13 мая 2026 г.·3 мин чтения

Собеседование на Data Scientist в Циан

Готовься к собесу аналитика как в Duolingo
10 минут в день — SQL, Python, A/B, метрики. 1700+ вопросов в Telegram
Открыть Карьерник в Telegram

Содержание:

Почему Циан — особенный работодатель для DS

Циан — крупнейшая classifieds-площадка по недвижимости в РФ. DS-команда работает над ranking объявлений, рекомендациями (квартиры / агенты), антифродом (поддельные объявления), pricing-estimation для объектов, CV для фото проверки, NLP для текстов объявлений.

Стек: Python + scikit-learn + LightGBM + PyTorch + Spark + ClickHouse + MLflow. Специфика — много geo-features, spatial ML.

Актуальные вакансии — на career.cian.ru.

Информация основана на публичных источниках и опыте кандидатов. Команды Циан используют разные процессы — уточняйте у рекрутера.

Этапы собеседования

1. HR-скрининг (30-45 минут)

Знакомство:

  • Опыт ML, особенно ranking / classifieds / geo
  • Стек: PyTorch / sklearn / Spark
  • Motivation

Питч 90 секунд: задача, данные, модель, метрика, impact.

2. ML теория (60-90 минут)

  • Классика: bias-variance, регуляризация
  • Бустинги
  • Ranking metrics: NDCG, MAP, MRR
  • Geo-features, spatial modelling

Подготовка: ML-теория.

3. Python + SQL (60-90 минут)

Live coding.

  • Pandas / NumPy
  • SQL window functions
  • Алгоритмы medium

Подготовка: Python для DS.

4. ML System Design (60-90 минут)

Кейсы:

  • Ranking объявлений
  • Recommendation квартир и агентов
  • Антифрод реал-тайм
  • Pricing-estimation для объекта (зависит от geo, метража, состояния)

Подготовка: ML system design, feature engineering.

5. Поведенческое (45-60 минут)

STAR: cross-team, production, ownership.

Особенности по командам

Search & Ranking: ML ranking объявлений.

Recommendations: квартиры, агенты.

Антифрод: детект фейков, дубликатов.

Pricing ML: estimation цены квадратного метра.

CV / NLP: проверка фото, тексты объявлений.

Что Циан ценит в DS

  • Ranking / Recommendation опыт.
  • Geo / spatial features.
  • A/B-тесты.
  • Production mindset.
  • Classifieds domain.
Готовься к собесу аналитика как в Duolingo
10 минут в день — SQL, Python, A/B, метрики. 1700+ вопросов в Telegram
Открыть Карьерник в Telegram

Как готовиться: план

За 4-6 недель:

  1. Неделя 1-2 — ML теория + ranking + geo. ML-теория.
  2. Неделя 3 — Python + SQL. Python для DS.
  3. Неделя 4 — System design. Classifieds. ML system design.
  4. Неделя 5 — A/B + production. A/B для DS.
  5. Неделя 6 — Mocks + behavioral.

Частые ошибки

  • Без ranking опыта.
  • Без geo-features. Proptech-специфика.
  • «Только deep learning».
  • Слабый SQL.
  • Без production.

Связанные темы

FAQ

Удалёнка в Циан для DS?

Гибрид часто.

Зарплатные вилки 2026?

Middle DS: 240-360k. Senior: 360-540k.

Английский нужен?

Базовый — желательно.

Сколько этапов?

4-5 этапов, 2-3 недели.

Это официальная информация?

Этапы основаны на публичных источниках и опыте кандидатов. Уточняйте у рекрутера.

Ещё по теме