Собеседование на Data Scientist в ДомКлик

Почему ДомКлик — особенный работодатель для DS

ДомКлик — PropTech Сбера. DS работает над AVM (automated valuation model), recsys объявлений, классификацией спама / мошенничества, scoring ипотечных заявок, NLP анализом текстов объявлений.

Особенность: специфический PropTech-домен с tabular + text + geo + image. Подробнее — на странице карьеры Сбера.

Этапы собеседования

1. Скрининг (30 минут)

Опыт, мотивация.

2. SQL и Python (60 минут)

SQL — middle.

3. ML-теория (60-90 минут)

• Classical ML: gradient boosting
• Метрики regression: MAE, MAPE
• NLP базовый
• Recsys в sparse data

4. ML system design (60 минут)

«AVM для квартир», «recsys объявлений», «classification спама».

5. Поведенческое + финал

STAR.

Что ДомКлик ценит в DS

• Classical ML.
• PropTech-domain.
• Multi-modal ML. Tabular + text + geo.
• Recsys в sparse.
• Compliance. 152-ФЗ.

Типичные задачи и кейсы

• «AVM для квартир: фичи, модель, метрика»
• «Recsys объявлений: cold start»
• «Classification спама»
• «Scoring ипотечной заявки»
• «NLP-извлечение характеристик объявления»

Как готовиться: план

1. Classical ML.
2. Recsys. Cold start.
3. NLP базовый.
4. PropTech-domain.
5. SQL. Middle.

Частые ошибки

• Recsys без cold start.
• AVM без интерпретируемости.
• Слабая SQL.

Связанные темы

• Собеседование на DS в Циан
• Embeddings на собесе DS
• Как посчитать MAPE в SQL
• Собеседование на PM в ДомКлик
• Собеседование на DS в Sber AI

FAQ

Сколько этапов?

Обычно 5-6.

Нужен ли PropTech-опыт?

Желателен.

Какой уровень SQL?

Middle.

Это официальная информация?

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