Полный Гайд по ML System Design + разбор кейса (блокировка Linkedin)

ML System Design — тот этап собеседования, где недостаточно просто знать ML. 📲 Telegram: Можно отлично разбираться в моделях машинного обучения, знать метрики качества, нейронные сети, NLP, Natural Language Processing, LLM, Transformers, embeddings, semantic search, text classification, sentiment analysis, tokenization, language models и при этом провалить интервью, если не умеешь за 45 минут превратить размытую задачу в понятную работающую ML-систему. В этом видео я разбираю такой подход на практическом кейсе: «Построить систему обнаружения ботов для LinkedIn» Представим, что перед нами реальная ML-задача: на платформе появляются боты, спам, искусственная активность, фейковые аккаунты и пользователи, которые пытаются обойти существующий антифрод. Как бы я решал такую задачу на собеседовании? С чего начать? Какие вопросы задать интервьюеру? Что считать успехом системы? Какие данные использовать? Когда достаточно простого baseline, а когда нужны NLP-модели, embeddings, sentence embeddings, BERT, RoBERTa, Transformer-based models, graph neural networks, deep learning и multimodal ML-подходы? Как анализировать текстовые признаки ботов? Как использовать NLP pipelines, text preprocessing, feature engineering для текста, entity extraction, user behavior modeling, anomaly detection, representation learning и similarity search? Как всё это запустить в production? Как построить real-time inference pipeline, model serving, ML infrastructure, monitoring, model retraining и feedback loop? И что делать, когда боты научатся обходить нашу модель? Главное в ML System Design — показать ход мысли и последовательно пройти путь: Problem → Metrics → Data → Features → Model → NLP Pipeline → Inference → Production Details Если вы сейчас готовитесь к ML-интервью, попробуйте во время просмотра поставить видео на паузу на каждом этапе и сначала самостоятельно предложить своё решение. В этом разборе затрагиваются темы: Machine Learning System Design ML Engineering NLP System Design Natural Language Processing Text Classification Spam Detection Bot Detection Fraud Detection Trust & Safety ML Deep Learning Neural Networks Transformers Large Language Models (LLM) Embeddings Vector Search Semantic Similarity Feature Engineering Model Evaluation Production ML Systems ⏱ Таймкоды 00:00 — Как подходить к ML System Design 00:46 — Что отличает Senior-кандидата 04:19 — Рабочий фреймворк интервью 07:46 — Задача: Bot Detection в LinkedIn 11:54 — Формулируем решение 12:31 — Первый baseline 13:54 — Как выбрать ML-метрики 15:25 — Где брать данные 19:50 — Какую ML-модель построить 24:25 — Что происходит в production 25:23 — Битва с ботами и adversarial ML 26:26 — NLP и другие направления для улучшения модели 28:08 — Финальный baseline 28:34 — Как отвечать на ML System Design 28:55 — Завершение Если хотите увидеть разбор других ML System Design, NLP System Design или LLM System Design кейсов — напишите в комментариях, какую задачу разобрать следующей. #MLSystemDesign #MLInterview #MachineLearning #NLP #NaturalLanguageProcessing #LLM #Transformers #Embeddings #DeepLearning #AIEngineering #MLOps #AntiFraud #BotDetection #FraudDetection #TrustAndSafety #SystemDesign #AIML #MachineLearningEngineer #NLPInterview #LLMInterview