ML Mentor
К реальным собесам
Реальный собесAlmus2026-04-21

Almus Final: RecSys, прогнозы и team fit

Финальный собес с вопросами про бизнес-контекст в DS, внешние сигналы для прогноза, сезонность в RecSys и инициативность в продуктовых ML-командах.

Таймлайн собеседования

Компактный список вопросов и задач по ходу записи: раскрывайте только нужные детали.

00:09:05-00:17:40Вопрос

MAPE и маркетинговые метрики: LTV, ARPU, RPU

00:17:40-00:18:05Вопрос

Нужно ли DS понимать бизнес-логику продукта

00:18:22-00:18:59Вопрос

Какие внешние сигналы брать для более качественного прогноза

00:19:06-00:20:52Вопрос

Какие внешние признаки брать кроме поведения внутри продукта

00:20:52-00:21:07Вопрос

Как учитывать сезонность в рекомендациях и прогнозах

00:30:53-00:34:17Behavioral

Что кандидат ищет в новой роли и почему это должно совпасть с компанией

00:34:17-00:42:14Behavioral

Что кандидат сейчас изучает и как держит инженерный уровень

00:42:14-00:51:09Behavioral

Пример инициативы: перенос успешного ML-подхода в другой домен

00:51:09-00:52:37Behavioral

Как кандидат выбирает компании и продуктовые вертикали

00:54:35-00:57:25Behavioral

Кейс, где кандидат сам увидел возможность автоматизации

01:08:42-01:10:07Вопрос

Как будут устроены offline и production итерации над моделью

Выводы и как готовиться

  • Для прогнозов и рекомендаций важно не ограничиваться clickstream: acquisition, промо, регион, supply и календарь часто дают сильные признаки.
  • Сезонность нужно обсуждать вместе с temporal validation и защитой от leakage.
  • На behavioral части полезно заранее иметь 2-3 истории про инициативы, impact и выбор следующей роли.