ML Mentor
Назад к подготовке
Adapty
Созвон после собеседованияСозвон после собеседования2025-08-28Adapty

Adapty: Техническое собеседование

Глубокий LTV-кейс: таргет, риск-метрики, признаки из истории подписок, моделирование по нескольким приложениям, срезы ошибок, бустинг, холодный старт, MLOps и дополнительные вопросы по SQL/ClickHouse.

Пройти собеседование

Аудио и материалы

Аудио собеседования

0:00 / 1:13:03

Этап 3 из 4AdaptySenior Data Scientist / ML Engineer2025-08-08 - 2025-09-18
Собеседования в Adapty: Senior Data Scientist / ML Engineer

Техническое собеседование в Adapty

Этап 2Весь процессЭтап 4

Выводы и как готовиться

  • The main case was not a generic ML System Design prompt: it repeatedly narrowed the target to subscription LTV, marketing spend decisions and cohort maturity.
  • The strongest reusable training material is the sequence from target definition to cold-start smoothing, because each follow-up tests a real production LTV failure mode.
  • The final block checks whether research experience translates into owned production code, data extraction, версии модели, microservice interfaces and SQL maturity.