Выберите направление
Как мы нанимаем
стажёров аналитиков-разработчиков
Процесс отбора
Код Python + SQL
Этапы отбора
Вам предстоит решить 6 задач за 6 часов. Сделать это можно в течение недели с момента получения письма. После нажатия кнопки «Начать» запустится таймер, который нельзя поставить на паузу.
Перед стартом рекомендуем прорешать тренировочный контест — в нём собраны задачи, которые использовались в тестовых заданиях ранее.
Задачи можно решать на любом языке без использования подключаемых библиотек. Все решения проверяются автоматически. Если решение не проходит проверку, стоит учесть возможные краевые случаи, написать стресс‑тесты, более тщательно проанализировать возможные ошибки или обратиться к инструкции к Контесту.
Пожалуйста, решайте задачи самостоятельно. Мы хотим оценить именно ваши навыки, поэтому использование AI-агентов и LLM запрещено. Все решения проходят проверку на антиплагиат.
После успешного прохождения тестового задания вас пригласят на 2 технических онлайн-интервью. Вам понадобится ноутбук или компьютер, клавиатура и веб‑камера. Интервью будет проходить в совместном онлайн‑редакторе, без возможности запустить код, использовать поиск и AI‑ассистентов.
-
Секция с кодом
Это техническое онлайн-интервью в зуме в совместном редакторе длительностью около часа. Секция проверяет навык написания кода, алгоритмы и структуры данных, Python и SQL.
Основные проверяемые темы
Алгоритмы и структуры данных:
- сложность алгоритмов по скорости и памяти;
- массивы и строки;
- сортировка (например, bubble sort или quicksort).
SQL:
- SELECT, WHERE, ORDER BY;
- агрегаты + GROUP BY;
- CASE WHEN;
- JOIN’ы;
- подзапросы и CTE;
- оконные функции.
Залог успешного прохождения интервью — уверенный навык написания кода без запуска. Важно уметь самостоятельно придумывать решение, оценивать сложность алгоритмов, искать ошибки и учитывать краевые случаи.
Не менее важно выстраивать коммуникацию с интервьюером: озвучивать своё решение до написания кода, рассуждать вслух и озвучивать свои идеи. А также не бояться задавать вопросы, прислушиваться к подсказкам и реагировать на них.
- Секция по аналитике и теорверу
Это техническое онлайн-интервью в зуме длительностью около часа. Секция включает аналитический практико-ориентированный устный кейс и задачи по статистике, не требующие сложных вычислений.
Залог успешного прохождения интервью — навык применять и ориентироваться в базовых темах, по теории вероятности, в решении задач. Умение решать аналитические кейсы, что включает в себя: навык понимать контекст и собирать требования, генерировать гипотезы, адаптироваться в новых вводных, доносить свои мысли.
Будьте готовы презентовать себя, свой опыт и навыки. Опыт самостоятельных проектов — всегда преимущество. Будет полезно, если вы заранее вспомните такие примеры и подробно расскажите о них на собеседовании.
А также будьте готовы решить одну или несколько задач, связанных с деятельностью команды.
Чтобы чувствовать себя увереннее, рекомендуем прочитать пост в нашем телеграм‑канале про финальные встречи с командами.
Материалы по подготовке
-
Общие материалы
-
Где порешать задачи
-
Начните с решения задач уровня Easy по каждой теме. Обычно эти задачи требуют применения только одного алгоритма или структуры данных для решения. Примерно такого уровня задачи будут на собеседовании.
Цель:
- научиться писать код в онлайн-редакторе без code completion и других помощников;
- освоиться с базовыми алгоритмами и структурами данных;
- стараться минимизировать количество попыток на каждой задаче.
Для минимизации количества попыток нужно внимательно проверять свой код на наличие синтаксических ошибок, придумывать примеры с краевыми условиями (например, входящий массив — пустой) и проверять решение на них.
Чтобы чувствовать себя увереннее можете решать задачи уровня Medium. Как правило, для их решения потребуется скомбинировать 2–3 алгоритма или структуры данных.
Общие рекомендации по решению задач
-
Материалы
-
-
Книга «Статистика и котики», Владимир Савельев
-
Книга А. В. Лебедев «Теория вероятностей и математическая статистика»
-
Книга М. Б. Лагутин «Наглядная математическая статистика»
-
Книга П. Брюс, П. Гедек, Э. Брюс «Практическая статистика для специалистов Data Science»
Книги
-
-
Материалы
ПОДГОТОВКА К ИНТЕРВЬЮ: СОВЕТЫ
Напишите, если остались вопросы: intern@yandex-team.ru