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