ML Mentor
Назад к подготовке
QIC
Аудиозапись технического собеседованияТехническое собеседование2025-10-01QIC

QIC: Техническое собеседование

SQL-задачи по video events, Pandas-анализ revenue, проверки аномалий, drift данных, overfitting, стратегия без данных и владение деплоем модели.

Пройти собеседование

Аудио и материалы

Аудио собеседования

0:00 / 54:41

Этап 2 из 2QICSenior Data Scientist, страховой ML2025-09-18 - 2025-10-01
Собеседования в QIC: Senior Data Scientist, страховой ML

Техническое собеседование в QIC

Этап 1Весь процесс

Выводы и как готовиться

  • The coding block is pragmatic SQL/Pandas rather than algorithmic: aggregations, COUNT DISTINCT, HAVING, anti-filters, date handling and revenue by category.
  • The ML theory checks are production-oriented: drift, overfitting, no-data product requests and full-cycle deployment ownership.
  • The role context matters: QIC wants someone who can judge whether ML is worth pursuing before spending months on a low-value model.