Аминиан Али, Шенг Хао: System Design. Подготовка к сложному интервью по GenAI

Интервью по System Design (проектированию ИТ-систем) очень популярны у работодателей, на них легко проверить ваши навыки общения и оценить умение решать реальные задачи.

Интенсивный практикум по проектированию сложных ML-систем сфокусирован на самой горячей теме последних лет: генеративном искусственном интеллекте. Если вы датасайентист или ML-инженер, готовый перейти от теоретических знаний и изолированных моделей к созданию полноценных, масштабируемых и надежных продуктов, эта книга для вас. Авторы не просто рассказывают о трансформерах и диффузионных моделях — они проводят читателя через весь жизненный цикл системы: от сбора и очистки данных и выбора архитектуры до развертывания и мониторинга. Книга построена вокруг разбора реальных кейсов (Gmail Smart Compose, Google Translate, ChatGPT), что делает её бесценным ресурсом для подготовки к сложным интервью по System Design и для реальной работы.

Что внутри?
• О чем на самом деле спрашивают на собеседовании по проектированию GenAI-систем и почему (инсайдерская информация).
• Фреймворк из 7 шагов для подготовки к вопросам по проектированию систем.
• 10 реальных задач по проектированию GenAI-систем с подробными решениями.
• Более 280 диаграмм, чтобы разобраться в сложных GenAI-системах.

5 причин купить эту книгу:

• Мост между теорией ML и продакшеном. Книга отвечает на самый главный вопрос: как превратить обученную модель в работающую систему? Она покрывает все компоненты, о которых часто умалчивают в академических курсах: эффективное хранение данных, пайплайны, распределенное обучение, метрики мониторинга и безопасность.
• Четкая структура для проектирования ML-систем, которая идеально подходит для подготовки к собеседованиям. Вы научитесь правильно уточнять требования, выбирать архитектуру, обосновывать решения и предвидеть компромиссы между качеством, задержкой и стоимостью.
• Детальное объяснение ключевых компонентов современных генеративных моделей (трансформеры, механизмы внимания, RoPE) с фокусом на то, почему они работают именно так и как их применять в разных задачах — от генерации текста до перевода.
• Подробно разобраны процессы сбора, очистки, токенизации и управления данными для обучения огромных моделей, что критически важно для практического применения.
• Взгляд на полную картину продукта. Вы узнаете не только о модели, но и о всех системных компонентах, которые ее окружают: сервисы триггеров, фильтрации контента, постобработки, механизмы обратной связи и непрерывного обучения. Это позволит вам проектировать и строить не просто "модель в вакууме", а целостный продукт, готовый к использованию миллионами пользователей