Начну наверное с того, что Uzum - это узбекская классная компания [ работают там штуки 3-4 знакомых и все хорошо отзываются ]. Это цифровая экосистема сочетающая и e-commerce и доставку еды и банковское приложение. YES, как Ozon 💳!
Из интересного
1. Стек: ClickHouse, Postgre, Python, Pyspark, АБ, ML [ не везде ], Iceberg, Trino, Superset
2. Работа удаленно, по Ташкентскому времени [ +2 от мск ]
3. На оформление заложить неделю с приездом в Ташк
Из этапов:
1. Скрининг - база + теор. вопросы.
2. Тех на час: SQL, Python, АБ , ClickHouse, Airflow [ последние два блока обязательны]
3. Продуктовый кейс на час.
4. Финал в команду финкома - занимающуюся работой на стыке всех сущностей Узума
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 - BOOL
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
3. 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]},
]
Хочу подсветить:
1. Интервьюер - приятная, вайбовая девушка лид аналитики
2. Всего одна тех. секция - круто
3. Задачки прикладные - не кринжовые, по смыслу подходят
p.s. все решения положил в комменты
p.s. 2 - сохраняйте себе пост, чтобы не потерять
p.s. 3 - итог собеса тоже в комментах)) Стоит взглянуть
По традиции ставим прогрессивного жаба 📈, для успешных собесов, заинтригованного жаба 📃 если было интересно читать, разбираться и читать решение, ну и лайк ❤️, если понравился пост!