13 мая 2026 г.·3 мин чтения

Собеседование на ML Engineer в Авито

Готовься к собесу аналитика как в Duolingo
10 минут в день — SQL, Python, A/B, метрики. 1700+ вопросов в Telegram
Открыть Карьерник в Telegram

Содержание:

Почему Авито — особенный работодатель для MLE

Авито — крупнейший classifieds в РФ. ML-системы — search ranking объявлений, рекомендации, антифрод (поддельные объявления / scammers), модерация контента, dynamic pricing для pro-продавцов, CV для проверки фото товаров.

Engineering culture сильная, scale большой. Стек: Python + PyTorch + Catboost + K8s + Kafka + ClickHouse.

Актуальные вакансии — на career.avito.ru.

Информация основана на публичных источниках и опыте кандидатов. Команды Авито используют разные процессы — уточняйте у рекрутера.

Этапы собеседования

1. HR-скрининг (30-45 минут)

  • Опыт production ML, особенно ranking / classifieds
  • Стек: PyTorch / K8s

Питч 90 секунд.

2. ML теория (60-90 минут)

  • Бустинги
  • Ranking metrics (NDCG, MAP, MRR)
  • Antifraud / anomaly detection

Подготовка: ML-теория.

3. Python live coding (60 минут)

Алгоритмы, ML pipeline.

Подготовка: Python для DS.

4. ML System Design (90 минут)

Кейсы:

  • Ranking для search
  • Recommendation объявлений
  • Real-time fraud detection
  • Content moderation (NLP / CV)

Подготовка: MLOps, Model serving, Feature stores.

5. Production / infra (60 минут)

K8s, GPU, monitoring, CI/CD.

Подготовка: Monitoring drift, Deployment strategies.

6. Поведенческое (45 минут)

STAR.

Особенности по командам

Search & Ranking: ML ranking объявлений.

Recommendations: carousel, push.

Антифрод: real-time детект фейков / scammers.

Модерация: NLP / CV для проверки.

Pro / B2B: ML для продавцов (pricing).

Что Авито ценит в MLE

  • Production ML.
  • Ranking / Recommendation опыт.
  • K8s.
  • Classifieds domain.
  • Engineering culture.
Готовься к собесу аналитика как в Duolingo
10 минут в день — SQL, Python, A/B, метрики. 1700+ вопросов в Telegram
Открыть Карьерник в Telegram

Как готовиться: план

За 6-8 недель:

  1. Неделя 1-2 — Python + ML + ranking.
  2. Неделя 3 — K8s + Docker.
  3. Неделя 4 — MLOps + feature stores. MLOps, Feature stores.
  4. Неделя 5 — System design.
  5. Неделя 6 — Monitoring + deployment. Monitoring drift.
  6. Неделя 7-8 — Mocks + behavioral.

Частые ошибки

  • Без production опыта.
  • Без ranking опыта.
  • Без K8s.
  • Только notebook.
  • Без classifieds domain.

Связанные темы

FAQ

Удалёнка в Авито для MLE?

Гибрид часто.

Зарплатные вилки 2026?

Middle MLE: 300-450k. Senior: 450-680k.

Английский нужен?

Базовый — желательно.

Сколько этапов?

5-6 этапов, 3-4 недели.

Это официальная информация?

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

Ещё по теме