Прогноз цен на билеты, ранжирование предложений, поиск направлений
Метапоиск авиабилетов: пользователь ищет не рейс, а поездку, а цены меняются несколько раз в день и зависят от загрузки борта, дат и глубины покупки. Отсюда две характерные ML-задачи — предсказание динамики цен и ранжирование предложений, где дешевле не значит лучше.
Порядок и состав секций меняются от команды к команде — это типовая схема, собранная по открытым источникам. Этапы, на которых проверяют знания, ведут в разбор формата: что оценивают и чем закрывать пробелы.
Рекрутер уточняет направление: цены и прогнозы, поиск и ранжирование, аналитика продукта.
Практическая секция: код и данные, работа с историей поисков и цен.
ML-секция: постановка, признаки, валидация во времени, метрики.
Продуктовая секция: эксперименты на поисковом трафике, метрики конверсии в переход и покупку.
Команда, задачи, уровень.
3 формата проверки из отбора Авиасейлс — и тест атласа под каждый. Слабые места видно сразу после захода, а темы для разбора собираются автоматически.
Код, который готовит данные: агрегаты, соединения, пропуски
На чём валятсяКлассика табличных задач и честная проверка качества
На чём валятсяДизайн эксперимента, значимость и решение по результату
На чём валятся18 тем по всем направлениям Авиасейлс — если команда ещё не выбрана. Программа разложит их по неделям от математики к продакшену; под конкретное направление список короче, и его можно собрать ниже.
Эти 18 тем можно разложить по неделям: программа выстроит их от математики к продакшену, поставит тест в конце каждой недели и вернёт тему на повторение, если вы в ней ошиблись. Выйдет примерно 4 недели под Авиасейлс · Все направления.
Проверяем, вошли ли вы…
Выберите направление: обязательные темы со ссылками в атлас, типовые вопросы с ответами и тест для самопроверки.
Предсказание изменения цены билета и подсказка «покупать сейчас или ждать». Специфика — нестационарные ряды по каждому направлению, влияние сезонности и внешних событий.
Эти 10 тем можно разложить по неделям: программа выстроит их от математики к продакшену, поставит тест в конце каждой недели и вернёт тему на повторение, если вы в ней ошиблись. Выйдет примерно 2 недели под Авиасейлс · Прогноз цен и подсказки.
Проверяем, вошли ли вы…
Решение: вероятность того, что через N дней цена окажется ниже текущей. Пользователю нужен ответ «ждать или брать», и такая постановка сразу даёт калиброванную величину, которую можно показывать как уверенность. Прогноз абсолютной цены тут промежуточный и менее полезный.
Разбор в атласе: Problem formulation — Постановка задачи →Глубина покупки (сколько дней до вылета), день недели вылета и возврата, сезон и праздники, история цен по маршруту, загрузка направления, число перевозчиков на маршруте. Глубина покупки — самый сильный признак: динамика цены почти всегда привязана к нему.
Разбор в атласе: Feature engineering — Конструирование признаков →Бэктестом по времени с честным горизонтом: смотрим, что реально произошло с ценой через N дней после момента предсказания, и считаем не только точность, но и экономию в деньгах — сколько пользователь сэкономил бы, следуя подсказке, против стратегии «купить сразу».
Разбор в атласе: Cross-validation — Кросс-валидация →Возникает обратная связь: те, кому сказали ждать, не покупают сейчас, и мы не узнаем, что было бы иначе. Нужна доля трафика без подсказки как контроль и аккуратная интерпретация метрик: без контрольной группы модель будет измерять собственное влияние как качество прогноза.
Разбор в атласе: A/B testing — A/B-тестирование →