Как на собеседовании отличить специалиста, который умеет разрабатывать модели машинного обучения, от кандидата, знакомого только с библиотеками Python?

Предложите практический разбор: почему модель показывала хорошие результаты на тестах, но после внедрения начала ошибаться. Хороший специалист обсудит качество данных, метрики, утечки, изменение признаков и реальные последствия ошибок для бизнеса.
В статье «Кадрового Метода» — 10 вопросов, кейс, расчёт Precision и Recall и матрица оценки кандидата.
Читать: https://hr-metod.com/polezno/o-podbore-personala/poisk-i-podbor-razrabotchika-modelej-big-data-v-moskve.html?utm_source=ok&utm_medium=organic_social&utm_campaign=big_data_ml&utm_content=article_2026-11-12