You have a partially observable environment with evolving dynamics (non-stationary transition and reward distributions). Logged data comes from multiple behavior policies. How would you estimate the expected return of a new policy and safely improve it, without deploying it, while accounting for uncertainty in both the dynamics and the behavior policies?
Some coding questions, system design for a parking system (not even ML), some RAG, LORA, LLM stuff as well.
Design an entity mapping system
Whats happening to LMS?
How do you you engage SMEs when building training/learning?
Mostly about my background and past experience.
Explain your code line by line
A lot of ML, Python internals, Algorightms & Data Structures, computer architecture
Tell me about your background.
1° colloquio - Se avessi una carta di credito illimitata, in quali altri negozi compreresti vestiti oltre MaxMara? - Quali LMS e authoring tools conosci? - Racconta di una volta che ti sei trovato in difficoltà a lavoro e come l'hai gestita - Racconta un esempio di come hai tradotto efficacemente dei contenuti in modo che fossero facilmente fruibili per i destinatari - Che informazioni raccoglieresti se dovessi fare un corso E-learning per gli addetti alle vendite in negozio? 2° colloquio - Descrivimi con 3 aggettivi il nostro headquarter - Descrivimi le scene di un ipotetico film autobiografico sulla tua vita
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