Оххх, на завтра готовлю ОЧЕНЬ интересный пост, Там и по хардам и для тех кто не сильно в аналитике будет, что почитать и узнать нового. Оформление занимает порядочно времени!

Накидайте заинтересованных жабов! 📃📃📃

Еком-тех 🛒, Купер, Мегамаркет

Начну с того, что я упустил момент, когда сбер 💲 поглотил Самокат 🛒 и теперь 3 продукта [Самокат, купер, Мегамаркет] являются одним.

Из забавного

1. Я общался по поводу задач и мне сказали, что приходится часть задач решать для Самоката, а часть для Купера. Ахахаха, ВТФ?
2. Когда подключался на тех интервью - у них не сработал видеомессенджер (свой) и я видел человека в мите, а меня не видели и не слышали. В итоге баловались триальным зумом и по 40 минут перекидывали друг другу миты, а потом и вовсе ушли в Телемост)))

Из этапов:

1. Скрининг - база, без теор. вопросов, прошлись по опыту.
2. Всего один тех на полтора часа: SQL, Python / Pandas, мат. стат, АБ
3. Финал в одну из 4х команд:
- Найм курьеров [ HR аналитика - сразу минус ]
- Процессинг заказа, доставка, но мало АБ [ Уже лучше, но без АБ грустно ]
- Лояльность пользователей, выявление паттернов, ML нет, АБ есть [ уже лучше, но без ML грустно ]
- Прогноз спроса. ML есть, АБ есть [ звучит супер найс ]

Задачка на размяться

У нас есть акция, где мы продаем боксы и в коллекции 10 уникальных фигурок. Как нам посчитать сколько боксов нам надо купить, чтобы с высокой вероятностью собрать фулл пак.

Ииии, я прикурил на разминке, потому что ожидал что-то типо формулы сочетания с повторениями или без, ну или уже задачку на Байеса.

1. SQL

Таблица - ORDERS_STATUSES с историей изменения статусов заказа.
Всего их может быть 4:
- создан (created),
- после если нет ошибок принят в работу (accepted),

и далее два варианта
- доставлен (delivered)
- отменен (cancelled).

TABLE ORDERS_STATUSES
order_id - INT
user_id - INT
status - VARCHAR 
store_id - INT
date - DATE

Есть таблица cancel_reasons с причиной отмены

TABLE CANCEL_REASONS
order_id - INT
cancel_reason - VARCHAR

Задача

Посчитать среднее время, которое происходит от создания заказа до его отмены пользователем

p.s. Свои решения с собеса - как обычно закинул в комменты, но спойлер не работает на коде, поэтому туда заглядываем уже после того как сами решили.

2. Python

Есть список словарей, представляющих пользователей с их именами и оценками NPS на Самокат за последние 2 года.
Нужно отфильтровать юзеров, чей усредненный NPS ниже определенного порога (<= 7), и отсортировать их по имени.

users = [
    {"user_name": "Vadim", "nps": [10, 5, 7, 6]},
    {"user_name": "Igor", "nps": [8, 10, 5]},
    {"user_name": "Lera", "nps": [4, 8, 6]},
    {"user_name": "Andrew", "nps": [9, 6, 2, 10]},
]

3. АБ

- Расскажи про методы понижения дисперсии
- Что под капотом Cuped - вывести формулы, дать определение.

Хочу подсветить:

1. Интервьюер - приятная, вайбовая девушка лид аналитики
2. Всего одна тех. секция - круто
3. Задачки прикладные - не кринжовые, по смыслу подходят
4. Просить академическое определение и вывод чего-то большого - кринж. Типо мат. ожидание, дисперсия и другая база - ок. Но я же не на экзамен в универе пришел, чтобы рассказывать определения из учебника. Эти вещи будто менее важны, нежели понимание и продуктовое мышление на примерах.

А еще просто в тему - я сижу в паблике Самокат и мемы и периодически хихикаю с историй курьеров. Любимые закину в комменты)

1. Что думаете вообще? С чем согласны, с чем нет? Какие вопросы есть?
2. Кто часто использует, напишите, еще перекапывают интерфес?

По традиции ставим Прогрессивного жаба 📈 за полезный пост. Заинтригованного жаба 📃 за интересную инфу. Ну и лайк ❤️ если в целом зашел пост и комменты!

Собеседование в Сбер 💲

3 этапа [HR скрининг не беру в счет]:
1. Чистый тех. SQL, Python / Pandas, мат. стат
2. Продуктовый кейс
3. Финалы с командами [ от 1 до 3 ]

Сегодня расскажу про первый тех.

1. Критерии

1.1 Есть 3 метрики: Конверсия в покупку, Кол-во заказов, средний чек.
- Каким стат. критерием будешь чекать каждую и почему?

