.
• Проектирование системы обнаружения продажи оружия.
• Проектирование системы отчетов о багах от пользователей.
• Проектирование системы рекомендаций Spotify на основе самых популярных треков за последний час.
• Проектирование системы оценки размера страхового претензии по фото поврежденного объекта.
• Проектирование конвейера тонкой настройки большой языковой модели для чат-бота.
• Проектирование системы обнаружения мошенничества в банковских транзакциях.
• Проектирование линзы для замены лица.
• Проектирование системы модерации сообщений на основе сообщества.
• Проектирование системы рекомендаций рекламы для Instagram.
• Проектирование логики следующего поста для новостной ленты FB.
• Проектирование модели для перевода.
• Проектирование функции сторис в Instagram.
• Проектирование системы перевода видео на целевой язык.

Подготовка к собеседованиям по дизайну

Освойте основы машинного обучения. При подготовке этого материала обнаружена книга с вопросами и ответами для позиций в машинном обучении, содержащая солидный перечень вопросов с ответами. Еще одна отличная книга, подготовка к собеседованиям по машинному обучению, включает множество советов по поведению на интервью, переговорам о зарплате и техническим вопросам. Также найден блог, суммирующий отзывы с Glassdoor о собеседованиях по машинному обучению. И полный список распространенных вопросов по ML.

Прочитайте как можно больше блогов и кейс-стади по ML-дизайну. Это крайне важно. Такой подход позволяет ознакомиться с новыми областями машинного обучения. После 10–20 материалов начинаете замечать общие паттерны и ключевые зоны фокуса для различных доменов ML. Вот рекомендуемый список.

• Заметки Аман Чадха о проектировании систем ранжирования — на сайте есть дополнительные посты в блоге.
• Куратированный список статей о внедрении ML-систем в продакшен — стоит ознакомиться почти со всем на этом сайте.
• Пошаговый разбор проектирования системы ранжирования от Staff-инженера в Pinterest.
• Десять реальных кейсов крупных компаний по выводу систем в продакшен.
• Блог с глубокими разборами систем рекомендаций.
• Масштабирование системы рекомендаций Instagram Explore в Meta.
• Практические уроки прогнозирования кликов по рекламе в Meta.

Статьи:

• 150 успешных моделей машинного обучения: 6 уроков из Booking.com.
• Поиск в Amazon: Радость ранжирования продуктов.
• Глубокие нейронные сети для рекомендаций YouTube.
• Глубокое обучение для систем рекомендаций: Кейс Netflix.
• Нейронная совместная фильтрация для систем рекомендаций.
• Глубокая обработка естественного языка для поисковых систем LinkedIn.
• Поиск на основе эмбеддингов в Facebook Search.
• Контрафактуальное рассуждение и обучающие системы для поиска Bing.
• Реальные ловушки, проверенные временем: Машинное обучение: Кредитная карта с высокой процентной ставкой технического долга.

Книги:

• О проектировании систем машинного обучения.
• Машинное обучение на практике: Дизайн и операции реальных ML-приложений.

Посмотрите как можно больше примерных видео. Хотя ресурсов по ML меньше, материалы по системному дизайну для инженеров-программистов помогут понять разнообразие стилей собеседований и ожидания.

• Трансляция на YouTube беседы по ML-дизайну системы.
• Советы по прохождению собеседований по системному дизайну для SWE.
• Список образовательных видео от Meta о применении ML в продуктах.

Подготовьте список вопросов и приблизительную структуру презентации дизайна. Вот несколько примеров таких списков:

• Общее руководство по структурированию ответов на вопросы системного дизайна.
• Заметки о структуре ML-системного дизайна и потоке кандидата.
• Шаблон для собеседований по ML-дизайну.
• Обзор ML-системного дизайна от tryexponent.

Проведите как можно больше пробных собеседований. К счастью, ресурсов для этого предостаточно!

• https://adplist.org/: сайт, где можно найти менторов, некоторые из которых проводят практику собеседований.
• https://interviewing.io/: отличная платформа, серьезно относящаяся к качеству интервью — каждый интервьюер опытен и проходит строгий отбор. На платформе также много полезных статей и записей реальных собеседований — стоит изучить!

Пройдите курсы по ML-системному дизайну.

• Bytebytego — множество примеров walkthrough, хотя и платные.
• Курс Grokking ML-системного дизайна.
• Еще один курс по ML-системному дизайну.
• Разное: Курс по SWE-системному дизайну.

