Собеседование на Data Scientist в X5

Почему X5 — особенный работодатель для DS

X5 Retail Group — крупнейший продуктовый ритейл РФ. DS-команда работает над прогнозированием спроса (по тысячам магазинов × сотням SKU), оптимизацией ассортимента, dynamic pricing, программой лояльности, ranking в e-com Vprok, persona-segmentation.

Стек: Python + scikit-learn + LightGBM + PyTorch + Spark + ClickHouse + MLflow. X5 Tech инвестирует в ML, команда активно растёт.

Актуальные вакансии — на job.x5.tech.

Этапы собеседования

1. HR-скрининг (30-45 минут)

Знакомство:

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

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

2. ML теория (60-90 минут)

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

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:

• Demand forecasting по магазинам × SKU
• Recommendation для Vprok / Перекрёсток
• Dynamic pricing
• Customer segmentation для лояльности

Подготовка: ML system design, feature engineering.

5. Поведенческое (45-60 минут)

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

Особенности по командам

Demand Forecast: прогноз по тысячам магазинов.

Pricing / Promo: dynamic pricing, promo optimization.

Vprok / E-com: recommendation, search ranking.

Лояльность / CRM: сегментация, churn.

Supply Chain: оптимизация запасов.

Что X5 ценит в DS

• ML фундамент. Бустинги, time-series.
• Retail domain. Понимание продуктового ритейла.
• SQL уверенно.
• Pragmatism. LightGBM + features часто beats deep.
• Production mindset.

Как готовиться: план

За 4-6 недель:

1. Неделя 1-2 — ML теория + time-series. 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

• Без time-series понимания. Demand forecast — core.
• «Только deep learning». LightGBM beats.
• Слабый SQL.
• Без retail domain.
• Без production.

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 X5 для DS?

Гибрид часто.

Зарплатные вилки 2026?

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

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.