Собеседование на Data Scientist в Ростелекоме

Почему Ростелеком — особенный работодатель для DS

Ростелеком — крупнейший провайдер связи РФ и оператор государственных IT-сервисов. DS работает на стыке classical-телекома (биллинг, тарифы, церковные ARPU) и государственных платформ (Госуслуги, ЕМИАС). Главные задачи: churn prediction, NLP для классификации обращений, прогноз нагрузки на сеть, антифрод.

Особенность: enterprise + государственный домен. Длинные циклы согласования модели в продакшен, строгий compliance (ФСТЭК, 152-ФЗ). Подробнее — на странице карьеры Ростелекома.

Этапы собеседования

1. Скрининг с рекрутером (30 минут)

Опыт, мотивация. Специфика:

• Был ли опыт с табличными данными / NLP
• Знание классического ML
• Готовность к enterprise + compliance

2. SQL и Python (60 минут)

SQL — middle. Python — pandas, sklearn.

3. ML-теория (60-90 минут)

• Classical ML: gradient boosting
• Time series: прогноз нагрузки
• NLP базовый: классификация обращений в support
• Метрики classification + regression

4. ML system design (60 минут)

«Churn prediction премиум-абонентов», «NLP-классификация обращений в support», «прогноз нагрузки на сеть».

5. Поведенческое + финал

STAR + стратегический разговор.

Что Ростелеком ценит в DS

• Classical ML. Gradient boosting.
• Telecom-domain. ARPU, churn, MOU.
• NLP базовый. Для классификации обращений.
• Compliance. ФСТЭК, 152-ФЗ.
• Pragmatism. Простая интерпретируемая модель.

Типичные задачи и кейсы

• «Churn prediction премиум-абонентов»
• «NLP-классификация обращений в техподдержку»
• «Прогноз нагрузки на абонентскую станцию»
• «Антифрод в платежах за услуги связи»
• «Recsys дополнительных услуг (ТВ, интернет, мобильная связь)»

Как готовиться: план

1. Classical ML. Gradient boosting.
2. NLP базовый. TF-IDF, эмбеддинги, классификация.
3. Time series. ARIMA, Prophet.
4. Compliance. ФСТЭК, 152-ФЗ.
5. Telecom-domain. ARPU, churn, MOU.

Частые ошибки

• Игнорировать compliance. В госсегменте без compliance — не пройдёт.
• Слабая SQL. Уверенный middle.
• Зубрить deep learning без classical базы. В телеком-DS табличные данные.
• NLP поверхностно. Для классификации обращений нужны эмбеддинги.

Связанные темы

• Собеседование на DS в МТС
• Собеседование на DS в МегаФон
• Embeddings на собесе DS
• Accuracy vs F1
• Собеседование на SA в Ростелекоме

FAQ

Сколько этапов в собеседовании на DS в Ростелекоме?

Обычно 5-6: рекрутер → SQL/Python → ML-теория → ML system design → поведенческое → финал. Срок 4-6 недель.

Нужен ли телеком-опыт?

Желателен. Релевантным считается опыт в IT-госуслугах, enterprise SaaS.

Какой уровень SQL?

Уверенный middle.

Спрашивают ли NLP?

Для команд support / обращений — да.

Это официальная информация?

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