Источники и атрибуция

English · Русский · AI Interview Atlas › Справка

Вопросы с меткой †, взятые из AI Engineering Interview Questions Company Wise (Outcome School), пересказаны своими словами со ссылкой на источник; подборка распространяется по лицензии Apache-2.0.

Источники компаний

• How we hire · Adyen · проверено 2026-09-26
• Interview tips from our Global Recruitment team · Adyen · опубликовано 2025-09-01 · проверено 2026-09-26
• TPM Interview Prep · Amazon Jobs · проверено 2026-10-05. Официальная страница подготовки к общим интервью TPM без установленной даты публикации: технический телефонный скрининг, письменное задание и цикл интервью. Не подтверждает отдельный AI-цикл и не является источником редакционных вопросов атласа.
• Careers · Anthropic · проверено 2026-09-26
• Designing AI resistant technical evaluations · Anthropic · опубликовано 2026-01-21 · проверено 2026-09-29. История домашних заданий для инженеров производительности, введённых в начале 2024 года и впоследствии снятых с использования или заменённых; не описание текущего собеседования.
• Guidance on Candidates' AI Usage · Anthropic · опубликовано 2025-07-10 · проверено 2026-09-26
• Atlassian engineering interview handbook · Atlassian · проверено 2026-09-26
• Atlassian product interview handbook · Atlassian · проверено 2026-09-26
• Собеседование DS-специалиста в Авито 13 октября: ML system design · Avito Tech · опубликовано 2025-10-07 · проверено 2026-09-29. Публичное собеседование 13 октября 2025 года перед DS Weekend Offer 18–19 октября; год взят из метаданных страницы.
• AI Interview Success: An Interviewer's Inside Guide · Canva Engineering Blog · опубликовано 2025-10-20 · проверено 2026-09-30. Интервьюер Canva Karl Hornlund описывает, что проверяет раунд AI-ассистированного программирования, и называет неудачные шаблоны поведения, включая чрезмерное делегирование и принятие сгенерированного кода без проверки.
• Yes, You Can Use AI in Our Interviews. In fact, we insist · Canva Engineering Blog · опубликовано 2025-06-11 · проверено 2026-09-30. Собственное объявление Canva за подписью Simon Newton: кандидатов на backend, machine learning и frontend ждут привычные им AI-инструменты в раунде AI-ассистированного программирования, заменившем скрининг по основам computer science.
• Director, Engineering · GitLab Handbook · проверено 2026-10-05. Публичная страница семейства ролей с разделом Hiring Process; последнее изменение 2026-03-12. Подтверждает общие обязанности Engineering Director и этапы интервью, но не реальные вопросы AI-интервью.
• Product Management - Leadership · GitLab Handbook · проверено 2026-10-05. Прочитаны обязанности семейства ролей и процесс найма Director. Область — общее продуктовое руководство; конкретных вопросов AI-интервью нет. Дата публикации не установлена.
• Preparing for Your Initial Interview (software engineering managers) · Meta Careers · проверено 2026-09-26
• Preparing for Your Interviews at Meta (technical program managers) · Meta Careers · проверено 2026-09-26
• How we hire · Microsoft Careers · проверено 2026-09-26
• Technical interviewing · Microsoft Careers · проверено 2026-09-26
• Demystifying the Backend Engineering interview process · Monzo · опубликовано 2025-03-01 · проверено 2026-09-26
• Demystifying the Senior Staff+ Engineering interview process · Monzo · опубликовано 2025-05-02 · проверено 2026-09-26
• Product Management at Monzo: The interview process · Monzo · опубликовано 2022-10-04 · проверено 2026-09-26
• How We Hire · NVIDIA · проверено 2026-09-26
• Getting Hired · Palantir Careers · проверено 2026-09-29. Включает руководства по компетенциям, которые оценивают на собеседованиях, например работа внутри существующих систем и открытые вопросы.
• Working Inside Existing Systems · Palantir Careers · проверено 2026-09-29
• Forward Deployed Engineering · Ramp Builders · опубликовано 2025-08-05 · проверено 2026-09-29
• Как подготовиться к техническому интервью Senior NLP GigaChat · Sber, developers.sber.ru · проверено 2026-09-30. Собственная страница подготовки Сбера для senior NLP-роли в GigaChat. Называет секции и темы каждой из них, включая SFT, RAG и RLHF, но не приводит вопросов и не показывает даты публикации или обновления.
