Как получить оффер в ML на 300к+ в 2026? Посмотри паттерны для ML system design interview, часть 2.

Мой тг-канал (в том числе по вопросам менторства): https://t.me/+Uoymx-59kk9iMTRi Ты не пройдёшь собеседование в бигтех. Не получишь оффер на 300, 400, 500к и выше, если не пройдешь этап под названием ML system design. Но спешу тебя обрадовать: это не rocket science. Не нужны ни звание Kaggle Grandmaster, ни ученая степень PhD. Здесь важны кругозор: аналитический, продуктовый, отчасти архитектурный и совсем немного понимания самого домена. А главное — модельная часть, она повторяется от задачи к задаче. И 70% вопросов на ML‑интервью — именно про неё. С одними и теми же паттернами. Более того, эти вопросы в 2026‑м одинаковые для всех уровней: middle, senior, lead. Кризис убил джунов, грейды подверглись инфляции, компании экономят. В этом видео я разберу пять таких архитектурных ML-паттернов. Ещё шесть — в первой части. Ссылка на первую часть:    • ROADMAP по машинному обучению 2026. Паттер...   Полный список архитектурных ML-паттернов из видео. 1. Дисперсия ошибки регрессии, способы её уменьшения: отдельная модель на категорию объектов, логарифмирование таргета, таргет в относительных единицах (например эластичности спроса по цене). 2. Метрики регрессии, разная чувствительность к выбросам и разному масштабу величин. Абсолютные метрики MAE, MSE, RMSLE, понятные бизнесу процентные MAPE, sMAPE, wMAPE, AdjAPE, MdAPE. 3. Uplift-моделирование или почему бизнесу зачастую интересны не совокупные цифры, а каузальный эффект. Как не потратить деньги впустую на промо-рассылки и скидки. Когда нужен uplift, а когда достаточно responce-, look-alike-модели. 4. Argmax: когда нужно прогнозировать не вероятность покупки напрямую, а оптимальную цену для максимальной выручки. Способ находить argmax не полным перебором по диапазону, а градиентным спуском. 5. Неявное семплирование негативов. Если пользователь не кликнул — он не видел товар или ему не интересно? Случайные, popularity based, негативы по неполному взаимодействию, in-batch, сложные негативы (похожие на позитивы). Тайм-коды. 00:00 Интро. 01:13 Архитектурные ML-паттерны: часть 2. 01:18 Дисперсия ошибки регрессии. 01:49 Метрики регрессии. 02:37 Uplift-моделирование. 03:10 Argmax. 03:59 Неявное семплирование негативов. #it #datascience #machinelearning