Собеседование на Data Engineer в Yota

Почему Yota — особенный работодатель для DE

Yota — мобильный оператор, входящий в группу МегаФон с уникальным позиционированием на молодёжную аудиторию и гибкие тарифы. Технологически Yota работает на инфраструктуре МегаФона как MVNO с собственными биллингом, маркетингом и продуктовой командой. Для Data Engineer это специфический контекст: classic telco data (CDR, billing) + heavy product analytics приложения Yota (молодёжная аудитория активно используется в app), интеграция со стеком МегаФона.

Главные DE-домены: event-DWH (CDR от MVNO, события приложения Yota, биллинг гибких тарифов); product analytics-pipeline (события приложения, retention, conversion в платных тарифах); marketing-pipeline для A/B-тестирования тарифов; интеграция с network-стеком МегаФона; antifraud (SIM-related, манипуляции с promo); pipeline для retention-кампаний.

Стек: PostgreSQL + ClickHouse (для event-app данных) + Greenplum (для биллинга); Kafka для event-ingestion; Airflow + dbt + Spark; интеграция со стеком МегаФона. Команда компактная, плотная коммуникация с маркетингом и продуктом.

Актуальные вакансии — на hh.ru и сайте Yota.

Этапы собеседования

Полный цикл — 3-5 недель, 4-5 этапов. Процесс прагматичный с product-fit фокусом: HR, техническое интервью, кодинг, продуктово-архитектурный кейс, финал.

1. HR-скрининг (30 минут)

Рекрутер уточняет: production-опыт DE (от 1.5-2 лет, желательно с event-DWH или mobile product analytics), знание ClickHouse, мотивацию идти в Yota, ожидания по компенсации и формату (Москва, гибрид). Готовь питч на 90 секунд про самый зрелый production-pipeline.

2. Техническое интервью / SQL и архитектура (60-90 минут)

Базовая секция с senior DE из команды. Темы: SQL deep dive (оконки, оптимизация на event-данных, ClickHouse-специфика), модели данных (event-схемы для app-аналитики и telco), batch vs streaming, CDC, data quality. Специфический вопрос: «как ты бы построил event-DWH для mobile-приложения Yota с поддержкой A/B-тестов и retention-аналитики».

Подготовка: SQL для DE, ClickHouse и OLAP, Kafka streaming.

3. Python + SQL live coding (60 минут)

Задачи прагматичные: 1-2 на SQL (оконки, JOIN, retention-расчёты), 1-2 на Python (pandas, простые ETL). Часто живой кейс на event-данных приложения. Готовиться: 30-50 SQL Medium-Hard задач + 20 простых на Python.

Подготовка: SQL для DE.

4. Продуктово-архитектурный кейс (60-90 минут)

Самая характерная секция. Кейс: «спроектируй event-DWH приложения Yota с A/B-инфраструктурой», «как ты бы построил pipeline тарифной аналитики с учётом гибких pricing-планов», «как сделать pipeline антифрода для SIM-related фрода». Нужно: уточнить требования, описать архитектуру, выбрать стек, продумать data quality. Сильный сигнал — учёт молодёжной аудитории и продуктового темпа.

Подготовка: Airflow patterns, ClickHouse и OLAP.

5. Финал с тимлидом / руководителем направления (45 минут)

Беседа с тимлидом, грейд, оффер.

Особенности по командам

Event-DWH приложения. Команда работает с pipeline mobile-app аналитики: события приложения, retention, conversion. Стек — Kafka + ClickHouse + Airflow + dbt. Челлендж — молодёжная аудитория с high engagement в app. Подойдёт DE с background в mobile product analytics.

Tariff & marketing DE. Команда строит pipeline для тарифной аналитики и маркетинг-команды. Стек — Greenplum + ClickHouse + кастомные A/B-инструменты. Подойдёт DE с product analytics или marketing-фоном.

Biling MVNO. Команда занимается биллингом MVNO: интеграция с network МегаФона, аналитика гибких тарифов. Стек — Greenplum + Oracle + специализированные расчётные движки. Подойдёт DE с financial-DWH опытом.

Антифрод и trust. Команда строит pipeline антифрода. Стек — Kafka + ClickHouse + графовые методы. Подойдёт DE с антифрод-background.

Internal product analytics. Команда занимается analytics platform: централизованные витрины, A/B-инфраструктура, дашборды для продактов. Стек — ClickHouse + dbt + Amplitude/Mixpanel-аналоги. Подойдёт DE с analytics engineering фоном.

Что Yota ценит в DE

Mobile product analytics опыт. Опыт с product analytics mobile-приложений (Mixpanel, Amplitude, AppsFlyer) — большой плюс.

Знание ClickHouse. Опыт с MergeTree, материализованными представлениями, retention-функцией.

Production-опыт. История про pipeline в проде с цифрами.

Weak vs strong на архитектурном кейсе. Слабый ответ: «возьмём ClickHouse для event-DWH приложения». Сильный ответ: «event-DWH Yota — это mobile app events + CDR от MVNO. App events идут через SDK → Kafka → ClickHouse с MergeTree partitioned по date и user_id range. Retention-метрики — materialized views с retention()-функцией. A/B-инфраструктура — отдельная схема с experiment_id и variant_id, daily roll-up в специальные cuboid-таблицы для статистических расчётов. CDR от МегаФона — отдельный stream в Greenplum для биллинга. Cross-source join для unified-аналитики через batch ETL».

