Practice
Build to Hire
23 টা বাস্তব project, প্রতিটা লেখা একটা team এর brief হিসেবে, যাদের একটা সত্যিকারের সমস্যা আছে। একটা project acceptance criteria পর্যন্ত বানিয়ে ফেলো, তাহলে interview এ দেখানোর মতো এমন কিছু থাকবে যা কোনো certificate দিতে পারে না।
- 1একটা brief বাছো
- 2Checklist ধরে বানাও
- 3দেখিয়ে দাও
23 টার মধ্যে 23 টা project
- Brief #06 · BackendHard
Scaling PostgreSQL to 10M Users
একটা Postgres কে ১০ লাখ থেকে ১ কোটি user পর্যন্ত নিয়ে যাও, ধাপে ধাপে: index, pooling, replica, partition, তারপর shard, প্রতিটা ধাপে benchmark সহ।
PostgreSQLIndexes & EXPLAINPgBouncer+3⏱ 20-30 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #01 · Backendশীঘ্রইHard
Idempotent Payment API
এমন একটা payment API, যেখানে খারাপ network যতবার খুশি retry করুক, customer এর টাকা কাটবে ঠিক একবারই।
Idempotency keysPostgreSQLRedis+2⏱ 15-20 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #02 · Backendশীঘ্রইEasy
Redis Cache for a Slow API
দুই সেকেন্ডের একটা endpoint এর সামনে cache বসিয়ে ৫০ ms এর নিচে আনো, কখনো পুরোনো দাম না দেখিয়ে।
RedisCache-asideTTL+2⏱ 6-10 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #03 · Backendশীঘ্রইMedium
Search Autocomplete Service
দশ লাখ product এর নামের ওপর autocomplete: ২০ ms এর কম সময়ে suggestion, ভালো ranking, আর বানান ভুল ক্ষমা করে।
TrieRankingFuzzy matching+2⏱ 10-14 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #04 · Backendশীঘ্রইMedium
Nearest Rider Finder (Geo Search)
৫০,০০০ চলন্ত bike এর মধ্য থেকে customer এর সবচেয়ে কাছের খালি rider কে millisecond এ খুঁজে বের করো।
GeohashRedis GEO / PostGISHaversine+1⏱ 10-14 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #05 · Backendশীঘ্রইHard
Distributed Rate Limiter
এমন একটা rate limiter, যেটা API দশটা pod এ চললেও ন্যায্য থাকে, আর Redis উত্তর না দিলে নিরাপদে ব্যর্থ হয়।
Token bucketRedis + LuaKubernetes+2⏱ 14-20 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #07 · DevOps & SREশীঘ্রইEasy
Monitoring Stack: Prometheus + Grafana
দুইটা ছোট service এর metrics, log আর alert, যাতে কিছু ভাঙলে user বলার আগেই তুমি জানো।
PrometheusGrafanaLoki+2⏱ 8-12 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #08 · DevOps & SREশীঘ্রইHard
Production Incident Debugging
চলন্ত একটা system বাস্তবের মতো করে ভাঙো, প্রমাণ দেখে প্রতিটার কারণ খোঁজো, সারাও, আর একটা blameless postmortem লেখো।
Incident responseLinux debuggingMetrics & logs+2⏱ 12-16 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #09 · DevOps & SREশীঘ্রইMedium
AWS Infrastructure with Terraform
AWS console এ আর click না: infrastructure এর প্রতিটা পরিবর্তন যায় একটা pull request দিয়ে, plan review করে।
TerraformAWS VPC & IAMGitHub Actions+2⏱ 10-15 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #10 · Securityশীঘ্রইMedium
Multi-Tenant Data Isolation
এমন bug খুঁজে বন্ধ করো, যেটা দিয়ে URL এর একটা সংখ্যা বদলে এক company আরেক company এর invoice পড়তে পারে।
BOLAJWTPostgreSQL RLS+2⏱ 10-14 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #11 · Securityশীঘ্রইEasy
Secure Webhook System (HMAC)
'Payment succeeded' webhook নাও শুধু তখনই, যখন সেটা সত্যিই তোমার provider থেকে এসেছে, আর শুধু একবার।
HMAC-SHA256TimestampsReplay protection+1⏱ 5-8 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #12 · AI & LLMশীঘ্রইMedium
RAG Chatbot for Your Docs
এমন একটা chatbot, যেটা company এর document থেকে প্রশ্নের উত্তর দেয়, source দেখায়, আর দরকার হলে 'জানি না' বলে।
EmbeddingsChunkingVector search+2⏱ 12-16 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #13 · AI & LLMশীঘ্রইMedium
