⚡ Скоро — тренажёр задач

Алгосы, которые
дают на собесах

> pytest two_sum.py✔ nums=[2, 7, 11, 15], target=9✔ nums=[3, 2, 4], target=6✔ nums=[3, 3], target=63 из 3 тестов пройденовремя O(n) · память O(n)

В чём идея

Решаете задачу, а модель показывает, где ошибка

Слева условие, справа код. Проблемные строки подчёркиваются прямо в редакторе, под тестами лежит подсказка, а не готовый ответ. Заодно учитесь оценивать O(n) по времени и памяти.

Тренажёр · Two SumEasy
two_sum.pyPython 3
1def two_sum(nums, target):
2 for i in range(len(nums)):
3 for j in range(i + 1, len(nums)):
Вложенный цикл даёт O(n²). Что если запоминать уже увиденные числа?
4 if nums[i] + nums[j] == target:
5 return [i, j]
Тесты
n = 4ок
n = 1 000ок
n = 100 000timeout
подсказка: хэш-таблица за один проход

Отвечаете на вопросы текстом, как на секции

Карточки по темам, как в Anki: вопрос, ваш ответ своими словами, разбор. Модель оценивает полноту и говорит, что упустили.

ТехничкаМетрики
Вы
Модель, которая всегда предсказывает мажоритарный класс, получит высокий accuracy, ничему не научившись. Смотреть надо precision и recall по редкому классу.
Модель
8 / 10Не хватает: PR-кривой вместо ROC при сильном дисбалансе и порога, выбранного под бизнес-цену ошибки.

Проходите System Design как настоящее интервью

Условие задачи слева, ваш дизайн справа. Модель задаёт уточняющие вопросы, как интервьюер, вместо проверки по чек-листу.

System DesignЛента рекомендаций
Вы
Две стадии: отбор кандидатов через ANN над two-tower эмбеддингами, затем ранжирование GBDT на признаках пользователя и товара. Кэш горячих запросов.
Модель
Как обновляются эмбеддинги товаров, которые появились час назад? Двухбашенная модель их ещё не видела.

Что дают на алгосекции

Массивыхэш вместо двойного цикла

Найдите две позиции в массиве, дающие в сумме target. За линию.

Строкискользящее окно

Длина самой длинной подстроки без повторов.

ГрафыDFS и цвета вершин

Есть ли цикл в графе зависимостей задач.

Динамикапереход состояния

Максимальная сумма подмассива и восстановление границ.

SQLоконные функции

Топ-3 товара по выручке внутри каждой категории.

Техничка: что спрашивают чаще всего

градиентный бустингattention и трансформерtwo-tower моделиp-value и мощность тестасвёртки и receptive fieldbias–varianceANN-поиск: HNSW, FAISSRAGbootstrapдетекция: IoU и NMSрегуляризация L1 / L2RLHFхолодный старт
коллаборативная фильтрациядеревья решенийCUPEDтокенизация BPEbatch normROC-AUC против PR-AUCNDCG и ранжированиеLoRA и fine-tuningмножественные сравненияResNet и skip connectionsдисбаланс классовnegative samplingгаллюцинации и их оценка
доверительные интервалыкросс-валидацияKV-cacheViTматричные разложения, ALSкалибровка вероятностейpeeking и ранняя остановкаcontrastive learning, CLIPквантизацияpopularity biasfeature importance и SHAPMDE и размер выборкиаугментации

Как проходит секция ML System Design

Обычно 45 минут и три части. Модель ведёт по ним как интервьюер: уточняет, спорит и не даёт перескочить к архитектуре раньше времени.

Требования5 мин

Кто пользователь, какой отклик, сколько данных и что считать успехом. Без этого дальше не пустят.

Архитектура25 мин

Отбор кандидатов, ранжирование, фичи и данные. Вопросы будут «почему так», а не «что дальше».

Метрики и прод15 мин

Офлайн и онлайн метрики, A/B, деградация модели и переобучение.

Что говорят пользователи

Прошёл три мок-секции подряд. На реальном собесе не удивился ни одному вопросу — все уже встречались здесь.
АртёмML Engineer, финтех
Самое полезное — разбор ответа. Не «неправильно», а что именно упустила и как это сформулировать.
КсенияData Scientist, e-commerce
System Design с уточняющими вопросами — единственный формат, где я реально готовился, а не читал чек-листы.
ИльяSenior ML Engineer

Тарифы

Оплата картой подключается. Пока — заявка в Telegram, доступ открываем вручную в тот же день.

Бесплатно$0

Первый модуль курса и пробные задачи тренажёров — чтобы понять, ваш ли это формат.

  • Весь первый модуль курса: история, код, проверки, практика
  • Бесплатные задачи: 5 по алгоритмам, 3 вопроса собеса, 1 кейс System Design
  • AI-подсказчик: несколько ответов в день
Начать
Про$20/ мес

Всё, что спрашивают на ML-секциях: алгоритмы, теория, System Design — с проверкой каждого ответа.

  • Все задачи, вопросы и кейсы тренажёров
  • Карточки по теории ML без лимита
  • ML System Design: кейсы с уточняющими вопросами
  • AI-подсказчик на сильной модели, десятки ответов в день
  • Закрытый чат участников
Оформить
Макс$100/ мес

Те же тренажёры на самой сильной модели и почти без ограничений по числу ответов.

  • Всё из «Про»
  • Самая сильная модель для подсказок и интервью
  • Сотни ответов в день
  • Приоритетная очередь
Оформить

Частые вопросы

Точной даты пока нет: собираем банк задач и движок проверки. Первыми узнают подписчики канала в Telegram.

Задачи и вопросы — те, что реально дают на ML-секциях в российском бигтехе. И модель не просто гоняет тесты: показывает слабую строку и задаёт наводящий вопрос, а не выдаёт ответ.

Для инженеров с опытом, которые готовятся к собеседованиям в бигтех. Базовые Python и ML нужны; учить с нуля тренажёр не будет.

Да. AI-ассистент оценивает ответ по рубрике, подсвечивает слабые места и говорит, что упустили. Спорные разборы — в закрытом чате с автором.

Да, режимы независимы: можно решать только задачи, только карточки по техничке или только System Design.