• Как проходят интервью · SberDevices, страница для ML-разработчиков · проверено 2026-09-29
• The AI-native interview · Sierra · опубликовано 2026-04-22 · проверено 2026-09-29
• Start Your Journey · Spotify · проверено 2026-09-26
• How we hire · Uber · проверено 2026-09-26
• Navigating our engineering interview process: coding · Uber · опубликовано 2021-07-27 · проверено 2026-09-26
• Как мы переделали структуру собеседований, и что из этого вышло · Авито, блог на Хабре · опубликовано 2019-03-20 · проверено 2026-09-26
• Материалы для подготовки к собеседованию на позицию Data Scientist. Часть 3: Специализированное машинное обучение · МегаФон, блог на Хабре · опубликовано 2024-04-19 · проверено 2026-09-29
• Материалы для подготовки к собеседованию на позицию Data Scientist. Часть 4: Дизайн систем машинного обучения · МегаФон, блог на Хабре · опубликовано 2024-06-26 · проверено 2026-09-29
• Секция по ML · Т-Банк (Tinkoff), репозиторий career на GitHub · опубликовано 2022-08-01 · проверено 2026-09-29. Репозиторий переведён в архив в 2023 году; текст секции — от 2022-08-01.
• Секция по дизайну ML систем · Т-Банк (Tinkoff), репозиторий career на GitHub · опубликовано 2022-08-01 · проверено 2026-09-29. Репозиторий переведён в архив в 2023 году; текст секции — от 2022-08-01.
• Бесполезные курсы и помешательство на GPTs: как мы искали prompt-инженеров · Точка, блог на Хабре · опубликовано 2024-10-31 · проверено 2026-09-29
• Как нанимаем, грейдируем и решаем типовые задачи prompt-инженеров в Точке · Точка, блог на Хабре · опубликовано 2025-06-26 · проверено 2026-09-29
• «Важно не только занять должность, но и работать на ней»: советы перед ИТ-собеседованиями · Т—Ж (издание Т-Банка), интервьюеры Т-Банка · опубликовано 2023-06-07 · проверено 2026-09-26
• Алгоритмические собеседования в Яндексе: как подготовиться и чего ожидать · Яндекс Образование · опубликовано 2024-12-19 · проверено 2026-09-26
• Секция на проверку базовых технических навыков ML-инженеров · Яндекс Образование · опубликовано 2025-11-30 · проверено 2026-09-29. Запись демонстрации секции.
• Как проходят архитектурные секции собеседования в Яндексе: практика дизайна распределённых систем · Яндекс, блог на Хабре · опубликовано 2021-06-24 · проверено 2026-09-26

Отчёты кандидатов

• Anthropic Engineering Manager Interview Experience · Aced (formerly Exponent), candidate report · проверено 2026-09-26. Относительные даты при чтении: интервью шесть месяцев назад, отправка отчёта пять месяцев назад. Это разные приблизительные даты.
• Anthropic Staff Software Engineer, Infrastructure Interview Experience · Aced (formerly Exponent), candidate report · проверено 2026-09-26. Относительные даты при чтении: интервью около года назад, отправка отчёта пять месяцев назад. Это разные приблизительные даты.
• Cursor Software Engineer (New Grad) Interview Experience · Aced (formerly Exponent), candidate report · проверено 2026-09-29. Кандидат-выпускник; страница датирует собеседование лишь относительно — примерно за год до проверки.
• Google Engineering Manager (L6) Interview Experience · Aced (formerly Exponent), candidate report · проверено 2026-10-05. При чтении 2026-10-05 исходный URL перенаправил на тот же отчёт участника на Aced. Вопросы о низкой результативности и конфликтном сильном сотруднике гипотетические; вопрос об организационном изменении касается реального ухода сильных сотрудников. Отчёт относится к общему инженерному менеджменту, не к отдельному AI-циклу.
• Meta Engineering Manager (M1) Interview Experience · Aced (formerly Exponent), candidate report · проверено 2026-09-26. Существующий отчёт участника оказался недоступен при новой попытке чтения 2026-10-05, включая перенаправление на Aced. Сохраняется дата последнего успешного чтения; эта попытка не подтверждает заново вопрос о межкомандной поставке.
• Meta Product Manager, AI Interview Experience (level unverified) · Aced (formerly Exponent), candidate report · проверено 2026-09-26. Относительные даты: интервью восемь месяцев назад, отправка отчёта четыре месяца назад. В сохранённых метаданных указан L4, что противоречит прежнему заголовку L5; уровень не проверен.
• Sierra AI Agent Engineer Interview Experience · Aced (formerly Exponent), candidate report · проверено 2026-09-29. Страница датирует собеседование лишь относительно — примерно за год до проверки, то есть до перестройки процесса Sierra в апреле 2026 года.
• I failed my Anthropic interview and came to tell you all about it so you don't have to · Fail. Learn. Repeat. · опубликовано 2025-02-12 · проверено 2026-09-29. Рассказ кандидата на Research Fellowship; автор дополнил его в сентябре 2025 года.
• So You Want to Hire a Forward Deployed Engineer · First Round Review · опубликовано 2026-02-24 · проверено 2026-09-29. Рассказы со стороны найма, в том числе бывшего FDE Palantir, который руководил там наймом FDE, и бывшего руководителя legal engineering в Ironclad.
