Далекий сентябрь 2018, 6 курс университета, а я только узнал о data science из открытой лекции PWC. И я решил туда попасть на работу.

На тот момент я ничего не знал о python, были не очень хорошие знания по статистике, знаний ML не было вообще. И я пошел учить теорию: посмотрел курс по Python от Хирьянова на ютубе, посмотрел специализацию по ML на курсере от мфти. Также почитал про логические задачки в консалтинге: например, «оцените количество красных машин в Москве».

С этим багажом знаний я подался на самую стартовую позицию. Резюме мое одобрили. А дальше пошли этапы отбора.

Сначала был онлайн тест по английскому. Его я прошел.

Далее тестовое задание. В нем были данные сотовых вышек и нужно было придумать какой-то алгоритм на основе этих данных (сейчас уже не помню какой). Точно помню, что я придумал много эвристик, но сам алгоритм не написал (python на тот момент я учил только 2 месяца, но очень помогало техническое образование). В итоге, по тестовому заданию я прошел дальше.

Следующий этап - собеседование с hr. Этот этап мне очень сильно помог в будущем. На этой части меня очень сильно поменторили, рассказали, как лучше составить рассказ о себе, как лучше продать свои навыки. Даже дали задание составить рассказ о себе на 1-2 минуты без белых пятен в карьере. И потом проверили этот рассказ по телефону.

И после этого уже был финальный этап с руководителем data science направления PWC. Мне задавали в основном не очень сложные технические вопросы, но тогда они мне казались диалектом эльфийского (учил я ml на тот момент всего 3 месяца и никак не ожидал вопроса про ядра SVM). Также была и логическая консалтинговая задача.

В итоге, мне сказали получше выучить ml, а я вообще удивлялся, как я смог зайти так далеко.