Собеседование на Data Scientist в СберЗдоровье

Почему СберЗдоровье — особенный работодатель для DS

СберЗдоровье — medtech в экосистеме Сбера. DS работает с NLP жалоб пациентов, classification медицинских данных, scoring рисков, recsys врачей, retention. Domain — деликатный (медицинская тайна, regulated).

Особенность: medtech требует понимания клинической логики + regulator. 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
• NLP: классификация, NER (медицинские термины)
• Recsys (врачи)
• Метрики classification

4. ML system design (60 минут)

«NLP жалоб», «scoring рисков», «recsys врачей».

5. Поведенческое + финал

STAR.

Что СберЗдоровье ценит в DS

• Classical ML.
• NLP. Медицинский домен.
• Recsys. Врачи.
• Compliance. 152-ФЗ, медицинская тайна.
• Ethical-mindset.

Типичные задачи и кейсы

• «NLP-классификация жалоб пациентов»
• «Scoring рисков по симптомам»
• «Recsys врачей»
• «Classification рецептов / диагнозов»
• «Retention пациентов»

Как готовиться: план

1. Classical ML.
2. NLP базовый. TF-IDF, BERT, NER.
3. Recsys.
4. Compliance. 152-ФЗ.
5. MedTech-domain.

Частые ошибки

• Игнорировать compliance. Медданные = privacy.
• NLP без domain. Медицинские термины специфичны.
• Слабая SQL.

Связанные темы

• Собеседование на DS в Sber AI
• Embeddings на собесе DS
• Accuracy vs F1
• Собеседование на PM в СберЗдоровье
• Anomaly detection на собесе DS

FAQ

Сколько этапов?

Обычно 5-6.

Нужен ли medtech-опыт?

Желателен.

Какой уровень SQL?

Middle.

Это официальная информация?

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