tinkoff-career/interview.md

IT-собеседование в Тинькофф

Рассказываем, как подготовиться к собеседованию на IT-вакансию: https://www.tinkoff.ru/career/it/

Этапы собеседования

1. Предварительное собеседование.
2. Техническое собеседование.
3. Знакомство с командой.
4. Приглашение на работу.

Этап 1: предварительное собеседование

Вы откликнулись на вакансию и отправили резюме — через некоторое время с вами свяжется рекрутер и проведет предварительное собеседование.

На предварительном собеседовании знакомимся друг с другом. Беседа займет полчаса: рекрутер спросит вас об интересах, опыте и мотивации, а затем расскажет о работе и вакансиях в Тинькофф. Не стесняйтесь задавать вопросы.

Рекрутер запомнит направление и проекты, над которыми хотите работать. В течение двух дней он свяжется с вами и согласует время для технического собеседования.

Этап 2: техническое собеседование

Техническое собеседование состоит из нескольких отдельных тем — секций. Созвон по каждой секции длится час и проходит в Zoom с отдельным интервьюером. Вы можете пройти все секции сразу или в течение нескольких дней — скажите рекрутеру, как удобнее.

Как проходить секции:

1. Подготовьте рабочее место: проверьте компьютер и интернет, возьмите пару листков бумаги и ручку. Рекомендуем выспаться и захватить бутылку воды.
2. Не используйте телефон: вы будете много кодить в онлайн-IDE, рисовать схемы и общаться с интервьюером.
3. Задавайте вопросы и предлагайте разные решения, даже если они кажутся неправильными: интервьюер проверяет не только знания, но и как вы подходите к решению задач. Обычно нужно пройти 2—4 секции — это зависит от направления и вашего опыта. Точное количество вам скажет рекрутер.

Направления и секции в Тинькофф

Backend-разработка

• Алгоритмы
• Секция по платформе или языку
• Дизайн распределенных систем

Frontend-разработка

• Алгоритмы
• Секция по платформе или языкуv

SRE

• Алгоритмы
• Выявление и устранение проблем
• Дизайн распределенных систем

Машинное обучение

• Алгоритмы
• Дизайн распределенных систем
• Секция по общему ML
• Дизайн ML-систем

Материалы для подготовки к секциям

Рекомендуем ознакомиться с материалами до интервью: в них есть книги и курсы

Выявление и устранение проблем

Цель секции понять как вы мыслите в режиме неопределенности и стресса в сбойной ситуации. Каков Ваш опыт, как много приемов и инструментов поиска причин технических проблем вы знаете. Вам предложат описание архитектуры решения и наблюдаемые признаки сбоя (обращения пользователей или текст пришедшего алерта). Задавая вопросы интервьюверу, наподобие, "Вижу ли я в логах сообщения о такой то проблеме?", "Перезагружаю сервер, исчезла ли проблема?" Вы должны выявить исходную проблему в системе и предложить способы устранения и защиты от нее в дальнейшем.

Секция по платформе или языку

В рамках секции идет обсуждение различных аспектов платформ, фреймворков и различных языков программирования. Вопросы варьируются от реализации подходов к многопоточности, устройства памяти до взаимодействия с базой в определенном фреймворке. Язык и платформа выбираются исходя из Вашего опыта.

Алгоритмы

В рамках секции проверяем знания по алгоритмам и структурам данных. Иногда предлагаем решить задачу на реализацию, например сделать клиент с бизнес-логикой для сетевых API.

Рекомендуем повторить все, что связано с алгоритмами:

• основные структуры данных — строки, списки, деревья, ассоциативные массивы, векторы;
• базовые алгоритмы — поиск элементов в коллекциях, обход деревьев, сортировки, динамическое программирование;
• понятие сложности алгоритмов. O-нотация, обсудим вычислительную сложность решения и расход памяти.