• How I Prepared for and Got a Spotify ML Engineer Offer · Njord tech blog, post by a candidate · опубликовано 2025-08-30 · проверено 2026-09-30. Рассказ о собственном цикле собеседований ML-инженера в Spotify, закончившемся офером, под псевдонимом Njord. Автор пишет, что конкретных вопросов не приводит, и причины не называет, поэтому источник подтверждает только этапы.
• Adyen Technical Test · Reddit, r/cscareerquestionsEU, applicant report · проверено 2026-09-26. Историческое приглашение на тест для Java-разработчика. Точная дата интервью не указана; единый актуальный процесс не подтверждает.
• Anthropic AI Prompt Engineer Interview Experience - San Francisco, California · Taro, candidate report · проверено 2026-09-29. Собеседование датировано сентябрём 2023 года; такой должности может уже не быть.
• Anthropic Product Engineer Interview Experience - New York, New York · Taro, candidate report · проверено 2026-09-29. Собеседование датировано июнем 2025 года.
• Anthropic Solutions Architect Interview Experience - United Kingdom · Taro, candidate report · проверено 2026-09-29. Собеседование датировано маем 2025 года.
• Palantir Forward Deployed Software Engineer Interview Experience - Denver, Colorado · Taro, candidate report · проверено 2026-09-29. Собеседование датировано мартом 2025 года; кандидат принял оффер.
• Palantir Forward Deployed Software Engineer Interview Experience - New York, New York · Taro, candidate report · проверено 2026-09-29. Собеседование датировано 2025-08-15.
• Palantir Forward Deployed Software Engineer Interview Experience - United States · Taro, candidate report · проверено 2026-09-29. Собеседование датировано ноябрём 2025 года.
• Как принимает на работу Авито и почему это лучшее, что я видела на рынке? (часть 2) · vc.ru, пост кандидата · опубликовано 2025-06-25 · проверено 2026-09-26
• Как я проходил собеседование в SberDevices · Т—Ж, рассказ кандидата · опубликовано 2023-05-29 · проверено 2026-09-29
• Как я отказался от миллионных RSU или опыт собеседования в Ozon · Хабр, пост кандидата · опубликовано 2022-02-03 · проверено 2026-09-26
• Как я собеседовался в Ozon, Т-Банк, Mindbox и другие крупные компании · Хабр, пост кандидата · опубликовано 2025-07-09 · проверено 2026-09-26
• Как я собеседую менеджеров AI-продуктов для крупного Enterprise · Хабр, рассказ интервьюера · опубликовано 2026-05-23 · проверено 2026-09-29. Рассказ интервьюера из первых рук; компания не названа.
• Что теперь нужно знать современному LLM-инженеру · Хабр, рассказ кандидата · опубликовано 2026-08-25 · проверено 2026-09-29. Рассказ инженера после серии собеседований в российских и иностранных компаниях; компании не названы.

Гайды по подготовке

• Amazon AI Product Manager Interview Guide · Aced (formerly Exponent) · проверено 2026-09-26. При чтении страница указывала обновление 11 дней назад; дата публикации неизвестна.
• Anthropic Forward Deployed Engineer (FDE) Interview Guide · Aced (formerly Exponent) · проверено 2026-09-29
• Anthropic Software Engineer (SWE) Interview Guide · Aced (formerly Exponent) · проверено 2026-09-26. При чтении страница указывала обновление 12 дней назад; относительная дата обновления не является датой публикации.
• Cognition Forward Deployed Engineer Interview Guide · Aced (formerly Exponent) · проверено 2026-09-29
• Gemini Product Manager Interview Guide · Aced (formerly Exponent) · проверено 2026-09-26. При чтении страница указывала обновление четыре месяца назад; дата публикации неизвестна.
• Get a Job at Databricks: Interview Process and Top Questions · Aced (formerly Exponent) · проверено 2026-09-26. Сохранённый пересказ страницы указывает публикацию два года назад, примерно в 2024 году; точная дата неизвестна. Процесс следует считать историческим.
• Get a Job at Stripe: Interview Process and Top Questions · Aced (formerly Exponent) · проверено 2026-10-05. Повторно прочитан 2026-10-05 по исходному URL с перенаправлением на Aced. Раздел инженерного менеджмента обсуждает планку найма и последний стратегический найм кандидата. Это подготовительный гайд, не отчёт участника; пересказ в атласе сужен до этой области.
• Google Engineering Manager (EM) Interview Guide · Aced (formerly Exponent) · проверено 2026-09-26. При чтении страница указывала обновление 10 дней назад; дата публикации неизвестна.
• Interviewing at Stripe · Aced (formerly Exponent) · проверено 2026-09-26. Вопросы от участников сообщества, включая вопрос о стратегии внутренней AI-платформы с владением метриками.
