Data Scientist — вопросы с реальных собеседований

18 популярных вопросов из 68 собранных, отсортированы по частоте

Все вопросы открыты бесплатно для всех — без регистрации и оплаты.

🎯 Enigma AI — помощник прямо во время собеседования

Десктоп-приложение слушает интервьюера, распознаёт вопросы и подсказывает ответы в реальном времени. Невидимо для screen-share, поддержка виртуальной камеры, стелс-режим.

Скачать Enigma

18×

Расскажите о себе.

behavioral junior

10×

Что такое race condition?

concurrency middle

6×

Какой стек технологий вы используете?

general junior

6×

Какая была ваша роль в этом проекте?

behavioral junior

4×

Из каких основных компонентов состоит архитектура RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

architecture AI middle

4×

Что такое градиентный бустинг и как он устроен?

algorithms Machine Learning middle

3×

Как работает RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

architecture AI middle

2×

В чем отличие t-теста от z-теста?

algorithms middle

2×

Какие метрики используются для оценки качества моделей классификации?

algorithms Machine Learning middle

2×

Что это даст?

general junior

2×

Из чего состоит React и как он работает?

frontend React junior

2×

Был ли у вас опыт написания тестов и участия в код-ревью, и как это было связано с процессом тестирования?

testing junior

2×

Расскажите про линейную регрессию.

algorithms junior

2×

Как объединить массивы?

data_structures junior

2×

Как устроен метод collect в PySpark?

data_structures PySpark middle

2×

Расскажите, как проводить последовательные A/B-тесты.

testing middle

2×

Опишите вашу самую сложную задачу на предыдущем месте работы.

behavioral junior

2×

Расскажите, какой стек технологий использовался на вашем предыдущем месте работы?

behavioral junior

1×

Опишите, как вы подходили к решению задачи, где данных мало.

general middle

1×

Как бы вы оценили качество чат-бота для клиентского сервиса?

testing middle

1×

Какие методы используются для уменьшения шума в изображении?

algorithms middle

1×

Как бы вы организовали процесс сбора (парсинга) данных?

backend middle

1×

Какие фильтры вы применяли в своей работе?

behavioral middle

1×

Какие преимущества у YOLO перед другими алгоритмами детекции объектов?

algorithms YOLO middle

1×

Какие методы и инструменты логирования вы использовали в своей работе?

backend middle

1×

Чем градиентный бустинг лучше случайного леса?

algorithms Machine Learning middle

1×

Расскажите про основные типы JOIN в SQL.

database SQL junior

1×

Что вы ищете в работе и какими задачами хотели бы заниматься?

behavioral junior

1×

Насколько сильно вас привлекали к разработке на этом проекте?

behavioral middle

1×

Расскажите, пожалуйста, о проекте, на стыке каких технологий или областей он был реализован?

behavioral middle

Как готовиться к собеседованию: Data Scientist

Здесь собрано 68 реальных вопросов, которые задавали на собеседованиях на позицию «Data Scientist». Это не общая теория из учебников, а то, что действительно спрашивают на технических интервью — вопросы отсортированы по частоте, поэтому сверху те, что встречаются чаще всего.

Список покрывает все грейды: вопросы для junior помогают закрыть базовый минимум, middle — типичные практические задачи, senior — архитектуру и глубину понимания. Используйте страницу как чек-лист подготовки: пройдите вопросы сверху вниз и отметьте те, на которые пока не отвечаете уверенно.

Что спрашивают на собеседовании «Data Scientist» и как пройти техническое собеседование? Готовьтесь по реальным вопросам, а не по случайным подборкам из интернета. Весь банк открыт бесплатно — без регистрации и оплаты.

Вопросы по уровню

Junior · Data Scientist23 Middle · Data Scientist43 Senior · Data Scientist2

Гайды по собеседованиям

Собеседования по компаниям Вопросы по технологиям Зарплаты в IT Гайды по подготовке к собеседованиям

Вопросы по другим специальностям

Data Scientist — вопросы с реальных собеседований

Расскажите о себе.

Что такое race condition?

Какой стек технологий вы используете?

Какая была ваша роль в этом проекте?

Из каких основных компонентов состоит архитектура RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

Что такое градиентный бустинг и как он устроен?

Как работает RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

В чем отличие t-теста от z-теста?

Какие метрики используются для оценки качества моделей классификации?

Что это даст?

Из чего состоит React и как он работает?

Был ли у вас опыт написания тестов и участия в код-ревью, и как это было связано с процессом тестирования?

Расскажите про линейную регрессию.

Как объединить массивы?

Как устроен метод collect в PySpark?

Расскажите, как проводить последовательные A/B-тесты.

Опишите вашу самую сложную задачу на предыдущем месте работы.

Расскажите, какой стек технологий использовался на вашем предыдущем месте работы?

Опишите, как вы подходили к решению задачи, где данных мало.

Как бы вы оценили качество чат-бота для клиентского сервиса?

Какие методы используются для уменьшения шума в изображении?

Как бы вы организовали процесс сбора (парсинга) данных?

Какие фильтры вы применяли в своей работе?

Какие преимущества у YOLO перед другими алгоритмами детекции объектов?

Какие методы и инструменты логирования вы использовали в своей работе?

Чем градиентный бустинг лучше случайного леса?

Расскажите про основные типы JOIN в SQL.

Что вы ищете в работе и какими задачами хотели бы заниматься?

Насколько сильно вас привлекали к разработке на этом проекте?

Расскажите, пожалуйста, о проекте, на стыке каких технологий или областей он был реализован?

Как готовиться к собеседованию: Data Scientist

Вопросы по уровню

Гайды по собеседованиям

Вопросы по другим специальностям

Навигация

Поддержка

Правовое