Как мы нанимаем аналитиков-разработчиков

Как мы нанимаем
аналитиков-разработчиков

Советы для кандидатов

~ 1 месяц

длительность всех собеседований

до 60 минут

длительность каждого интервью

Zoom или Skype

Код пишем в онлайн-редакторе Яндекс Интервью

Об интервью

Аналитики в Яндексе проходят три ключевых блока интервью: знакомство с рекрутером, технические секции и финальные встречи.

Знакомство с командами

Трек технических секций в большинстве команд универсальный, чтобы вы могли продемонстрировать свои способности и претендовать на финальные встречи с разными командами Яндекса. Так вы сможете выбрать самую интересную вам вакансию.

Этапы собеседований

Получить представление о том, как организованы собеседования, поможет этот ролик

Знакомство с рекрутером Zoom

1—3* технические встречи с командой Zoom

Знакомство с представителями команд.
Решение технических задач (аналитических или логических, на знание матстата и ML).
Написание кода.
Изредка (например, для руководящей позиции) могут потребоваться дополнительные встречи. Рекрутер сообщит вам об этом.

Алгоритмическая секция Zoom

Финальные встречи Zoom

Презентация оффера Zoom

* Трек технических встреч зависит от вашего направления аналитики. Чаще всего мы собеседуем по следующему треку:

Общая аналитическая встреча ⏱ 1 час

Этап проходят аналитики всех направлений в real-time, пишут на Python. Мы предложим решить одну из задач, с которыми сталкиваются наши аналитики, с реальным датасетом в DataSphere от Yandex Cloud и средой выполнения Jupyter Notebook. Проверим, знаете ли вы методы решения задач, умеете ли быстро применять их на реальных данных.

Подготовка к собеседованию

Потренируйтесь в написании кода на Python во фреймворке Jupyter Notebook. IPython и Jupyter Notebook https://coderun.yandex.ru optimization.ipynb
Создайте аккаунт на ya.ru и авторизуйтесь.
Приготовьтесь к демонстрации экрана в Zoom.

Во время интервью:

Интервьюер отправит ссылку на проект задачи в Yandex Cloud
Вы будете работать онлайн во фреймворке Jupyter Notebook.

Мы оценим ваши умения:

работать с данными и получать на их основе требуемые величины,
проверять валидность данных и методы их подготовки,
формализовать продуктовые требования в форме показателей и их изменений,
генерировать гипотезы на основе полученных и обработанных данных.

Аналитическая секция по вашему
направлению ⏱ 1 час

Представители команд расскажут о специфике направления и предложат несколько кейсов с задачами.

Data scientist

Предложим задачи двух направлений:

ML. Спросим о принципах машинного обучения и основных подходах к нему, проверим умение формулировать задачи, создавать и отбирать факторы, формировать обучающие и тестовые выборки, оценивать качество обученных классификаторов и по возможности их улучшать.
Аналитика. Проверим ваши знания технического устройства веб-сайтов, основных метрик, способов монетизации веб-контента. Могут встретиться задачи на знание статистики и теории вероятностей, вопросы по проверке гипотез (А/B-тесты и другие способы измерений).

Бизнес-аналитик

Вас ждут:

Вопросы по ключевым бизнес-метрикам (MAU, DAU, LTV и др.), их соотношению между собой и с данными о потребителях.
Проверка умения строить дашборды и принимать решения на основе полученных данных.
Задачи на логику и общее понимание бизнеса или продукта.

Продуктовый аналитик

Предложим задачи двух направлений

Аналитика. Проверим ваши знания технического устройства веб-сайтов, основных метрик, способов монетизации веб-контента. Могут встретиться задачи на знание статистики и теории вероятностей, вопросы по проверке гипотез (А/B-тесты и другие способы измерений). На собеседовании мы наверняка попросим придумать метрику для конкретного кейса.
Теория вероятностей и математическая статистика. Вы должны хорошо понимать основные понятия теории вероятностей (случайная величина, распределение), знать математические критерии проверки статистических гипотез, уметь оценивать доверительные интервалы.

Data engineer

Предложим задачи двух направлений:

Аналитика. Проверим ваши знания технического устройства веб-сайтов, основных метрик, способов монетизации веб-контента. Могут встретиться задачи на знание статистики и теории вероятностей.
Базы данных. Предложим написать стандартные SQL-запросы (select, join). Можем поговорить про оконные функции, оптимизацию запросов и индексы.

Подготовка к собеседованию

Потренируйтесь решать Парадокс Монти Холла, задачи по матстату и терверу из ШАД;
Почитайте книги: В. Савельев «Статистика и котики», Л. Н. Фадеева, А. В. Лебедев «Теория вероятностей и математическая статистика», М. Б. Лагутин «Наглядная математическая статистика».

Алгоритмы и структуры данных ⏱ 1 час

Этап для аналитиков, которым не обойтись без написания кода на Python в процессе работы.

Мы предложим решить одну алгоритмическую задачу за 30 минут в среде разработки Яндекс Код без компилятора и подсказок.

Алгоритмы, которые чаще всего встречаются в задачах:

сортировка (например, bubble sort или quicksort);
разворот одно- или двусвязного списка;
разворот строки;
обход дерева.

Подробно об алгоритмической секции мы рассказали в посте на Хабре.

Подготовка к собеседованию

Готовьтесь: от этого напрямую зависит результат.
Пишите читаемый код без ошибок. Не усложняйте его.
Приготовьтесь решать несложные задачи в уме, без запуска кода в консоли.
Не отдавайте решение, пока не уверены, что оно работает.
Помните о краевых случаях. Напишите тест-кейсы и проверьте их.
Формулируйте решение вслух

Примеры наших задач:

Видео, в которых мы разбираем задачи Контеста:

Полезные ресурсы:

LeetCode задачи уровня medium помогут подготовиться ко встречам с командами.
Видеолекции курса «Алгоритмы и структуры данных»
TopCoder
HackerRank
CollabEdit