1.2 Какая проблема с работой в Ratio метриках?

1.3 Есть двусторонние и односторонние критерии.
- В чем отличие?
- когда используем какой?
- Почему бы всегда не использовать двусторонний?

2. SQL

Посчитать долю успешных заказов и суммарный поюзерный оборот

user_id - INT
order_id - INT
sum_order - INT
success_flg - BOOL
date - DATE

3. Python

С задачки выпал если честно, решил будто за минуты 3. Есть сумма денег, надо разменять ее монетами номиналом 10, 5 и 1 рубль. Напиши оптимальную функцию размена с возвратом словаря вида

{10: M, 5: N, 1: K}

p.s. Решения положил в комменты

По традиции ставим Прогрессивного жаба 📈 за полезный пост. Заинтригованного жаба 📃 за интересную инфу. Ну и лайк ❤️ если в целом зашел пост и комменты!

Креаторы, художники, и просто затейники!

У меня есть 10 оффлайн билетов на 📱 TrueTechChamp! Немного креатива и они ваши!

У кого накопился заряд креатива — можете:

1. Придумать креативный слоган, который имеет шанс стать визиткой следующего 📱 чемпа
2. Нарисовать персонажа, который мог быть лицом [ или мордой ] ивента.
3. Сделать любой айтишный мемас про битву роботов. Можно просто, можно с отсылкой!

Все мемчики и креативы будем отсматривать вместе с оргами!

Дата: 21 ноября
Место: Москва, МТС лайв Холл

p.s. Если не особо понятно, что это и зачем можно посмотреть здесь и здесь
p.s. 2 - в комментах гифка, что происходит с подпищиками, которые участвуют в конкурсах

Участвуем, забегаем в комменты и лайкаем понравившиеся [ креативы | мемы | слоганы ] и поддерживаем пост лайками ❤️ и прогрессивным жабом 📈

Ситидрайв

Карш как карш, главные конкуренты Делимобиль и Яндекс. Один из собесов проводил крутой молодой чел, другой собес был с чуть душноватым челом, а на финале меня слили)

Команды:

1. Маркетплейс офишенси [ где тачки, по каким тарифам ]
2. Маркетинг + продуктовая [ анализ фичей, сколько нам она вэлью даст в деньгах ]

Этапы:

1. SQL + Python
2. АБ кейс

SQL

Таблица ORDER вида:

user_id - uuid - ID пользователя 
order_id - uuid - ID заказа 
city_name - varchar - Название города
car_model - varchar - Модель авто
order_status - boolean - Статус заказа (true - поездка, false - отмена)
amount_rub - float - Сумма заказа в руб.
created_at - timestamp - Дата и время создания заказа

Таблица USER вида:

user_id - uuid - ID пользователя
city_name - varchar - Город пользователя
phone - bigint - Номер телефона
name - varchar - Имя пользователя
rating_level - int - Текущий рейтинг пользователя

1.1 Вывести в каждом городе топ-5 моделей авто по кол-ву заказов.
Поля: город, модель, кол-во заказов.
Отсортировать: по городу в алфавитном порядке, по убыванию кол-ва заказов.

1.2 Оставить только модели, средний чек по заказам у которых больше 400 рублей.
1.3 Учитывать данные о заказах только с начала года до текущей даты.
1.4 В результат запросы добавить для каждого города кол-во пользователей, которые есть в этом городе. Поле user_cnt
1.5 Определить MAC [ Я сначала призадумался, потому думаю, надо было вот им Юзеров - Кастомерами назвать]

Python / Pandas

2.1. Создайте pandas dataframe. [ Я так понял они проверяют знание структуры датафрейма под капотом ]
Moscow - 23_090_423
NewYork - 8_235_435
Vienna - 1_356_436

2.2. Посчитайте 25-й перцентиль значений в одной из числовых колонок

АБ кейс.

Хотим выдавать персонализированные фиксированные скидки пользователям на 2 недели. Как определить как будем давать скидку? Как тестить гипотезу?

Бизнес задача

Приложил фото в комментах.

Итог

В целом все норм было, дошел до финала, там меня слили из-за того что я сразу не сказал четкое решение, которое хотел услышать тимлид)) Ну и слава богу! Тяжело было бы работать в команде, где даже на условно творческое задание от тебя ждут результат который в голове только у руководителя. [ Денег там немного было ]

Сохраняйте пост, чтобы не потерять.

Пишите вопросы, что интересно было бы узнать или почитать. Ну и как обычно решения приложил в комментах, делюсь опытом!

По традиции ставим Прогрессивного жаба 📈 за полезную инфу о полном процессе собеса. Вайбового жаба ☕ если нравится смотреть инфу о собесах, но не ходить на них. Ну и лайк ❤️ если понравился пост!