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 1-1.5 часа 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, подготовьте веб-камеру, возьмите пару листков бумаги и ручку. Рекомендуем выспаться и захватить бутылку воды.
2. Не используйте для созвона 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](#Алгоритмы)
* [Секция по платформе или языку](#Секция-по-платформе-или-языку)
* [Системный дизайн](#Системный-дизайн)

#### Frontend-разработка
* [Алгоритмы](#Алгоритмы)
* [Секция по платформе или языку](#Секция-по-платформе-или-языку)
* [Системный дизайн](#Системный-дизайн) (для кандидатов senior-уровня)

#### SRE
* [Алгоритмы](#Алгоритмы)
* [Выявление и устранение проблем](#Выявление-и-устранение-проблем)
* [Дизайн распределенных систем](#Дизайн-распределенных-систем)

#### Машинное обучение
* [Алгоритмы](#Алгоритмы)
* [Секция по ML](#Секция-по-ML)
* [Дизайн ML-систем](#Секция-по-дизайну-ML-систем)

#### Тестирование производительности
* [Алгоритмы](#Алгоритмы)
* [Секция по дизайну проектов тестирования производительности](#Секция-по-дизайну-проектов-тестирования-производительности)
  
В данном случае в алгоритмической секции используются облегчённые задачи по кодированию, нацеленные на умение использовать простые структуры данных, а не на эффективную реализацию алгоритмов.

### 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 знание алгоритмов и структур данных и умение их применять.

###### 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.

###### Сайты, которые помогают решать задачи:
- [LeetCode](https://leetcode.com/)
- [HackerRank](https://www.hackerrank.com/)
- [Codeforces](https://codeforces.com/)
- [Topcoder](https://www.topcoder.com/)
- [Timus Online Judge](http://acm.timus.ru/)

###### Курсы:
- [Алгоритмы, часть I](https://www.coursera.org/learn/algorithms-part1)
- [Специализация «Структуры и алгоритмы данных»](https://www.coursera.org/specializations/data-structures-algorithms)
- [Лекции курса «Алгоритмы и структуры данных» от Тинькофф Образование](https://www.youtube.com/playlist?list=PLjCCarnDJNssC82zhyeg8BxfhPG3b8iZ2)
- [Конспекты по продвинутым алгоритмам и структурам данных](https://algorithmica.org/ru/)

###### 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

#### Системный дизайн

Обсуждаем проектирование системы. Во время секции предложим Вам разработать дизайн системы по набору требований. 

###### Как проходит секция
Вам будет предложен набор функциональных требований к системе. В течение часа Вам предстоит формализовать задачу, спроектировать API системы, оценить нагрузку и необходимые мощности, спроектировать модели и потоки данных.

В зависимости от направления Вашей деятельности, акцент может быть сделан на различные аспекты системы — например, на архитектуру веб-интерфейса в случае, если Вы — фронтенд-разработчик.

Для визуализации процесса проектирования используется онлайн-доска [Sketchboard](https://sketchboard.io). Для упрощения работы с обширной палитрой данного инструмента в ходе секции рекомендуется пользоваться только элементами раздела Software Sketching.

###### Сайты: 
- [System Design Primer](https://github.com/donnemartin/system-design-primer) — базовые темы и упражнения по дизайну систем, а также упражнения по объектно-ориентированному анализу и проектированию.
- [Architectural Katas](http://nealford.com/katas/) — множество примеров архитектурных задач.

###### Книги:
- Высоконагруженные приложения. Программирование, масштабирование, поддержка / Мартин Клеппман. В книге достаточно просто объясняют теорию

#### Секция по 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](https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/ESLII.pdf)
- [Pattern Recognition and Machine Learning](https://www.amazon.com/Pattern-Recognition-Learning-Information-Statistics/dp/0387310738)
- [Deep learning book, Goodfellow.](https://www.deeplearningbook.org/)
- [Introduction to Information Retrieval](https://nlp.stanford.edu/IR-book/pdf/irbookonlinereading.pdf)
- [Подборка блогов по машинному обучению](https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/blogs.md)

###### Курсы:
- [Yandex Data School: Practical_DL](https://github.com/yandexdataschool/Practical_DL)
- [Yandex Data School: Practical_RL](https://github.com/yandexdataschool/Practical_RL)
- [Yandex Data School: NLP_course](https://github.com/yandexdataschool/nlp_course)
- [Catalyst Team: DL_course](https://github.com/catalyst-team/dl-course)
- [Joseph Misiti: awesome-machine-learning](https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning/blob/master/courses.md)
- [Специализация «Машинное обучение и анализ данных»](https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-data-analysis)