• LangChain Software Engineer Interview Guide · Aced (formerly Exponent) · проверено 2026-09-29
• Microsoft AI Product Manager Interview Guide · Aced (formerly Exponent) · проверено 2026-09-26. При чтении страница указывала обновление 15 дней назад; дата публикации неизвестна.
• OpenAI Forward Deployed Engineer (FDE) Interview Guide · Aced (formerly Exponent) · проверено 2026-09-29
• OpenAI Product Manager (PM) Interview Guide · Aced (formerly Exponent) · проверено 2026-09-26. При чтении страница указывала обновление 18 дней назад; дата публикации неизвестна.
• Palantir Deployment Strategist Interview Guide · Aced (formerly Exponent) · опубликовано 2026-08-20 · проверено 2026-09-29
• Palantir Forward Deployed Engineer (FDE) Interview Guide · Aced (formerly Exponent) · проверено 2026-09-26. При чтении страница указывала обновление 19 дней назад; дата публикации неизвестна.
• Perplexity AI Product Manager (PM) Interview Guide · Aced (formerly Exponent) · проверено 2026-09-26. При чтении страница указывала обновление пять месяцев назад; дата публикации неизвестна.
• Stripe SWE Interview: Bug Squash Guide · Coditioning · опубликовано 2026-06-25 · проверено 2026-09-26
• The Palantir Decomposition Interview, Explained · FDEInterviews.com · проверено 2026-09-29. По странице, обновлено 12 августа 2026 года; примеры задач на ней — рекомендации для практики, а не вопросы, о которых сообщали.
• Anthropic's Interview Process & Questions · interviewing.io · проверено 2026-09-26. Основано в том числе на беседах с инженерами в 2026 году; дата публикации или обновления не указана.
• Nvidia’s Interview Process & Questions · interviewing.io · проверено 2026-09-26. Основан на беседах с инженерами в 2024 году; это период свидетельств, а не установленная дата публикации.
• OpenAI's Interview Process & Questions · interviewing.io · проверено 2026-09-26
• Spotify’s Interview Process & Questions · interviewing.io · проверено 2026-09-26. Гайд без даты; противоречащие друг другу описания подбора команды здесь не используются.
• Uber’s Interview Process & Questions · interviewing.io · проверено 2026-09-26

Подборки

• AI Engineering Interview Questions Company Wise · Outcome School · опубликовано 2026-09-19 · проверено 2026-09-26 · лицензия Apache-2.0. Подборка вопросов из публичных рассказов без источника и даты у каждого вопроса; её теги компаний показаны как вторичные (†).

Справочные материалы

• On-Policy Distillation of Language Models: Learning from Self-Generated Mistakes · Agarwal et al., arXiv · опубликовано 2023-06 · проверено 2026-10-02
• Taming Throughput-Latency Tradeoff in LLM Inference with Sarathi-Serve · Agrawal et al., arXiv · опубликовано 2024-03 · проверено 2026-10-02
• GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints · Ainslie et al., arXiv · опубликовано 2023-05 · проверено 2026-09-26
• Flamingo: a Visual Language Model for Few-Shot Learning · Alayrac et al., arXiv · опубликовано 2022-04 · проверено 2026-09-26
• Moshi: a speech-text foundation model for real-time dialogue · Alexandre Defossez et al., arXiv · опубликовано 2024-09-17 · проверено 2026-10-05
• Leadership Principles · Amazon Jobs · проверено 2026-09-26
• Cost Optimization Pillar — AWS Well-Architected Framework · Amazon Web Services · проверено 2026-10-05. Первичная рамка облачных затрат: финансовое управление, учёт расходов, выбор ресурсов и спрос. Даёт направления анализа, а не цены или оценку экономии для конкретного кейса.
• Speech marks · Amazon Web Services · проверено 2026-10-05
• Concrete Problems in AI Safety · Amodei et al., arXiv · опубликовано 2016-06 · проверено 2026-10-02
• Build an offline-first app · Android Developers · проверено 2026-10-05. Первичное архитектурное руководство о локальных и сетевых данных, синхронизации и конфликтах записи. Чтение для кейса полевого каталога; без атрибуции интервью.
• Anthropic's Responsible Scaling Policy · Anthropic · проверено 2026-09-26
• Building Effective AI Agents · Anthropic · опубликовано 2024-12 · проверено 2026-09-26
• Contextual Retrieval in AI Systems · Anthropic · опубликовано 2024-09 · проверено 2026-09-26
• Demystifying evals for AI agents · Anthropic · проверено 2026-09-26
• Effective context engineering for AI agents · Anthropic · проверено 2026-09-26
• How we built our multi-agent research system · Anthropic · опубликовано 2025-06-13 · проверено 2026-09-29. Описание исследовательского продукта его разработчиками, включая координацию и расход токенов. Внутренние результаты зависят от задач; это не свидетельство вопросов на интервью.