Сайты, которые помогают решать задачи:

• LeetCode
• HackerRank
• Codeforces
• Topcoder
• Timus Online Judge

Курсы:

• Алгоритмы, часть I
• Специализация «Структуры и алгоритмы данных»

Книги:

• Алгоритмы. Построение и анализ / Томас Кормен, Чарльз Лейзерсон, Рональд Ривест, Клиффорд Штайн
• Cracking the Coding Interview: 189 Programming Questions and Solutions / Gayle Laakmann McDowell

Дизайн распределенных систем

Обсуждаем, как проектировать распределенные системы. Во время секции предложим разработать дизайн системы по набору требований.

Сайты:

• System Design Primer. Вы найдете базовые темы и упражнения по дизайну систем, а также упражнения по объектно-ориентированному анализу и проектированию
• Architectural Katas. Примеры архитектурных задач
• Hacking the Software Engineer Interview. Рассказано, какими терминами и категориями нужно мыслить, чтобы пройти секцию

Книги:

• Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирование, поддержка / Мартин Клеппман. В книге достаточно просто объясняют теорию

Секция по общему ML

Разбираем вопросы по анализу данных: о постановке задачи, выборе и обосновании метрик качества, сборе и валидации данных, ML-алгоритмах. Вопросы разбираем на теоретических и практических кейсах.

Сайты:

• Elements of statistical learning
• Pattern Recognition and Machine Learning
• Deep learning book, Goodfellow.
• Introduction to Information Retrieval
• Подборка блогов по машинному обучению

Курсы:

• Yandex Data School: Practical_DL
• Yandex Data School: Practical_RL
• Yandex Data School: NLP_course
• Catalyst Team: DL_course
• Joseph Misiti: awesome-machine-learning
• Специализация «Машинное обучение и анализ данных»

Примеры вопросов по машинному обучению:

• Quant notes
• Data science interview questions and answers
• 120 data science interview questions
• Data-science-interviews

Книги:

• Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей / Сергей Николенко, Артур Кадурин, Екатерина Архангельская

Секция по дизайну ML систем

Цель ML дизайн секции - обсудить подходы к проектированию и декомпозиции сложной ML системы. Во время секции вам предложат систему, которую необходимо спроектировать. Можно выделить следующий общий дизайн решения: форматизация задачи и требований, декомопозиция на подзадачи, сбор данных, разбор ML архитектур для подзадач, деплой и тестирование итоговой системы.

Книги:

• Machine Learning Design Patterns / Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn github library youtube
• Deep Learning Design Patterns / Andrew Ferlitsch

Github:

• Deep Learning In Production
• Production Level Deep Learning

Блоги:

• Monitoring Machine Learning Models in Production

Доклады:

• Как в YouDo машинное обучение катится в продакшен / Адам Елдаров

Этап 3: знакомство с командой

После технической секции рекрутер подберет подходящие проекты и согласует созвон с командами. Обычно созвон длится час: ребята рассказывают про текущие проекты, отвечают на вопросы и спрашивают о вашем опыте, любимых задачах, увлечениях.

После созвона с вами свяжется рекрутер: скажите ему, в какой команде вы хотели бы работать.

Этап 4: приглашение на работу

В течение нескольких дней мы вернемся с оффером. Если вам нравятся условия и команда, останется согласовать дату первого рабочего дня.

Дополнение:

1. Рекрутер отвечает между этапами в течение трех дней, на финальное решение уходит чуть больше времени. Рекрутер на связи: вы можете связаться с ним, если нужно что-то уточнить.
2. В беседе с интервьюерами задавайте вопросы и предлагайте разные решения. Интервьюер проверяет не только знания, но и как вы подходите к решению задач.
3. Бывает так, что на каком-то этапе интервью мы отказываем кандидату. Отказ не влияет на отношение к кандидату: он может попробовать подать заявку через полгода, а если откроется подходящая вакансия, мы предложим варианты.
4. Если есть пожелания или что-то не понравилось, напишите нам: apply@tinkoff.ru.