###### Примеры вопросов по машинному обучению:
- [Quant notes](https://github.com/dingran/quant-notes)
- [Data science interview questions and answers](https://github.com/iamtodor/data-science-interview-questions-and-answers)
- [120 data science interview questions](https://github.com/kojino/120-Data-Science-Interview-Questions)
- [Data-science-interviews](https://github.com/alexeygrigorev/data-science-interviews)

###### Книги:
- Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей / Сергей Николенко, Артур Кадурин, Екатерина Архангельская

#### Секция по дизайну ML систем

Цель этой 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](https://github.com/GoogleCloudPlatform/ml-design-patterns) [library](https://www.oreilly.com/library/view/machine-learning-design/9781098115777/) [youtube](https://youtu.be/udXjlvCFusc)
- [Deep Learning Design Patterns](https://www.manning.com/books/deep-learning-design-patterns) / Andrew Ferlitsch

###### Github:
- [Deep Learning In Production](https://github.com/ahkarami/Deep-Learning-in-Production)
- [Production Level Deep Learning](https://github.com/alirezadir/Production-Level-Deep-Learning)

###### Блоги:
- [Monitoring Machine Learning Models in Production](https://christophergs.com/machine%20learning/2020/03/14/how-to-monitor-machine-learning-models/)

###### Доклады:
- [Как в YouDo машинное обучение катится в продакшен](https://www.youtube.com/watch?v=F-j0G0lrjFw&feature=youtu.be) / Адам Елдаров

#### Секция по дизайну проектов тестирования производительности
Разбираем вопросы, связанные с планированием проектов тестирования производительности, обсуждаем различные подходы на примере определённой архитектуры. 
Предложим спроектировать проект по набору входных требований. Поговорим про мониторинг, инструменты управления инфраструктурой, необходимую документацию и анализ производительности систем.

###### Книги:
- [Systems Performance 2nd Edition](https://www.amazon.com/Systems-Performance-Brendan-Gregg/dp/0136820158/ref=as_li_ss_tl?ie=UTF8&linkCode=sl1&tag=deirdrestraug-20&linkId=815ef3388ba65b674f4f8fd582713f24&language=en_US) / Brendan D. Gregg
- [The Art of Application Performance Testing, 2nd Edition](https://www.oreilly.com/library/view/the-art-of/9781491900536/) / Ian Molyneaux
- [Foundation Level Specialist Syllabus Performance Testing](https://www.istqb.org/documents/ISTQB%20CTFL-PT%20Syllabus%202018%20GA.pdf) / ISTQB
- [Глоссарий терминов тестирования RSTQB](https://www.rstqb.org/ru/istqb-downloads.html?file=files/content/rstqb/downloads/ISTQB%20Downloads/ISTQB%20Глоссарий%20Терминов%20Тестирования%202.3.pdf) / RSTQB

###### Github:
- [Qa Load Telegram Community](https://qaload.github.io/)
- [Awesome Gatling Github Page](https://github.com/aliesbelik/awesome-gatling)

###### Блоги:
- [Brendan Gregg's Blog](http://www.brendangregg.com/overview.html)
- [Denis Bakhvalov's Blog](https://easyperf.net/notes/)

###### Доклады:
- [Воркшоп (часть 1). Встраивание в CI тестирования производительности](https://youtu.be/2wWiud1A7BM) / Сергей Чепкасов (Tinkoff.ru)
- [Воркшоп (часть 2). Встраивание в CI тестирования производительности](https://youtu.be/vbM7lRXLFD8) / Максим Рогожников (Tinkoff.ru)
- [Честное перформанс-тестирование](https://youtu.be/8Mzs3arFGZo) / Дмитрий Пивоваров (ZeroTurnaround) [RU]
- [Сложности performance-тестирования](https://youtu.be/am94iI2assY) / Андрей Акиньшин (JetBrains) [RU]
- [Анализируем перформанс с пользой для себя и окружающих](https://youtu.be/jZ0quqA1Fn8) / Андрей Акиньшин (JetBrains) [RU]
- [Учимся анализировать результаты нагрузочного тестирования](https://youtu.be/gws7L3EaeC0) / Алексей Лавренюк [RU]
- [Performance testing of microservices in action](https://youtu.be/c1xu7W7bqKc) / Alexander Kachur, Ukraine [RU]


## Этап 3: знакомство с командой
После технической секции рекрутер подберет подходящие проекты и согласует созвон с командами. Обычно созвон длится полчаса: ребята рассказывают про текущие проекты, отвечают на вопросы и спрашивают о Вашем опыте, любимых задачах, увлечениях. Таких созвонов будет не более трёх.

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 понравятся 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: [interview_issues@tinkoff.ru](mailto:interview_issues@tinkoff.ru).