Senior DL Engineer в 🎧, Personalization, London

Авторская орфография сохранена

➡Ник автора в тг - Анонимно
➡ Название компании - Spotify

➡Расскажите про свой бэкграунд - Senior Deep Learning Engineer, 6 лет опыта в рекомендательных системах, PhD
➡Как подались на вакансию - подавался онлайн через careers page

🔥 Субъективно Сложность процесса по 10 бальной шкале - 6

➡Когда начали процесс - март 2025
➡Когда закончили процесс - май 2025

➡ Позиция, на которую собеседовались - Deep Learning Engineer (команда Personalization)
➡Грейд на который собеседовались (если известно) - Senior
➡Локация вакансии - London

🔥 Расскажите про этапы собеседований

1. Cтандартный созвон с рекрутером об опыте и зарплатных ожиданиях. Был акцент на вопросах про values. Что мне важнее, строить классный продукт или зарабатывать деньги? Серия подобных вопросов сразу смутила и потом в процессе оффера понял что к чему. Сразу обозначил, что рассматриваю TC £180-200К.

2. Values/behavioral screening - созвон с hiring manager'ом и еще одним инженером. Снова много упора на то, что меня драйвит. Понравилось, что сразу в начале процесса можно поговорить с непосредственным руководителем. Приятный человек с большим опытом управления.

3. Финальный раунд - 5 интервью. В основном все в формате case study.

- ML System Design case study - Нужно было спроектировать backend для ML рекомендательной системы. Обсуждали архитектуру, как система будет скейлиться, взаимодействие с другими сервисами.

- Data Engineering case study - Построить data pipeline для сортировки самых популярных артистов по странам. Нужно было продумать ETL процесс, обработку данных в реальном времени.

- Predictive modeling case study - Предсказать количество месячных активных пользователей. Обсуждали feature engineering, выбор модели, метрики качества.

- Recommendation system case study - Построить систему рекомендации 1 песни на пользователя. Нужно было учесть cold start problem, скейлинг, персонализацию.

- ML теория и SQL - Вопросы про классическую ML теорию (handling imbalanced datasets, regression с multiple features), SQL

По ощущениям прошел очень хорошо и рекрутер быстро вернулся с фидбэком, что готовы предложить оффер на £160K TC. Это было сильно ниже моих ожиданий. Я апеллировал тем фактом, что моя текущая компенсация лучше. Поставили созвон с менеджером, где он снова свел разговор к values и что меня мотивирует. Я соглашался, что крутой продукт и масштаб - это очень важно, но просил хотя бы поднять до £180K TC. Он обещал подумать. В итоге hr вернулась с тем, что команда не готова сейчас предложить больше, но будет возможность для роста и по итогу перформанс ревью за 1 год я могу дойти до £175-180. Я настаивал на своем. Сказали, что это их последнее предложение и поднимать не собираются. Так процесс и завершился.

⏺ Что понравилось:
Классные интервью раунды, фактически все на дизайн


⏺Что не понравилось:
Зарплата. За пределами Лондона с такой зарплатой может и можно комфортно жить с семьей, но тут это довольно трудно.


➡Итоги собеседования: Оффер, отказался.

💸Информация про Total Compensation: £160K TC


#интервью

@max_dot_sh