• Structured outputs · Anthropic · проверено 2026-10-05
• Writing effective tools for AI agents—using AI agents · Anthropic · проверено 2026-09-26
• AP2 - Agent Payments Protocol Documentation · AP2 project · проверено 2026-09-26
• Dependency Mapping · Atlassian Team Playbook · проверено 2026-10-02
• Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback · Bai et al., arXiv · опубликовано 2022-12 · проверено 2026-09-26
• LoRA Learns Less and Forgets Less · Biderman et al., arXiv · опубликовано 2024-05 · проверено 2026-10-02
• Supervisory Letter SR 11-7 on guidance on Model Risk Management · Board of Governors of the Federal Reserve System · опубликовано 2011-04-04 · проверено 2026-09-26
• RT-2: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control · Brohan et al., arXiv · опубликовано 2023-07 · проверено 2026-10-02
• Extending Context Window of Large Language Models via Positional Interpolation · Chen et al., arXiv · опубликовано 2023-06 · проверено 2026-10-02
• Reasoning Models Don't Always Say What They Think · Chen et al., arXiv · опубликовано 2025-05-08 · проверено 2026-09-29
• PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways · Chowdhery et al., arXiv · опубликовано 2022-04 · проверено 2026-10-02
• Prompt caching · Claude Platform Docs · проверено 2026-09-26
• Tool use with Claude · Claude Platform Docs · проверено 2026-09-26
• FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness · Dao et al., arXiv · опубликовано 2022-05 · проверено 2026-09-26
• The Tail at Scale · Dean and Barroso, Google Research · опубликовано 2013 · проверено 2026-09-26
• DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning (v1) · DeepSeek-AI, arXiv · опубликовано 2025-01-22 · проверено 2026-09-29
• DeepSeek-V2: A Strong, Economical, and Efficient Mixture-of-Experts Language Model · DeepSeek-AI, arXiv · опубликовано 2024-05 · проверено 2026-09-26
• QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs · Dettmers et al., arXiv · опубликовано 2023-05 · проверено 2026-09-26
• Aliases · Elastic · проверено 2026-10-05
• Patterns for Building LLM-based Systems & Products · Eugene Yan · опубликовано 2023-07 · проверено 2026-09-26
• AI Act · European Commission · проверено 2026-09-26
• Faiss indexes · Faiss maintainers · проверено 2026-09-28. Первичная документация реализации HNSW, IVF и product quantisation; материал для изучения, не свидетельство вопроса на интервью.
• Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity · Fedus et al., arXiv · опубликовано 2021-01 · проверено 2026-09-26
• Insider Trading Detection: FINRA’s Vital Role in Ensuring Market Integrity · FINRA · опубликовано 2024-05-14 · проверено 2026-10-05. Сотрудники FINRA описывают исходные данные расследования и выявление подозрительных сделок в опубликованной беседе. Предметное чтение для декомпозиции; без утверждения, что это вопросы интервью работодателя.
• GPTQ: Accurate Post-Training Quantization for Generative Pre-trained Transformers · Frantar et al., arXiv · опубликовано 2022-10 · проверено 2026-10-02
• Precise Zero-Shot Dense Retrieval without Relevance Labels · Gao et al., arXiv · опубликовано 2022-12 · проверено 2026-09-26
• Scaling Laws for Reward Model Overoptimization · Gao, Schulman and Hilton, arXiv · опубликовано 2022-10-19 · проверено 2026-09-29. Исследование переоптимизации с синтетической эталонной моделью награды; техническое чтение, не свидетельство интервью и не прямое измерение человеческих предпочтений.
• Does Fine-Tuning LLMs on New Knowledge Encourage Hallucinations? · Gekhman et al., arXiv · опубликовано 2024-05 · проверено 2026-10-02
• Communication · GitLab Handbook · проверено 2026-10-05. Область чтения: ответственность за решение, объяснение после обсуждения и внутреннее согласование внешних обязательств. Практика одного работодателя, не универсальная шкала интервью.
• Compensation at Gitlab · GitLab Handbook · проверено 2026-10-05. Содержимое обновлено 2026-02-19. Первичное объяснение различий оклада, переменной части и акций; чтение для честного обсуждения миссии и вознаграждения. Условия GitLab не описывают предложение или интервью другого работодателя.
• How to recruit UX Research participants · GitLab Handbook · проверено 2026-10-02
• Organizational Change Management · GitLab Handbook · проверено 2026-09-26
• AIP-158: Pagination · Google · проверено 2026-10-05
• Postmortem Culture: Learning from Failure · Google · проверено 2026-09-26
• Site Reliability Engineering · Google · опубликовано 2016 · проверено 2026-09-26
• Rules of Machine Learning · Google for Developers · проверено 2026-09-26
• User Needs + Defining Success · Google PAIR · проверено 2026-10-05. Первичное руководство о задачах пользователя, пользе AI и критериях успеха. Глава без установленной даты; чтение, не свидетельство интервью.
