Собеседование на Data Scientist в МегаФоне

Почему МегаФон — особенный работодатель для DS

МегаФон — один из крупнейших телекомов РФ. DS-команда работает над прогнозированием churn абонентов, скорингом, антифродом, рекомендациями (тарифы, услуги), NLP для саппорта, network anomaly detection. Объёмы: миллионы абонентов, миллиарды CDR.

Стек: Python + sklearn + LightGBM + PyTorch + Spark + Hadoop + Greenplum + MLflow. AI-направления активно растут (МегаФон AI).

Актуальные вакансии — на careers.megafon.ru.

Этапы собеседования

1. HR-скрининг (30-45 минут)

Знакомство:

• Опыт ML, особенно в telecom / classifieds
• Стек: sklearn / LightGBM / PyTorch / Spark
• Motivation

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

2. ML теория (60-90 минут)

• Классика: bias-variance, регуляризация
• Бустинги (XGBoost, CatBoost, LightGBM)
• Churn prediction специфика (survival analysis)
• Anomaly detection

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:

• Churn prediction telecom-абонентов
• Recommendation тарифов / услуг
• Антифрод в реальном времени
• Network anomaly detection

Подготовка: ML system design, feature engineering.

5. Поведенческое (45-60 минут)

STAR: cross-team, production ML, trade-offs.

Особенности по командам

Retention / Churn: prediction оттока абонентов.

Marketing ML: рекомендации, persona-targeting.

Антифрод: real-time.

Network ML: anomaly detection в сети.

МегаФон AI: новые направления, NLP.

Что МегаФон ценит в DS

• ML фундамент. Бустинги, метрики.
• Telecom domain. Churn, ARPU, LTV.
• SQL уверенно.
• Production mindset.
• Compliance. PII абонентов.

Как готовиться: план

За 4-6 недель:

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

Частые ошибки

• Без telecom-метрик. ARPU, churn rate — must.
• «Только deep learning». LightGBM beats.
• Без A/B.
• Слабый SQL.
• Без production.

Связанные темы

• Собеседование на Data Scientist
• ML-теория на собесе DS
• ML system design
• Feature engineering
• A/B-тесты для DS
• Python для DS

FAQ

Удалёнка в МегаФоне для DS?

Гибрид часто.

Зарплатные вилки 2026?

Middle DS: 230-350k. Senior: 350-510k.

Английский нужен?

Не обязателен.

Сколько этапов?

4-5 этапов, 2-3 недели.

Это официальная информация?

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