➖Первый этап был алгоритмическим. Дали задачу про поиск последней версии Python, поддерживающей определенный пакет. По словам кандидата, сложность была не в коде, а в том, чтобы быстро понять правильную структуру решения. Простого бинарного поиска оказалось недостаточно – нужно было придумать более общую схему с "иерархическим" поиском.

➖Второй технический этап был уже больше про скорость и аккуратность кода. Нужно было преобразовать строку с музыкальными битами в текстовую нотацию, а затем постепенно усложнять решение: добавить несколько инструментов и обработку пауз. Интервьюер постоянно расширял требования прямо по ходу задачи. Кандидат отметил, что здесь легко потерять время, если писать не очень чистый код.

➖Самым сложным оказался раунд по мл и статистике. Сначала попросили реализовать all_gather между несколькими нодами, а затем интервью резко ушло в сторону теории информации. Нужно было вывести формулу для количества раундов передачи данных при шумных каналах связи и придумать более эффективный алгоритм. Подсказок почти не давали. По ощущениям кандидата, уровень вопросов был ближе к graduate-level information theory, чем к обычному мл-интервью.

➖Отдельный этап был посвящен дебаггингу трансформеров. Кандидату дали несколько сотен строк кода с реализацией трансформер-модели и попросили найти баги в четырех отмеченных местах. После этого нужно было реализовать кв-кэш и объяснить, какие части механизма внимания придется изменить и какие оптимизации можно добавить. Самой сложной частью была открытость задачи – интервьюеры практически не направляли кандидата.

➖Последний технический раунд был связан с системным программированием. Нужно было реализовать сериализацию и восстановление состояния для key-value store системы, а также продумать поведение системы при запросах во время "выключенного" состояния. Здесь оценивали скорее умение моделировать состояние системы и переходы между ними.