Собеседование на ML Engineer в Т-Банке

Почему Т-Банк — особенный работодатель для MLE

Т-Банк — самый ML-driven банк РФ. Скоринг, антифрод, NLP для саппорта, рекомендации — всё работает на ML в проде. MLE в Т-Банке проектирует ML-platform, deployment pipelines, monitoring. Engineering culture сильная.

Стек: Python + PyTorch + Catboost + Kubernetes + dbt + MLflow + in-house tools.

Актуальные вакансии — на tbank.ru/career.

Этапы собеседования

1. HR-скрининг (30-45 минут)

• Опыт production ML
• Compliance background (банк)
• Стек: PyTorch / K8s

Питч 90 секунд: проект, scale, regulatory, impact.

2. ML теория (60-90 минут)

• Бустинги (Catboost, XGBoost, LightGBM)
• Метрики, especially banking (GINI, KS)
• A/B-тесты

Подготовка: ML-теория.

3. Python live coding (60 минут)

• Алгоритмы
• ML pipeline implementation

Подготовка: Python для DS.

4. ML System Design (90 минут)

Кейсы:

• Скоринг pipeline
• Антифрод real-time
• Feature store + model registry
• Compliance audit trail

Подготовка: MLOps, Model serving, Feature stores.

5. Production / compliance (60 минут)

K8s, monitoring, explainability, model risk management.

Подготовка: Monitoring drift, Deployment strategies.

6. Поведенческое (45 минут)

STAR: cross-team, compliance situations, ownership.

Особенности по командам

Скоринг / Розница: кредитные карты, лимиты.

Антифрод: real-time low-latency.

NLP / Саппорт: assistant, чат-боты.

Recommendation: инвестиции (Tinkoff Pulse), продукты.

Tinkoff Cloud / B2B AI: managed ML для клиентов.

Что Т-Банк ценит в MLE

• Production ML. Models в проде на scale.
• Banking compliance. Audit, explainability.
• K8s / Docker. Стандарт.
• Catboost / Python. Yandex stack.
• Engineering culture. Code review, тесты.

Как готовиться: план

За 6-8 недель:

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

Частые ошибки

• Без banking domain.
• Без compliance mindset.
• Без production scale awareness.
• Только notebook.
• Без K8s.

Связанные темы

• Собеседование на ML Engineer
• MLOps
• Feature stores
• Model serving
• Monitoring и drift
• Deployment strategies

FAQ

Удалёнка в Т-Банке для MLE?

Гибрид часто.

Зарплатные вилки 2026?

Middle MLE: 320-470k. Senior: 470-720k.

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.