Wildberries
Материалы интервью11 февраля 2026
Wildberries рекомендательные системы техническое собеседование: money recall, DSSM и content features
Техническое собеседование в направлении рекомендательных систем: offline-метрики с учетом денег, типовые проблемы рекомендательных систем, классы моделей, визуальная similarity-задача, DSSM с content embeddings, Transformer и Python internals.
14 вопросов1 кейс1 ч 28 минДоступна аудиозапись
Аудио и материалы
Аудио собеседования
0:00 / 1:27:45
Выводы и как готовиться
- Для marketplace RecSys обычных Precision/Recall часто мало: бизнес-ценность можно добавлять через weighted metrics вроде money recall.
- Content embeddings полезны в DSSM/two-tower, но их нужно нормализовать и обучать через fusion/projection, а не просто слепо приклеивать к collaborative embedding.
- собеседование проверяет ширину: RecSys, metric learning, базовый DL, Transformer и Python internals, но без задача.