Готовность к быстрому темпу. Yota — продуктовая команда внутри МегаФона.

Self-management. Команды компактные.

Как готовиться: план

За 4-6 недель до планируемого собеса:

1. Неделя 1-2 — SQL deep dive и ClickHouse. Оконные функции, оптимизация на event-таблицах, ClickHouse-специфика. Прорешай 30 SQL Medium-Hard задач + 15 ClickHouse-специфичных. Параллельно — на Карьернике обнови базу по SQL и Python: 1500+ задач, по 15-20 минут в день.
2. Неделя 3 — Стрим и mobile-stack. Kafka, Debezium, Amplitude/Mixpanel basics, schema-evolution для event-данных.
3. Неделя 4 — Mobile product analytics контекст. Прочитай блоги Yota (если есть публичные), статьи Mixpanel/Amplitude, обзоры по mobile retention. Запомни понятия: retention D1/D7/D30, ARPU, MAU/DAU, A/B-тесты в mobile.
4. Неделя 5 — Архитектурные кейсы. Прорешай 5-6 кейсов: event-DWH приложения, A/B-инфраструктура, tariff-аналитика, MVNO-billing, антифрод. Структура — требования → источники → транспорт → процессинг → витрина → SLA. Airflow patterns.
5. Неделя 6 — Mocks и behavioral. Mock-интервью, 5-7 STAR-историй.

Частые ошибки

Не знают ClickHouse. В Yota event-DWH работает на ClickHouse. Без знания базовых конструкций — балл проседает.

Игнорируют mobile-специфику. В mobile продуктовые метрики (retention, engagement) считаются по-другому, чем в desktop. Кандидат, который этого не учитывает, теряет балл.

Не разбираются в A/B на масштабе. Yota активно использует A/B, кандидат должен понимать distribution, fairness, FDR.

Хайпуют complex stacks. На mobile event-DWH ClickHouse + Kafka работают лучше экзотики.

Не задают вопросы про объёмы. На кейсе сразу — стек, а не «сколько событий в день, какие SLA, какой retention данных».

Связанные темы

• Собеседование на Data Engineer
• ClickHouse и OLAP
• Kafka streaming
• Собеседование на Data Engineer в МегаФон
• Собеседование на Data Scientist в Yota

FAQ

Удалёнка в Yota для DE?

Гибрид с офисом в Москве. Полная удалёнка возможна для отдельных позиций.

Зарплатные вилки 2026?

Middle DE: 230-360k. Senior: 360-560k. Lead — выше.

Нужен ли английский?

Базовый — для документации.

Сколько этапов?

4-5 этапов, 3-5 недель.

Реально ли пройти без telco-опыта?

Реально на middle-позицию, если есть опыт с mobile product analytics или event-DWH.

Какие книги и ресурсы помогут подготовиться?

«Designing Data-Intensive Applications», документация Mixpanel/Amplitude, обзоры по mobile retention. По SQL — задачник Карьерника.

Что подчеркнуть на финале?

Опыт работы с mobile product analytics, понимание молодёжной аудитории, готовность к быстрому продуктовому темпу. Истории про A/B-тестирование на масштабе или работу с retention в mobile-приложениях — серьёзный плюс.

Чем работа в Yota отличается от других telco?

Yota — продуктовая команда внутри МегаФона, ориентированная на молодёжь. По сравнению с массовыми МТС/МегаФон/Билайн — более продуктовая, быстрее экспериментирует. По сравнению с Tele2 — внутри материнского МегаФона, меньше самостоятельности по network, но больше свободы в продуктовом маркетинге.

Сколько собесов параллельно вести?

3-4 telco/mobile-компании одновременно (Yota, Tele2, МТС, МегаФон). Также рационально параллельно собеседоваться в продуктовые компании с молодёжной аудиторией (Wildberries, Avito, Яндекс.Маркет).

Какие архитектурные кейсы стоит подготовить?

Event-DWH mobile-приложения с A/B, retention-pipeline с ClickHouse retention-функцией, tariff-аналитика, MVNO-billing с интеграцией МегаФона, антифрод SIM-related.

Сколько готовиться к собесу в Yota?

В среднем 4-6 недель, если есть опыт в product analytics или event-DWH. Без profile-опыта — 6-8 недель, нужно доучить mobile-метрики и MVNO-модель. Полезно поработать с публичными mobile-датасетами (Kaggle telco churn, mobile-app event data) — это сразу выравнивает мышление.

Какие книги и ресурсы дополнительно помогут?

Дополнительно к «Designing Data-Intensive Applications» — статьи Mixpanel/Amplitude про event-DWH, обзоры по mobile retention (App Retention by Localytics), документация ClickHouse retention-функций. Полезно посмотреть несколько технических докладов от российских mobile-команд про event-аналитику на масштабе.

Реально ли пройти с background из e-com?

Реально, особенно если работал с event-данными приложения (Amplitude, Mixpanel, AppsFlyer). Mobile product analytics ближе к e-com, чем к traditional telco. Если есть опыт работы с приложениями mobile-first (Wildberries app, Ozon app, Avito mobile) — это сразу плюс для собеса. Также хорошо переносится опыт работы с retention-аналитикой в SaaS-продуктах и mobile-играх.

Это официальная информация?

Этапы основаны на публичных источниках и опыте кандидатов. Уточняйте у рекрутера — формат и грейды отличаются по командам.