• [re:Work] Google's New Manager Training Slides · Google re:Work · проверено 2026-09-26
• Data and AI Ethics Framework · Government Digital Service · проверено 2026-10-05. Обновлено 2025-12-18. Первичная рамка государственного сектора об ответственности, затронутых людях и этических компромиссах. Вопросы переносятся с учётом контекста; это не юридическая консультация и не свидетельство интервью работодателя.
• How the alpha phase works · Government Digital Service · проверено 2026-10-05. Первичное руководство для государственных сервисов о прототипах и проверке рискованных допущений. Перенос метода в продуктовые кейсы, не свидетельство интервью работодателя. Дата публикации при этой проверке не установлена.
• Managing technical lock-in in the cloud · Government Digital Service and Central Digital and Data Office · опубликовано 2019-12-17 · проверено 2026-10-05. Обновлено 2026-09-03. Первичное руководство о соотношении ценности сервиса и стоимости смены поставщика и о плане выхода. Чтение, не отчёт об AI-интервью.
• Your AI Product Needs Evals · Hamel Husain · опубликовано 2024-03 · проверено 2026-09-26
• Distilling the Knowledge in a Neural Network · Hinton et al., arXiv · опубликовано 2015-03 · проверено 2026-10-02
• The Green Book (2026) · HM Treasury · проверено 2026-10-05. Редакция 2026 года, страница обновлена 2026-02-05. Руководство государственного сектора используется для сравнения вариантов и неопределённости; социальная оценка и ставки дисконтирования не переносятся автоматически в корпоративные финансы.
• Training Compute-Optimal Large Language Models · Hoffmann et al., arXiv · опубликовано 2022-03 · проверено 2026-09-26
• The Curious Case of Neural Text Degeneration · Holtzman et al., arXiv · опубликовано 2019-04 · проверено 2026-10-02
• RULER: What's the Real Context Size of Your Long-Context Language Models? · Hsieh et al., arXiv · опубликовано 2024-04 · проверено 2026-10-02
• LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models · Hu et al., arXiv · опубликовано 2021-06 · проверено 2026-09-26
• Optimizing inference · Hugging Face Transformers docs · проверено 2026-09-26
• Deep Learning: Probability and Information Theory · Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville · опубликовано 2016 · проверено 2026-10-05
• Llama Guard: LLM-based Input-Output Safeguard for Human-AI Conversations · Inan et al., arXiv · опубликовано 2023-12 · проверено 2026-10-02
• Design Docs at Google · Industrial Empathy · проверено 2026-09-26
• Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention · Kwon et al., arXiv · опубликовано 2023-09 · проверено 2026-09-26
• Spider 2.0: Evaluating Language Models on Real-World Enterprise Text-to-SQL Workflows · Lei et al., arXiv · опубликовано 2024-11 · проверено 2026-10-02
• The Power of Scale for Parameter-Efficient Prompt Tuning · Lester et al., arXiv · опубликовано 2021-04 · проверено 2026-10-02
• Fast Inference from Transformers via Speculative Decoding · Leviathan et al., arXiv · опубликовано 2022-11 · проверено 2026-09-26
• Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks · Lewis et al., arXiv · опубликовано 2020-05 · проверено 2026-09-26
• Prefix-Tuning: Optimizing Continuous Prompts for Generation · Li et al., arXiv · опубликовано 2021-01 · проверено 2026-10-02
• Mind the Gap: Understanding the Modality Gap in Multi-modal Contrastive Representation Learning · Liang et al., arXiv · опубликовано 2022-03 · проверено 2026-10-02
• Let's Verify Step by Step · Lightman et al., arXiv · опубликовано 2023-05-31 · проверено 2026-09-29
• Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts · Liu et al., arXiv · опубликовано 2023-07 · проверено 2026-09-26
• Efficient and robust approximate nearest neighbor search using Hierarchical Navigable Small World graphs · Malkov and Yashunin, arXiv · опубликовано 2016-03 · проверено 2026-09-26
• A Holistic Approach to Undesired Content Detection in the Real World · Markov et al., arXiv · опубликовано 2022-08 · проверено 2026-10-02
• Refactoring · Martin Fowler · проверено 2026-10-02
• Team Topologies · Martin Fowler · опубликовано 2023-07-25 · проверено 2026-10-02
• FP8 Formats for Deep Learning · Micikevicius et al., arXiv · опубликовано 2022-09 · проверено 2026-10-02
• Architect multitenant solutions on Azure · Microsoft Learn · проверено 2026-09-26
• Chunk and vectorize with the Document Layout skill · Microsoft Learn · проверено 2026-10-05
• Compensating Transaction pattern · Microsoft Learn · проверено 2026-10-02
• Document-level access control · Microsoft Learn · проверено 2026-09-26
• How to use the Voice Live API · Microsoft Learn · проверено 2026-10-05
• Improve recognition accuracy with phrase list · Microsoft Learn · проверено 2026-10-05
• Interpret and improve model accuracy and confidence scores · Microsoft Learn · проверено 2026-10-05
• Text to speech transparency note · Microsoft Learn · проверено 2026-10-05
• Patterns of Trustworthy Experimentation: Pre-Experiment Stage · Microsoft Research · опубликовано 2020-07-31 · проверено 2026-10-05. Первичное руководство по экспериментам: гипотезы, защитные метрики, единицы рандомизации и смешение воздействий. Поддерживает дизайн эксперимента, не утверждение об интервью.
