Начну с того, что я упустил момент, когда сбер 💲 поглотил Самокат 🛒 и теперь 3 продукта [Самокат, купер, Мегамаркет] являются одним.
Из забавного
1. Я общался по поводу задач и мне сказали, что приходится часть задач решать для Самоката, а часть для Купера. Ахахаха, ВТФ?
2. Когда подключался на тех интервью - у них не сработал видеомессенджер (свой) и я видел человека в мите, а меня не видели и не слышали. В итоге баловались триальным зумом и по 40 минут перекидывали друг другу миты, а потом и вовсе ушли в Телемост)))
Из этапов:
1. Скрининг - база, без теор. вопросов, прошлись по опыту.
2. Всего один тех на полтора часа:
SQL, Python / Pandas, мат. стат, АБ3. Финал в одну из 4х команд:
- Найм курьеров [ HR аналитика - сразу минус ]
- Процессинг заказа, доставка, но мало АБ [ Уже лучше, но без АБ грустно ]
- Лояльность пользователей, выявление паттернов, ML нет, АБ есть [ уже лучше, но без ML грустно ]
- Прогноз спроса. ML есть, АБ есть [ звучит супер найс ]
Задачка на размяться
У нас есть акция, где мы продаем боксы и в коллекции 10 уникальных фигурок. Как нам посчитать сколько боксов нам надо купить, чтобы с высокой вероятностью собрать фулл пак.
Ииии, я прикурил на разминке, потому что ожидал что-то типо формулы сочетания с повторениями или без, ну или уже задачку на Байеса.
1. SQL
Таблица - ORDERS_STATUSES с историей изменения статусов заказа.
Всего их может быть 4:
-
создан (created), - после если нет ошибок
принят в работу (accepted), и далее два варианта
-
доставлен (delivered)-
отменен (cancelled). TABLE ORDERS_STATUSES
order_id - INT
user_id - INT
status - VARCHAR
store_id - INT
date - DATE
Есть таблица cancel_reasons с причиной отмены
TABLE CANCEL_REASONS
order_id - INT
cancel_reason - VARCHAR
Задача
Посчитать среднее время, которое происходит от создания заказа до его отмены пользователем
p.s. Свои решения с собеса - как обычно закинул в комменты, но спойлер не работает на коде, поэтому туда заглядываем уже после того как сами решили.
2. Python
Есть список словарей, представляющих пользователей с их именами и оценками NPS на Самокат за последние 2 года.
Нужно отфильтровать юзеров, чей усредненный NPS ниже определенного порога (<= 7), и отсортировать их по имени.
users = [
{"user_name": "Vadim", "nps": [10, 5, 7, 6]},
{"user_name": "Igor", "nps": [8, 10, 5]},
{"user_name": "Lera", "nps": [4, 8, 6]},
{"user_name": "Andrew", "nps": [9, 6, 2, 10]},
]
3. АБ
- Расскажи про методы понижения дисперсии
- Что под капотом Cuped - вывести формулы, дать определение.
Хочу подсветить:
1. Интервьюер - приятная, вайбовая девушка лид аналитики
2. Всего одна тех. секция - круто
3. Задачки прикладные - не кринжовые, по смыслу подходят
4. Просить академическое определение и вывод чего-то большого - кринж. Типо мат. ожидание, дисперсия и другая база - ок. Но я же не на экзамен в универе пришел, чтобы рассказывать определения из учебника. Эти вещи будто менее важны, нежели понимание и продуктовое мышление на примерах.
А еще просто в тему - я сижу в паблике Самокат и мемы и периодически хихикаю с историй курьеров. Любимые закину в комменты)
1. Что думаете вообще? С чем согласны, с чем нет? Какие вопросы есть?
2. Кто часто использует, напишите, еще перекапывают интерфес?
По традиции ставим Прогрессивного жаба 📈 за полезный пост. Заинтригованного жаба 📃 за интересную инфу. Ну и лайк ❤️ если в целом зашел пост и комменты!