Собеседование на Data Engineer в МТС Банке

Почему МТС Банк — особенный работодатель для DE

МТС Банк — банковская часть экосистемы МТС. DE работает с банковскими данными + интеграцией с телеком-стеком МТС (общие фичи для cross-sell). Стэк: Spark / Hadoop для batch, ClickHouse для аналитики, Kafka для streaming, Airflow.

Особенность: данные на стыке банка и телекома, требования compliance двойные (152-ФЗ, банковская тайна, телеком-регулирование). Подробнее — на странице карьеры МТС.

Этапы собеседования

1. Скрининг с рекрутером (30 минут)

Опыт, мотивация. Специфика:

• Был ли опыт в банке / финтехе
• Знание SQL deep + Python
• Готовность к compliance

2. SQL и Python (60 минут)

SQL — middle-senior.

3. Big Data + Spark (60-90 минут)

Spark deep.

4. ClickHouse / Streaming (45-60 минут)

ClickHouse + Kafka.

5. Архитектура (60 минут)

«Pipeline для скоринговой витрины», «cross-sell витрина из телеком-фичей», «обработка PII».

6. Поведенческое + финал

STAR + стратегический разговор.

Что МТС Банк ценит в DE

• Big data. Spark.
• Streaming. Kafka.
• ClickHouse. Для real-time.
• Compliance. 152-ФЗ, банковская тайна.
• Интеграция со стеком МТС. Общие фичи.

Типичные задачи и кейсы

• «Скоринговая витрина: фичи из банка + телекома»
• «Cross-sell candidate-таблица: пайплайн»
• «PII в фичах из телекома: обработка»
• «Spark job на банковских транзакциях: оптимизация»
• «Real-time fraud-events через Kafka + ClickHouse»

Как готовиться: план

1. Spark deep. RDD, DataFrame, optimizer.
2. ClickHouse. Engines, partitioning.
3. Streaming. Kafka.
4. Compliance. 152-ФЗ, банковская тайна.
5. DWH. Star schema.

Частые ошибки

• Игнорировать compliance. Двойной — банк + телеком.
• Слабая SQL. Senior-уровень.
• Spark поверхностно. Без shuffle / skew — слабо.

Связанные темы

• Собеседование на DE в МТС
• Собеседование на DE в Альфа-Банке
• Spark на собесе DE
• Kafka streaming
• Собеседование на DS в МТС Банке

FAQ

Сколько этапов?

Обычно 5-6. Срок 4-6 недель.

Нужен ли банковский опыт?

Желателен. Релевантным считается финтех или enterprise.

Какие инструменты главные?

Spark + ClickHouse + Kafka + Airflow.

Это официальная информация?

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