Тестовое на AI-инженера: разбираем реальный кейс + баттл «Код подписчиков vs AI» 🥊

Недавно проводил консультацию по реальному тестовому заданию на позицию ML/AI Engineer (уровень 1–3 года опыта). Задача там была не из учебника, а вполне продовая.

Вопросы в нем касались таких задач: 1️⃣ Развертывание локальной LLM в Ollama. 2️⃣ Настройка агентной платформа и подключение модели через OpenAI-совместимый API. 3️⃣ Сборка RAG-пайплайна под корпоративную базу знаний. 4️⃣ Упаковка в docker-compose с FastAPI и описание оптимизации инференса (vLLM, KV-cache).

Кандидат, кстати, успешно прошёл этот этап и получил приглашение на собеседование 👍

Задание настолько хорошо показывает текущие требования рынка к AI-инженерам, что я решил сделать из него открытый практический кейс и устроить баттл: Решения подписчиков vs AI (DeepSeek v4).

Вы можете попробовать решить это задание самостоятельно, прислать код мне, а на стриме мы сравним лучшие решения, в т.ч. с вариантом, который сгенерирует нейросеть.

🗓 Сроки: 🔵 До 1 августа (суббота), 23:59 МСК — приём ваших решений. 🔵 4 августа (вторник), 18:00 МСК — прямой эфир. Вскрываем код, разбираем архитектурные ошибки, смотрим, где выиграл человек, а где — AI.

Текст задания и условия отправки уже опубликованы для подписчиков на Sponsr.

Хотите проверить свои силы на реальном кейсе или увидеть, как сейчас выглядит настоящий отбор в AI-разработку — забирайте задание и приступайте 🧑‍💻