Стажировка Авито (Data Science Bootcamp)

В посте обсудим основные этапы отбора. Направления: классика, CV, NLP и LLM - при подаче выбирается только одно. Для участия нужно подать заявку до 20 сентября и выполнить тестовое задание. Разбор будет только на наших курсах МЛ ПРО, ИИ агенты ПРО.
➡️ Записаться.

1. Скрининг-тест
Тест по Python, SQL, матеше и ML - около 30 вопросов, из них 2 задачи на код, остальное теория. На каждый вопрос дают около минуты, сворачиваться или переключать вкладки нельзя - если задетектит скрин, об этом напишут и результат не засчитают (но сам тест доходишь до конца). В конце теста ещё пара лёгких задач на код. Пример можно посмотреть тут.

2. Тестовое задание + видеовизитка идут параллельно по дедлайну
Формат тестового зависит от направления:
- построить модель и придумать фичи, чтобы повысить целевую метрику (классика)
- задание в формате хакатона: например, написать ретривал-систему и максимизировать MAP@10 (на NLP было такое)

Видеовизитка - тут типичная запись себя на вебку с ответами на простые вопросы вроде "кто ты", "почему Авито", "почему DS", тоже с лимитом около минуты на ответ. Такое же есть и на стажку от Авито, поэтому ничего нового. Пример можно посмотреть тут, а как готовиться к софт собесам в Авито писали пост.

3. Технический собес
- Иногда ~10 минут обсуждают твоё тестовое, но бывает, что вообще не спрашивают про него.
- Задача на алгоритмы уровня LeetCode (medium). Сливали материалы тут.
- Блок по классическому ML: деревья, ансамбли (бэггинг, бустинг, стекинг), регуляризация, дропаут, метрики, нормализация и т.п.
- Если направление NLP дополнительно спрашивают эмбеддинги, word2vec, трансформеры, TF-IDF и подобное.

4. Финал
В основном это знакомство с командой и рассказ о том, чем предстоит заниматься. Технических вопросов обычно нет, но некоторые слышали, что иногда бывают. В целом классический финал, как например в том же яндексе/авито/тиньке.

При мэтче год стажируешься, заполняешь матрицу компетенций (подтвержение навыков) и в конце буткемпа тебе проводят собесы, по которым принимают решение какой грейд тебе давать - мидл или джуна оставлять. Пример собесов тут.

Подписаться: @postypashki_old