#MLСобес: этап, на котором отваливается 50% кандидатов 💻
Всем привет! На связи
https://t.me/eboutdatascience 🙋♂
Data Scientist (NLP/LLM) с 4+ годами опыта в R&D Точки и Сбера, где я обучал Гигачат и пилил корпоративные LLM, а теперь помогаю ML-инженерам забирать жирные офферы на 300к+. Веду канал
https://t.me/eboutdatascience про карьеру, собесы и современные технологии в AI.
В мы разобрали самую верхушку воронки найма — как сделать резюме, которое будет открывать двери с ноги 🕺
Представим, что всё сработало: HR обрадовалась твоему резюме и пропустила дальше. ➡️ Добро пожаловать на этап, где отлетает половина кандидатов: алгоритмы и лайвкодинг 🧑💻
Самый частый вопрос, который я слышу:
«На дворе 2026 год, код пишут агенты и Cursor.
Зачем мне на доске разворачивать бинарные деревья?»
Я прошел через Газпром, Сбер и другие бигтехи, поэтому скажу прямо:
Лайвкодинг — это не проверка того, помнишь ли ты методы питоновских списков. Зачастую это больше про стресс-тест твоего мозга: сможешь ли ты структурировать хаос, когда в зуме на тебя смотрят два душных сеньора?
Как пройти эту секцию, объясняю по шагам:
🗣 Говори вслух. Всегда.
Молчание — смерть. Если ты сидишь и 15 минут молча думаешь, интервьюер считает, что ты завис, поэтому очень важно озвучивать каждую свою мысль.⬇️
«Сначала отсортируем массив — это O(N log N).
Потом пройдусь двумя указателями…»
⭐ Даже если ты пошел не туда, интервьюер сможет тебя направить, потому что видит ход твоих мыслей. Зачастую они на твоей стороне и могут дать тебе подсказку.
🙏 Сначала решение «в лоб»
Не пытайся сразу придумать оптимальный алгоритм за O(N). Сначала скажи⬇️
«В лоб эта задача решается двойным циклом за O(N^2). Мы просто перебираем все пары».
Всё, ты уже показал, что умеешь решать задачу. А теперь добавь:
«Но это медленно, давайте оптимизируем через хеш-таблицу» 😎
🤔 Что реально спрашивают в Яндексе, Сбере и FAANG?
Никто не даст тебе хардкорное динамическое программирование, если ты не идешь в Core-поиск.
Фокус на базе, поэтому тебе нужно знать паттерны⬇️
🔺оценка сложности (Big O)
🔺hash tables
🔺two pointers
🔺sliding window
🔺сортировки и интервалы
🔺деревья и рекурсия, связные списки
🔺BFS / DFS
🔺базовое динамическое программирование
😱 Напиши тесты до того, как нажмешь Run⬇️
У меня кучу раз такое было, что я вот-вот написал код и, не проверив его, сразу запускал. → И тут консоль окрашивалась красным цветом с надписями Error, и на душе как-то грустно становилось ☹️
Естественно, для интервьюера это минус в твою копилку, который повлияет на сумму оффера или вообще на его наличие.
Поэтому проверь:
А что, если на вход подадут пустой массив? А что, если там отрицательные числа? Корнер-кейсы — это то, на чем валят джунов и мидлов, а сеньор всегда думает о краевых случаях.
🤔 Учи синтаксис языка⬇️
Если ты забыл, как добавить элемент в словарь или отсортировать массив, и гуглишь базовый синтаксис на лайвкодинге — это red flag 🚨
Да, не всегда могут на это смотреть, особенно в эпоху вайб-кодинга, где алгоритмический собес меняется на то, чтобы ты сделал проект за 30 минут через агентов. Но в любом случае синтаксис забывать точно не стоит, если ты претендуешь хотя бы на мидла.
👍 Бонус: ещё более полезное мясцо собрано в
https://t.me/eboutdatascience по подготовке к собесу по алгоритмам. И еще польза:
➕ https://leetcode.com/problem-list/oizxjoit/ — список из 75 главных задач, которые покрывают 90% всех паттернов собеседований.
➕ https://neetcode.io/ — идеальная визуализация алгоритмов, чтобы понять, как работает Sliding Window, а не зазубрить код.
👌 Выводы:
Алгоритмы - это просто навык, который нарабатывается количеством практики. Соберись, прорешай базу, и на собесе ты будешь не потеть, а кайфовать от решения 😎
В следующем посте переходим к Classic ML → разберем бетонный фундамент: метрики, бустинги, сколько нужно математики в LLM-позициях.
Ставь ⚡️— если было полезно;
🔥 — если ждешь следующий выпуск и
https://t.me/eboutdatascience на мой канал, чтобы забрать свой ML/DS/NLP-оффер 💪
➡️
https://t.me/boostрубрику бустом
➡️ https://forms.yandex.ru/u/68e66a65d0468858ed4c2f06/AI Talent Hub
➡️ про резюме
#ITMO #NapoleonIT
