CIAN: Техническое собеседование

Широкое техническое собеседование: Transformer, нормализация, сжатие моделей, ROC-AUC, Spark, рантайм Python, задача на подмассив, SQL и продакшен-инциденты.

Пройти собеседование

Аудио и материалы

Аудио собеседования

0:00 / 1:25:09

Этап 2 из 4CIANML Engineer / Data Scientist2025-09-05 - 2025-10-06

Собеседования в CIAN: ML Engineer / Data Scientist

Техническое собеседование в CIAN

Этап 1 Весь процесс Этап 3

Выводы и как готовиться

The round is intentionally wide: Transformer internals, normalization, compression, classical ML, Spark, Python, algorithm coding and SQL all appear in one call.
The задача task looks simple but checks index semantics and off-by-one handling in prefix-sum/sliding-window solutions.
The final production block checks real ownership: ONNX service rollout, database publishing, staging failures, rollback thinking and microservice experience.

CIAN: Техническое собеседование

Аудио и материалы

Аудио собеседования

Проектный опыт: Avito CV, поиск и рекомендации

База Transformer: токены, positional encoding и cross-attention

Dropout, BatchNorm и fine-tuning на маленьких батчах

Сжатие моделей и catastrophic forgetting

Когда одно дерево решений может обойти Random Forest

ROC-AUC: построение и интерпретация

Spark Broadcast Join и производительность Python UDF

Python dict lookup, декораторы и генераторы

Непрерывный подмассив с заданной суммой

Среднее число корзин и товаров по событиям

Безопасный rollout ONNX-модели в production

Вопросы кандидата и follow-up по задачам CIAN, VLM и NLP-опыту

Выводы и как готовиться