Собеседование на Data Scientist в ВкусВилл

Почему ВкусВилл — особенный работодатель для DS

ВкусВилл — крупная сеть «здорового питания»: тысячи магазинов + e-com + собственное производство. DS-команда работает над персонализацией, рекомендациями, прогнозированием спроса, оптимизацией ассортимента, тарифами лояльности.

Стек: Python + scikit-learn + LightGBM + Spark + ClickHouse + MLflow. Команда DS относительно небольшая, ownership высокий, fast iteration cycle.

Актуальные вакансии — на career.vkusvill.ru.

Этапы собеседования

1. HR-скрининг (30-45 минут)

Знакомство:

• Опыт ML, особенно retail / e-com
• Стек: sklearn / LightGBM / Spark
• Motivation: healthy food / retail

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

2. ML теория (60-90 минут)

• Классика: bias-variance, регуляризация
• Бустинги (XGBoost, CatBoost, LightGBM)
• Recommendation: CF, content-based
• Time-series forecasting

Подготовка: ML-теория, time-series.

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:

• Recommendation в e-com
• Demand forecast по SKU
• Customer churn prediction
• Сегментация для лояльности

Подготовка: ML system design, feature engineering.

5. Поведенческое (45-60 минут)

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

Особенности по командам

E-com / Recommendations: carousel, persona, корзина.

Demand Forecasting: прогноз по SKU и магазинам.

Лояльность / CRM: сегментация, churn, retention.

ML / Pricing: dynamic pricing, promo optimization.

Производство: прогнозирование производства, контроль качества.

Что ВкусВилл ценит в DS

• ML фундамент. Классика + бустинги.
• SQL уверенно. Features чаще в SQL.
• Domain understanding. Retail / healthy food.
• Pragmatism. Простые модели + features beats complex.
• Production mindset. Не только notebook.

Как готовиться: план

За 4-6 недель:

1. Неделя 1-2 — ML теория + forecasting. ML-теория, time-series.
2. Неделя 3 — Python + SQL. Python для DS.
3. Неделя 4 — System design. Retail. ML system design.
4. Неделя 5 — A/B + production. A/B для DS.
5. Неделя 6 — Mocks + behavioral.

Частые ошибки

• «У меня deep learning». В ВкусВилл LightGBM + features beats deep.
• Без time-series понимания. Demand forecast — must.
• Слабый SQL. Features чаще в SQL.
• Без retail domain. Не покажешь экспертизу.
• Без production. Спросят как deploy.

Связанные темы

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

FAQ

Удалёнка в ВкусВилл для DS?

Гибрид часто.

Зарплатные вилки 2026?

Middle DS: 220-340k. Senior: 340-490k.

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.