🤩 Собесы в дата-сфере: какие компании сами спойлерят вопросы? Готовиться к собесу наугад — такое себе. Некоторые компании сами рассказывают, какие этапы отбора, темы технических секций и задачи ждут кандидатов. Причём не только стажёров, но и Middle/Senior
Зачем игнорировать такой спойлер?
Собрала полезные ссылки для аналитиков данных, продуктовых аналитиков, дата сайентистов, мл инженеров и дата инженеров. Всё в одном месте — сохраняйте 🤓 Data Analyst / Product Analyst Т-Банк Продуктовый аналитик — метрики, гипотезы, продуктовые кейсы, SQL/Python Junior-аналитик — анализ данных, визуализация, A/B-тесты BI-аналитик — технические секции и подготовка
Яндекс Интервью аналитиков-разработчиков — SQL, Python, алгоритмы, статистика, ML и аналитические задачи Аналитики Поиска и Рекламных технологий — кейсы, матстат, ML и кодинг Опыт аналитика Яндекс Лавки — SQL, Python, алгоритмы, математика и продуктовое мышление
Авито Как нанимают аналитиков данных — этапы отбора, математика и технические секции Middle или Senior: какой ваш уровень? — статистика, p-value, A/B-тесты и бизнес-кейсы Как попасть на стажировку — требования и этапы отбора Шпаргалка для дата-аналитика — SQL, оконные функции, Python и подготовка к интервью
Сбер Как подготовиться к техническому интервью аналитику-разработчику — этапы интервью, Python, live coding и аналитические кейсы
🤩 Data Science / ML Сбер Техническое интервью аналитика-разработчика — алгоритмы, статистика, ML и метрики качества Senior NLP/PLP Researcher — трансформеры, RAG, RLHF, оптимизация и ML-метрики
МегаФон Подготовка к интервью: Live Coding — кодинг и алгоритмические задачи Подготовка к интервью: классический ML — отдельный разбор ML-секции Поведенческое интервью — подготовка к вопросам о работе и профессиональном опыте Подготовка к интервью Data Scientist: специализированное ML — NLP, CV, рекомендательные системы, временные ряды и Deep Learning Подготовка к интервью Data Scientist: ML System Design — проектирование ML-систем, архитектура и production
🤩 Data Engineering Т-Банк Интервью дата-инженеров — SQL, программирование, обработка данных, DWH и оптимизация запросов.
X5 Tech часть 1 — собеседование Data Engineer — структура интервью, Python и технические темы часть 2 — собеседование Data Engineer — SQL, Hadoop/Spark, распределённые системы и проектирование схем данных
🔗 Есть ещё годные гайды от компаний? Кидайте ссылки в комментарии — соберём базу, которая сэкономит кому-нибудь время, деньги и нервы Бустануть канал, чтобы у нас были новые эмодзи и обои
В этом посте были ссылки, но мы их удалили по правилам Сетки
