13 мая 2026 г.·3 мин чтения

Собеседование на ML Engineer в Самокате

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 Самокат — особенный работодатель для MLE

Самокат — лидер quick commerce (доставка за 15 минут) в РФ. ML-системы: hyperlocal demand forecasting, dynamic ассортимент для dark stores, recommendation, ETA prediction, antifraud, dispatch.

Hyperlocal domain — особый: пространственные features, время суток, погода. Стек: Python + PyTorch + Catboost + K8s + Kafka.

Актуальные вакансии — на career.samokat.ru.

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

Этапы собеседования

1. HR-скрининг (30-45 минут)

  • Опыт production ML в delivery / quick commerce
  • Стек: PyTorch / K8s

Питч 90 секунд.

2. ML теория (60-90 минут)

  • Бустинги
  • Time-series forecasting
  • Spatial / geo features

Подготовка: ML-теория.

3. Python live coding (60 минут)

Алгоритмы, ML pipeline.

Подготовка: Python для DS.

4. ML System Design (90 минут)

Кейсы:

  • Demand forecasting hyperlocal
  • Dynamic ассортимент dark stores
  • ETA prediction
  • Antifraud real-time

Подготовка: MLOps, Model serving, Feature stores.

5. Production / infra (60 минут)

K8s, monitoring, CI/CD.

Подготовка: Monitoring drift, Deployment strategies.

6. Поведенческое (45 минут)

STAR.

Особенности по командам

Demand Forecast: hyperlocal по микрорайонам.

Inventory ML: dynamic ассортимент.

Recommendation: персонализация.

Logistics ML: ETA, dispatch.

Pricing ML: dynamic pricing.

Что Самокат ценит в MLE

  • Production ML.
  • Quick commerce domain.
  • Geo / spatial features.
  • K8s.
  • Real-time mindset.
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 + time-series.
  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 geo / spatial features.
  • Без K8s.
  • Только notebook.
  • Без quick commerce domain.

Связанные темы

FAQ

Удалёнка в Самокате для MLE?

Гибрид часто.

Зарплатные вилки 2026?

Middle MLE: 290-440k. Senior: 440-660k.

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