Когда я работал в OZON 💙, мне было интересно разбираться в том, как работают под капотом методы, строить сложные пайплайны

Давным-давно в землях математических жил был коварный злодей - Разделитель. Он любил разделять числа пробелами, чтобы затруднить жизнь простым смертным...

1. Алгоритмы и структуры данных
2. Операционные системы семейства Unix
3. Soft Skills
4. Учебная практика (практический хакатон)

1. Машинное обучение без учителя
2. Принципы разработки на языке Python
3. Прогнозирование временных рядов

🙊 Мое мнение остается неизменным. Мышление кандидата очень сложно оценить, руководствуясь сухим решением, учитывая, что можно загнать все что угодно в LLM и сделать «идеально»

Кстати, такой вопрос вполне могут задать на собеседованиях, поэтому готовьтесь 😿

Возможно, просто обеспеченным мужчинам легче жениться.

Представь, что ты тимлид в компании X нанимаешь продуктового аналитика грейда G. Он должен заниматься Y [список обязанностей в вакансии]. На собеседовании планируется спрашивать про SQL, Python, статистику. [пример задач]. Ты должен отвечать четко по критериям, как была решена задача + давать пояснение к каждому пункту. Я тебе буду присылать решение каждой задачи, а ты будешь оценивать меня. В конце вердикт и саммари по тому, что можно улучшить.

Еще замечал, что многие кандидаты просто заучивают термины, но не понимают их.
Шаг влево, шаг вправо — и собеседование проваливается.

Если вы можете объяснить тему простыми словами — вы её знаете.
Если нет — скорее всего, просто заучили.

Классический пример — вопрос про p-value 😋

Максим, мне все понятно, собеседование закончим,
ты медленно решаешь задачи, нам нужны специалисты, которые быстро могут написать SQL-запросы 🔥

Как вы считаете, стоит давать обратную связь сразу же на собеседовании?

Надо сказать, что и Джуны сейчас очень хорошо подготовлены, имеют не один пет-проект за плечами и довольно быстро ориентируются в новой информации.

Ни одному синьеру не нужен никакой джун, время на него тратить еще и ответственность ненужная

К сожалению, "Хороший человек" - это не профессия.

А утверждение "любой Сеньор будет рад стажеру - более чем спорное...

У вас честный шестигранный кубик.
Вы делаете первый бросок и видите результат X. Затем вы можете:

1. оставить этот результат
2. сделать второй бросок (перебросить) и тогда итогом станет результат второго броска Y.

Вопрос: какую стратегию нужно использовать, чтобы максимизировать математическое ожидание итогового результата, и чему равно это математическое ожидание выигрышной стратегии?

Еще есть интересный вопрос на понимание: А что будет, если перебрасывать мы будем не один раз, а два, три и так далее? Меня это кстати спрашивали на собеседовании в одной компании. Нужно включить голову 🤔

И дополнительно вопрос, а куда будет стремиться матожидание при бесконечном количестве подбрасываний, если нам разрешат забирать выигрыш на тех подбрасываниях, которые нас устроили?

def expected_value(rerolls, sides=6):
    """
    Возвращает максимальное матожидание,
    если осталось несколько перебросов
    """
    V = (sides + 1) / 2

    for _ in range(rerolls):
        total = 0
        for x in range(1, sides + 1):
            total += max(x, V)
        V = total / sides

    return V

for k in range(5):
    print(f"{k} перебросов. Матожидание = {expected_value(k)}")

А потом этот чел шашлычник напишет здесь 10 постов что рынок не тот, его, короля, не берут на работу)

Не вижу ничего плохого в том, что такие кандидаты сразу освобождают место для более внимательных и заинтересованных кандидатов :)
Да и для компании хорошо - лучше всё сразу понять на собеседовании.

Так в чём неуважение-то проявляется в случае с шашлыком? У меня в 2025 году вообще было 2 собеседования в ресторане. И что тут неуважительного? И вопросы позадавали, и поели вкусно.