LLM Evaluation Pipeline
এমন একটা test harness, যেটা প্রতিটা pull request এ একটা AI feature এর নম্বর দেয়, যাতে prompt এর ছোট বদলে চুপচাপ খারাপ না হয়ে যায়।
Golden datasetsJSON SchemaLLM-as-judge+2⏱ 10-14 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #14 · AI & LLMশীঘ্রইHard
Build Your Own Agent Harness
Model এর চারপাশের সবকিছু, যা একটা LLM কে কাজের coding agent বানায়: tool loop, permission, context management, sandbox, আর eval।
Tool callingAgent loopPermissions+3⏱ 20-30 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #15 · AI & LLMশীঘ্রইHard
Fine-Tune a Tiny LLM
LoRA দিয়ে নিজের support ticket এর উপর একটা ছোট open model fine-tune করো, আর একটা eval set দিয়ে প্রমাণ করো সেটা ভালো prompting এর চেয়ে আসলেই ভালো কিনা।
LoRAFine-tuningHugging Face+2⏱ 20-28 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #16 · AI & LLMশীঘ্রইHard
LLM Gateway (Multi-Model Router)
এমন একটা service, যেটা প্রতিটা team সরাসরি LLM provider এর বদলে call করে: streaming, caching, provider বন্ধ থাকলে fallback, budget আর খরচের dashboard।
Go or PythonStreamingSemantic cache+3⏱ 18-24 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #17 · AI & LLMশীঘ্রইMedium
Chatbot Guardrails & Safety
একটা customer chatbot কে prompt injection, data ফাঁস আর বিষয়ের বাইরের অপব্যবহার থেকে রক্ষা করো, একটা red-team test suite সহ, যেটা মাপে প্রতিটা আক্রমণ কতবার পার হয়ে যায়।
Prompt injectionPII detectionRed teaming+2⏱ 12-16 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #18 · AI & LLMশীঘ্রইMedium
Bangla Voice Assistant
এমন একটা voice assistant, যার সাথে বাংলায় কথা বলা যায়: কথা থেকে লেখা, LLM এর উত্তর, আবার কথায় ফেরত, সব একটা কড়া latency budget এর মধ্যে, যাতে কথোপকথনের মতো লাগে।
Speech-to-textText-to-speechStreaming+2⏱ 14-20 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #19 · Machine Learningশীঘ্রইEasy
Neural Network from Scratch
শুধু NumPy দিয়ে একটা neural network লেখো: forward pass, backpropagation, gradient checking আর training, তারপর PyTorch এ আবার বানিয়ে তুলনা করো।
NumPyBackpropagationGradient checking+2⏱ 10-14 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #20 · Machine Learningশীঘ্রইMedium
Mobile Wallet Fraud Detection
bKash ধাঁচের একটা ledger এ জালিয়াতির transfer ধরো, যেখানে ৫০০ টার মধ্যে মাত্র ১টা জাল: আচরণ থেকে feature, সময় ধরে ভাগ, আর ভুলের খরচ দেখে বাছা threshold।
Imbalanced dataFeature engineeringGradient boosting+2⏱ 14-20 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #21 · Machine Learningশীঘ্রইHard
Movie Recommendation System
বড় platform গুলোর মতো দুই ধাপের recommender: embedding দিয়ে লাখ লাখের মধ্যে থেকে কয়েকশো candidate আনো, দ্বিতীয় একটা model দিয়ে সাজাও, আর offline এ ঠিকভাবে মাপো।
Recommender systemsTwo-tower modelApproximate nearest neighbours+2⏱ 24-32 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #22 · Machine Learningশীঘ্রইHard
ML Model Deployment (MLOps)
Jupyter notebook এ থাকা একটা model কে আসল service বানাও: আবার চালানো যায় এমন training pipeline, model registry, একটা API, drift monitoring আর নিরাপদ rollout।
Training pipelinesModel registryModel serving+2⏱ 20-28 ঘণ্টাBrief খোলো → - Brief #23 · Machine Learningশীঘ্রইMedium
On-Device Image Classifier
Transfer learning দিয়ে একটা image classifier fine-tune করো, তারপর এমনভাবে ছোট করো যাতে সস্তা phone এ দ্রুত চলে, প্রতিটা কৌশলে accuracy কতটা যায় ঠিক মেপে।
Transfer learningCNNsQuantization+2⏱ 12-18 ঘণ্টাBrief খোলো →