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विज्ञापन क्लिक एग्रीगेटर डिज़ाइन करें। इसमें High-throughput ingestion of K-M clicks/sec via a log/stream (Kafka) before aggregation, Exactly-once vs at-least-once delivery and idempotent aggregation...

मैसेजिंग सिस्टम डिज़ाइन करें। इसमें WebSocket connection management at scale: a connection registry mapping user/device to the gateway instance holding their socket, Message delivery semantics:...

एक social feed पर search डिज़ाइन करें — users को keyword से posts लगभग real time में ढूँढने दें, साथ ही हर post की privacy/visibility settings का सम्मान करते हुए।

feed／video／ads के लिए एक बड़े पैमाने का personalized recommendation system डिज़ाइन करें। candidate retrieval, ranking, sequence features, cold start, experiments, model health, safety, और business...

किसी search bar के पीछे का autocomplete/typeahead system डिज़ाइन कीजिए जो एक बड़े search engine के पैमाने पर, 50ms से कम के budget के भीतर, किसी partial prefix के लिए top-K query suggestions लौटाए।

Top K Songs (Spotify) डिज़ाइन करें। इसमें Framing top-K as a heavy-hitters/frequency-estimation problem over a play-count stream, Count-Min Sketch + heap (bounded error, memory trade-off) vs exact...

कई टीमों द्वारा साझा किए गए एक बड़े GPU/TPU training cluster के लिए scheduler डिज़ाइन करें, जहाँ टीमें distributed training jobs चला रही हैं; इसे gang scheduling (पूरे समूह को एक साथ schedule करना),...

एक ad ranking system के लिए evaluation framework डिज़ाइन कीजिए। इसमें offline और online evaluation, A/B testing और experiment interference, counterfactual और interleaving तरीके, guardrail metrics,...

एक guardrails pipeline डिज़ाइन करें जो किसी LLM application को layered input और output safety से लपेट दे। इसमें prompt-injection और jailbreak detection, PII redaction, output moderation, tool-call और...

Redis/Memcached स्केल की एक distributed in-memory cache service डिज़ाइन करें जो p99 5ms से नीचे रखते हुए लगभग 1M QPS संभाले। इसमें sharding के लिए consistent hashing, replication और failover,...

एक live comments सिस्टम डिज़ाइन करें जो एक ही live event के comments को real time में लाखों concurrent viewers तक fan out करे। pub/sub fan-out, hot-partition और celebrity केस, backpressure, flood के...