• Model Context Protocol specification · Model Context Protocol · проверено 2026-09-26
• Security Best Practices · Model Context Protocol · проверено 2026-10-05
• The Third DIHARD Diarization Challenge · Neville Ryant et al., arXiv · опубликовано 2020-12-02 · проверено 2026-10-05
• NHS service standard · NHS Digital Service Manual · проверено 2026-10-05. Первичный стандарт проектирования медицинских сервисов. Чтение о полном пути пациента и ограничениях сервиса; не клинический протокол и не отчёт об интервью.
• AI Risk Management Framework · NIST · опубликовано 2023-01 · проверено 2026-09-26
• Guidelines for Evaluating Differential Privacy Guarantees (SP 800-226) · NIST · опубликовано 2025-03-06 · проверено 2026-10-02
• What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I) · O'Reilly Radar · опубликовано 2024-05 · проверено 2026-09-26
• OSHA Technical Manual: Industrial Robot Systems and Industrial Robot System Safety · Occupational Safety and Health Administration · проверено 2026-10-05. Руководство по опасностям промышленных роботов; учебный источник, не полное обоснование безопасности и не сертификация обученной политики.
• Age assurance duties under the Online Safety Act · Ofcom · проверено 2026-10-05. Руководство регулятора Великобритании; требования и применимость проверяются для конкретного сервиса и юрисдикции.
• Open X-Embodiment: Robotic Learning Datasets and RT-X Models · Open X-Embodiment Collaboration, arXiv · опубликовано 2023-10 · проверено 2026-10-02
• Evaluation best practices · OpenAI API documentation · проверено 2026-09-29
• Reasoning models · OpenAI API documentation · проверено 2026-09-29
• Proving Test Set Contamination in Black Box Language Models · Oren et al., arXiv · опубликовано 2023-10 · проверено 2026-10-02
• Training language models to follow instructions with human feedback · Ouyang et al., arXiv · опубликовано 2022-03 · проверено 2026-09-26
• OWASP Top 10 for LLM Applications · OWASP Gen AI Security Project · проверено 2026-09-26
• YaRN: Efficient Context Window Extension of Large Language Models · Peng et al., arXiv · опубликовано 2023-08 · проверено 2026-10-02
• Language Model Tokenizers Introduce Unfairness Between Languages · Petrov et al., arXiv · опубликовано 2023-05 · проверено 2026-10-02
• Efficiently Scaling Transformer Inference · Pope et al., arXiv · опубликовано 2022-11 · проверено 2026-10-02
• Transaction Isolation · PostgreSQL documentation · проверено 2026-10-02
• Table Expressions · PostgreSQL Global Development Group · проверено 2026-10-05
• Train Short, Test Long: Attention with Linear Biases Enables Input Length Extrapolation · Press et al., arXiv · опубликовано 2021-08 · проверено 2026-10-02
• collections: OrderedDict objects · Python Software Foundation · проверено 2026-10-05
• heapq: Heap queue algorithm · Python Software Foundation · проверено 2026-10-05
• Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision · Radford et al., arXiv · опубликовано 2021-02 · проверено 2026-10-02
• Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision · Radford et al., arXiv · опубликовано 2022-12 · проверено 2026-09-26
• Direct Preference Optimization: Your Language Model is Secretly a Reward Model · Rafailov et al., arXiv · опубликовано 2023-05 · проверено 2026-09-26
• ZeRO: Memory Optimizations Toward Training Trillion Parameter Models · Rajbhandari et al., arXiv · опубликовано 2019-10-04 · проверено 2026-09-29. Технический материал о памяти состояния обучения и её разбиении. Дата публикации — первая подача; в записи также указаны поздние редакции. Не свидетельство интервью.