Профессиональные советы

• Убедитесь, что вы исследуете проблему. Задавайте вопросы, убедитесь, что их достаточно, чтобы собрать правильные данные, общую картину и не упустить масштаб. Незнание того, что вы пытаетесь решить, или решение неверной проблемы отразится негативно.
• Ведите беседу. Если ждать, пока интервьюер направит разговор, это покажет отсутствие инициативы, а вы всегда хотите продемонстрировать обратное. Вы должны говорить большую часть времени.
• Практикуйте рисование. Перед собеседованием потренируйтесь рисовать несколько диаграмм дизайна на Excalidraw. Это упростит процесс во время интервью: если сэкономите секунды на рисовании круга, то потратите их на мозговой штурм.
• Ведите заметки во время изучения. При подготовке всегда фиксируйте изученное. Не просто копируйте-вставляйте, перефразируйте своими словами, чтобы проверить понимание.
• Воспринимайте интервьюера как junior-специалиста. Не думайте об оценщике как об интервьюере, представляйте его junior-инженером, которому вы объясняете, как должен выглядеть финальный конвейер.

Часто задаваемые вопросы

Что делать, если не знаю ответа на проблему?

В этом и суть — собеседование проверяет способность сталкиваться с незнакомой и неоднозначной проблемой и находить путь к решению. Не переживайте, если решение не приходит сразу. Соберите требования, ограничения и подумайте о самом простом способе ее решить, затем добавляйте сложность по мере продвижения.

Что если область незнакома?

Это довольно распространено. Если вы специализировались на генеративных моделях и проходите собеседование в Meta, скорее всего, спросят о ранжировании. Хотя области отличаются, существуют общие потоки для решения таких задач и фундаментальные основы ML. Ваш опыт может внести свежий взгляд. Нет правильных или неправильных ответов — интервьюера интересует процесс мышления и общее понимание области ML. Однако лучший способ избежать ловушки — подготовиться под компанию, для которой проходите собеседование.

Что если время заканчивается?

Это случается часто — ведь предстоит решить большую и незнакомую проблему. Некоторые интервьюеры даже не ожидают полного завершения и хотят фокуса на определенных частях. Если замечаете отставание от графика, есть варианты. Сначала спросите: прямо скажите, что видите нехватку времени, и уточните, на какую секцию сосредоточиться; или суммируйте пройденное и перейдите к приоритетным частям. Как ни странно, ключ к избежанию — практика и выделение точных временных рамок для каждой секции.

Что если закончил раньше?

Это возможность углубить важные секции. Можно попросить интервьюера задать вопросы. В целом хорошо покрыть крайние случаи, практические соображения и управление жизненным циклом.

Что если застрял?

Застревание нормально — вы под давлением решаете сложную проблему, на которую обычно уходит команда инженеров. Сначала прекратите биться в стену. Во-вторых, озвучьте это интервьюеру — все люди, и признание застревания снимает стресс притворства, освобождая ресурсы. В-третьих, повторите собранное и построенное на данный момент. В-четвертых, если нет прогресса, перейдите к другой части конвейера. В любом случае опытный интервьюер заметит и выведет из тупика.

Как использовать доску?

Большинство собеседований используют excalidraw. Откройте его заранее и освоите интерфейс — например, как вставлять текст в формы и рисовать стрелки. В целом, по мере исследования проблемы делайте заметки — масштаб, требования и т.д. Не печатайте ответы слово в слово — это слишком долго, но заметки должны быть самодостаточными, поскольку интервьюеры могут вернуться к ним при написании отзыва. Заметки помогают структурировать ответ. Можно явно обозначить все планируемые секции для облегчения следования. Спросите интервьюера, что предпочтительнее: заметки или рисование на этапе дизайна. Для рисования сначала фокусируйтесь на общей картине — зависимости и поток, а в детали только при необходимости.

Итог

В итоге освоение собеседований по ML-дизайну — это не заучивание шаблонов, а развитие структурированного мышления, любопытства и способности связывать бизнес-цели с техническими решениями. Каждое собеседование — репетиция реальной инженерии, где компромиссы, неопределенность и коммуникация важны не меньше самой модели.

Чтобы превратить подготовку в прогресс, начните с малого: выберите один вопрос из списка выше, ограничьтесь 40 минутами и проговорите решение вслух. Затем проанализируйте, что прошло хорошо и что осталось неясным — в этом цикле рефлексии происходит настоящее улучшение. Внедрите привычку проводить одно пробное собеседование в неделю, уточняйте схемы и делитесь знаниями с другими.

Со временем ваши ответы станут менее заученными и более соответствующими тому, что действительно тестируют: практическому, уверенно-му мышлению на уровне системы. У вас получится!