Выберите направление
Как мы нанимаем
стажёров аналитиков-разработчиков
Процесс отбора
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 интервью. Каждое проводится онлайн, вам понадобится ноутбук или компьютер, а также клавиатура и веб‑камера. Интервью будет проходить в совместном онлайн‑редакторе, без возможности запустить код, использовать поиск и AI‑ассистентов.
-
Секция по аналитике с кодом
Это техническое интервью, проверяющее сразу несколько аспектов работы аналитика. Оно продлится около часа и будет включать несколько задач на темы:
- Теория вероятностей: комбинаторика, распределение случайной величины, условная вероятность, формула полной вероятности, теорема Байеса;
- Статистика: точечное и интервальное оценивание, тестирование гипотез, дизайн экспериментов, доверительный интервал;
- Моделирование: различные способы измерения поведения пользователей, основные продуктовые метрики;
- Алгоритмы и структуры данных: сложность алгоритмов по скорости и памяти, сортировки, множества, словари;
- Python;
Опционально: SQL, основы машинного обучения.
Залог успешного прохождения интервью — уверенные знания в области теории вероятностей, статистики, моделирования, алгоритмов и структур данных, владение Python.
Не менее важно грамотно выстраивать коммуникацию с интервьюером: прислушиваться к подсказкам и реагировать на них, не бояться задавать вопросы, рассуждать вслух и озвучивать свои идеи.
- Секция с алгоритмической задачей
Это техническое интервью, проверяющее знание по алгоритмам и структурам данных. Оно продлится около получаса и будет включать только одну задачу. Залог успешного прохождения интервью — уверенное знание алгоритмов и выбранного языка программирования. Важно уметь оценивать сложность алгоритмов, писать читаемый код, внимательно проверять ошибки и учитывать краевые случаи. Алгоритмы, которые чаще всего встречаются в задачах:
- сортировка (например, bubble sort или quicksort);
- разворот одно- или двусвязного списка;
- разворот строки;
- обход дерева.
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
-
-
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
-
Материалы
ПОДГОТОВКА К ИНТЕРВЬЮ: СОВЕТЫ
Напишите, если остались вопросы: intern@yandex-team.ru