Собеседование на Data Scientist в Самолёте

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

Почему Самолёт — особенный работодатель для DS

Группа «Самолёт» — один из крупнейших девелоперов жилой недвижимости РФ. DS-команда работает над scoring lead-ов, recommendation объектов, dynamic pricing квадратных метров, прогнозированием sales, ML для mortgage-скоринга. Domain — proptech, real estate.

Стек: Python + scikit-learn + LightGBM + PyTorch + Spark + ClickHouse + MLflow.

Актуальные вакансии — на career.samolet.ru.

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

Этапы собеседования

1. HR-скрининг (30-45 минут)

Знакомство:

  • Опыт ML, особенно proptech / e-com / finance
  • Стек: sklearn / LightGBM / Spark
  • Motivation

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

2. ML теория (60-90 минут)

  • Классика: bias-variance, регуляризация
  • Бустинги
  • Pricing ML
  • Geo-features (важно для proptech)

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:

  • Lead scoring для sales
  • Recommendation квартир
  • Dynamic pricing метров
  • Mortgage approval ML

Подготовка: ML system design, feature engineering.

5. Поведенческое (45-60 минут)

STAR: cross-team, ML в проде, ownership.

Особенности по командам

Sales ML: scoring lead-ов.

Pricing: dynamic pricing.

Recommendation: объекты, опции квартир.

Mortgage ML: scoring заявок.

Аналитика стройки: ML для предсказаний сроков.

Что Самолёт ценит в DS

  • ML фундамент. Бустинги, метрики.
  • Proptech / real estate domain.
  • SQL уверенно.
  • Geo / spatial features.
  • Production mindset.
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 + pricing. ML-теория.
  2. Неделя 3 — Python + SQL. Python для DS.
  3. Неделя 4 — System design. Proptech. ML system design.
  4. Неделя 5 — A/B + production. A/B для DS.
  5. Неделя 6 — Mocks + behavioral.

Частые ошибки

  • Без proptech domain.
  • «Только deep learning».
  • Слабый SQL.
  • Без geo-features.
  • Без production.

Связанные темы

FAQ

Удалёнка в Самолёте для DS?

Гибрид часто.

Зарплатные вилки 2026?

Middle DS: 250-370k. Senior: 370-540k.

Английский нужен?

Не обязателен.

Сколько этапов?

3-4 этапа, 1-2 недели.

Это официальная информация?

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