Разбор задач с собеседования в Авито!! Как начать карьеру аналитику в Авито.

• Обсуждение тестового задания на аналитика в Авито.  

• Важность внимательного прослушивания и понимания материала.  

• Культура найма в Авито: скрининг резюме, звонок рекрутеру, технический скрининг.  

• Описание этапов отбора: скрининг резюме, звонок рекрутеру, технический скрининг.  

• Важность знания теории вероятности и математической статистики.  

• Подготовка к собеседованию: изучение статей и видео на Хабре и YouTube.  

• Первая и вторая технические секции интервью.  

• Интервью с HR-специалистом для проверки соответствия ценностям Авито.  

• Важность понимания корпоративной культуры и этики.  

• Чтение статей и видео на Хабре и GitHub.  

• Использование знаний о компании для улучшения собеседования.  

• Подчеркивание ценности работы в Авито для HR.  

• Задача с кубиком: выбор стратегии для максимизации прибыли.  

• Расчет математического ожидания и вероятностей.  

• Подход к решению задачи через вероятности и стратегии.  

• Важно, чтобы модель была легко интерпретируема.  

• Пример: если мат ожидание первого раза меньше определенного значения, перебрасываем.  

• Если мат ожидание больше или равно, не перебрасываем.  

• Не стоит относиться к статьям как к неоспоримой истине.  

• Важно смотреть, как другие люди решают подобные задачи.  

• Пример задачи с шахматной доской и шашкой.  

• Пример задачи с осьминогом Паулем и футбольными матчами.  

• Проверка гипотезы о случайном выборе победителя.  

• Использование биномиального распределения для расчета вероятности.  

• Сравнение вероятности с уровнем значимости 0.05.  

• Если вероятность меньше 0.05, отвергаем гипотезу.  

• Если больше, принимаем гипотезу.  

• Построение зет-статистики для проверки гипотезы.  

• Подстановка значений и сравнение с квантилем 0.95 для стандартного нормального распределения.  

• Вопрос о достаточности наблюдений для использования асимптотического z-теста.  

• Важно не воспринимать статьи как абсолютную истину, а смотреть на их философию.  

• Некоторые люди не понимают разницу между t- и z-тестами, что является ошибкой.  

• Аналитик интернет-магазина замечает, что продажи за последний месяц на 15% ниже прогноза.  

• Важно определить, является ли это отклонение аномальным и требует ли поиска причины.  

• Вопрос о том, когда отклонение считается аномальным и как его решать.  

• Аномалии могут быть вызваны различными причинами, такими как технические сбои или ошибки.  

• Методы детектирования делятся на статистические и на основе машинного обучения.  

• Статистические методы включают построение доверительного интервала и использование межквартильного размаха.  

• Использование данных за длительный период может быть неэффективным из-за влияния инфляции и других событий.  

• Важно учитывать активность пользователей в разные часы и дни.  

• Пример с данными по годам для построения доверительного интервала.  

• Методы на основе k-ближайших соседей и вокальной плотности.  

• Эти методы учитывают плотность данных и возможный шум.  

• Примеры алгоритмов и их применение.  

• Создание системы алертов для отслеживания аномалий.  

• Важность развития в разных областях аналитики данных.  

• Рынок данных меняется, и важно адаптироваться к этим изменениям.  

• Важно понять, что вызвало отклонение.  

• Гипотезы могут быть проверены различными методами.  

• Логика бизнеса должна быть, но подробное объяснение не требуется.  

• Аномалии могут быть вызваны поломкой, например, кнопки лайков.  

• Важно анализировать метрики и выявлять проблемы.  

• Если проблема не решена за месяц, это странно.  

• Причины могут быть внутри компании или команды.  

• Возможные внутренние причины: обновление, ошибки в данных, сезонность.  

• Внешние причины: проблемы с поставщиками, акции конкурентов, внешние события.  

• Гипотезы проверяются интуитивно и через тесты.  

• AB-тесты не всегда необходимы, иногда причины очевидны.  

• Важно участвовать в обсуждении и присылать свои решения.  

• Участие в обсуждении помогает лучше понять тему.  

• Не стесняйтесь задавать вопросы и получать подсказки.  

• Помните, что преподаватели искренне хотят помочь.