• Algorithms, fourth edition: Directed Graphs · Robert Sedgewick and Kevin Wayne, Princeton University · проверено 2026-10-05
• Measuring the User Experience on a Large Scale: User-Centered Metrics for Web Applications · Rodden, Hutchinson and Fu, Google Research · опубликовано 2010 · проверено 2026-09-26
• Are Emergent Abilities of Large Language Models a Mirage? · Schaeffer et al., arXiv · опубликовано 2023-04 · проверено 2026-10-02
• Seamless: Multilingual Expressive and Streaming Speech Translation · Seamless Communication et al., arXiv · опубликовано 2023-12-08 · проверено 2026-10-05
• Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units · Sennrich et al., arXiv · опубликовано 2015-08 · проверено 2026-10-02
• DeepSeekMath: Pushing the Limits of Mathematical Reasoning in Open Language Models · Shao et al., arXiv · опубликовано 2024-02 · проверено 2026-09-26
• How to match supply and demand in your marketplace · Sharetribe · проверено 2026-10-05. Авторский практический рассказ о ручном сопоставлении спроса и предложения на маркетплейсе. Учебный материал поставщика, не отчёт кандидата об интервью. Дата публикации не установлена.
• GLU Variants Improve Transformer · Shazeer, arXiv · опубликовано 2020-02 · проверено 2026-10-02
• Megatron-LM: Training Multi-Billion Parameter Language Models Using Model Parallelism · Shoeybi et al., arXiv · опубликовано 2019-09 · проверено 2026-10-02
• Prompt injection (series) · Simon Willison · проверено 2026-09-26
• The lethal trifecta for AI agents: private data, untrusted content, and external communication · Simon Willison · опубликовано 2025-06-16 · проверено 2026-09-26
• Scaling LLM Test-Time Compute Optimally can be More Effective than Scaling Model Parameters · Snell et al., arXiv · опубликовано 2024-08-06 · проверено 2026-09-29
• RNN Approaches to Text Normalization: A Challenge · Sproat et al., arXiv · опубликовано 2016-10 · проверено 2026-10-02
• Standard Webhooks specification · Standard Webhooks · проверено 2026-10-02
• Designing robust and predictable APIs with idempotency · Stripe · опубликовано 2017 · проверено 2026-09-26
• Scaling your API with rate limiters · Stripe · опубликовано 2017 · проверено 2026-09-26
• Agentic Commerce Protocol · Stripe Documentation · проверено 2026-09-26
• RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding · Su et al., arXiv · опубликовано 2021-04 · проверено 2026-09-26
• KeyCite · Thomson Reuters · проверено 2026-10-05. Публичное описание проверки правового статуса цитат; платный поиск не использовался. Не юридическая консультация и не утверждение о полном охвате юрисдикций.
• Universal Commerce Protocol (UCP) · UCP project · проверено 2026-09-26
• International AI Safety Report · UK Department for Science, Innovation and Technology · проверено 2026-10-02
• Attention Is All You Need · Vaswani et al., arXiv · опубликовано 2017-06 · проверено 2026-09-26
• Prevalence and prevention of large language model use in crowd work · Veniamin Veselovsky et al., arXiv · опубликовано 2023-10-24 · проверено 2026-10-05
• vLLM documentation · vLLM project · проверено 2026-09-26
• HTML Standard: Server-sent events · WHATWG · проверено 2026-10-05
• Ethics and governance of artificial intelligence for health: Guidance on large multi-modal models · World Health Organization · проверено 2026-10-05. Материал об управлении рисками в здравоохранении, не протокол клинической валидации и не допуск к эксплуатации.
• Small-scale proxies for large-scale Transformer training instabilities · Wortsman et al., arXiv · опубликовано 2023-09 · проверено 2026-10-02
• SmoothQuant: Accurate and Efficient Post-Training Quantization for Large Language Models · Xiao et al., arXiv · опубликовано 2022-11 · проверено 2026-10-02
• On Layer Normalization in the Transformer Architecture · Xiong et al., arXiv · опубликовано 2020-02 · проверено 2026-10-02
• ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models · Yao et al., arXiv · опубликовано 2022-10 · проверено 2026-09-26
• Root Mean Square Layer Normalization · Zhang et al., arXiv · опубликовано 2019-10 · проверено 2026-10-02
• Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena · Zheng et al., arXiv · опубликовано 2023-06 · проверено 2026-09-26
• DistServe: Disaggregating Prefill and Decoding for Goodput-optimized Large Language Model Serving · Zhong et al., arXiv · опубликовано 2024-01 · проверено 2026-10-02

Вакансии (только описание роли)

• Forward Deployed Engineer · Anthropic · проверено 2026-09-29
• Performance Engineer, Inference Systems · Anthropic · проверено 2026-09-29
• Product Engineer, Computer Use · Anthropic · проверено 2026-09-29
• Product Manager, New Markets and Monetization · Anthropic · проверено 2026-09-29
• Research Engineer, Post-Training Model Evaluations · Anthropic · проверено 2026-09-29
• Research Engineer, Pretraining · Anthropic · проверено 2026-09-29
• Forward Deployed Engineer (FDE) - Seattle · OpenAI · проверено 2026-09-29
• Software Engineer, Codex Core Agents · OpenAI · проверено 2026-09-29