13 мая 2026 г.·3 мин чтения

Собеседование на ML Engineer в Ozon

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 Ozon — особенный работодатель для MLE

Ozon — крупнейший российский маркетплейс. ML-системы — ranking каталога, рекомендации, search, антифрод, dynamic pricing для pro-продавцов. Высокая нагрузка (сотни миллионов запросов в день). Стек: Python + PyTorch + Catboost + K8s + Kafka + ClickHouse.

MLE в Ozon работает на scale. Engineering culture, code review, CI/CD для моделей — стандарт.

Актуальные вакансии — на job.ozon.ru.

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

Этапы собеседования

1. HR-скрининг (30-45 минут)

  • Опыт production ML
  • Стек: PyTorch / K8s
  • Motivation: e-com scale

Питч 90 секунд.

2. ML теория (60-90 минут)

  • Бустинги (Catboost)
  • Ranking metrics (NDCG, MAP)
  • Recommendation

Подготовка: ML-теория.

3. Python live coding (60 минут)

Алгоритмы, ML pipeline.

Подготовка: Python для DS.

4. ML System Design (90 минут)

Кейсы:

  • Search / category ranking
  • Recommendation system
  • Real-time антифрод
  • Dynamic pricing

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: cross-team, ownership, scale.

Особенности по командам

Search & Ranking: core ranking каталога.

Recommendations: carousel, корзина, push.

Антифрод: real-time для платежей.

Logistics ML: routing, ETA, dispatch.

Pricing / Promo: dynamic pricing для продавцов.

Что Ozon ценит в MLE

  • Production ML. Models в проде.
  • Ranking / Recommendation опыт. Core для Ozon.
  • K8s. Стандарт.
  • Engineering culture.
  • High-load awareness.
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 / recommendation.
  • Без K8s.
  • Только notebook.
  • Без high-load mindset.

Связанные темы

FAQ

Удалёнка в Ozon для MLE?

Гибрид часто.

Зарплатные вилки 2026?

Middle MLE: 290-440k. Senior: 440-680k.

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