Собеседование на Data Scientist в Самолёте
Содержание:
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.
Как готовиться: план
За 4-6 недель:
- Неделя 1-2 — ML теория + pricing. ML-теория.
- Неделя 3 — Python + SQL. Python для DS.
- Неделя 4 — System design. Proptech. ML system design.
- Неделя 5 — A/B + production. A/B для DS.
- Неделя 6 — Mocks + behavioral.
Частые ошибки
- Без proptech domain.
- «Только deep learning».
- Слабый SQL.
- Без geo-features.
- 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 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.