VK

Лента и рекомендации, видео, модерация, голосовые сервисы

Соцсеть и медиахолдинг: главный продукт — лента, а значит ранжирование на огромном потоке пользовательского контента. Отсюда акценты отбора: рекомендации и метрики вовлечённости, работа с мультимодальным контентом и умение доводить модель до сервиса, который отвечает миллионам людей одновременно.

Этапы отбора

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.

Все форматы проверок →
  1. Скрининг

    Рекрутер уточняет направление: лента и рекомендации, видео, модерация, реклама, голосовые продукты.

  2. Отборочный контест

    На стажировках и в образовательных программах отбор начинается с контеста: задачи проверяются автоматически, обратная связь — только вердикт системы.

  3. Алгоритмическая секция

    Отдельная секция по алгоритмам и коду. Задачи рабочего уровня: структуры данных, сложность, аккуратная реализация.

  4. ML-секция: модели, признаки, валидация

    ML-секция: постановка, признаки, валидация, метрики. Вопросы идут от проектов в резюме, поэтому свой опыт нужно знать до деталей.

  5. Секция по рекомендациям и ранжированию

    Направленческая секция. Для ленты и рекламы — ранжирование и метрики вовлечённости, для медиа — зрение и мультимодальность.

  6. Секция дизайна ML-системы

    Дизайн системы на middle+: как устроен сервис рекомендаций под нагрузкой и что происходит, когда часть источников отвалилась.

  7. Финальная встреча

    Разговор с руководителем: задачи команды, уровень, процессы.

Что оценивают на любом направлении
  • Понимание, что метрика ленты — это не CTR, а баланс вовлечённости, разнообразия и долгосрочного удержания.
  • Готовность работать с мультимодальным контентом: текст, фото и видео в одной задаче.
  • Масштаб как условие задачи: решение обязано жить на миллионах объектов и запросов.
  • Умение объяснить, почему офлайн-метрика выросла, а эксперимент этого не подтвердил.

Чем проверяют себя перед отбором

5 форматов проверки из отбора VK — и тест атласа под каждый. Слабые места видно сразу после захода, а темы для разбора собираются автоматически.

Автоматически проверяемые задачи до собеседования

На чём валятся
  • Решение «в лоб», которое проходит примеры и падает на максимальных ограничениях.
  • Потеря часа на самой трудной задаче вместо двух средних.

Живое кодирование: решение вслух и код в редакторе

На чём валятся
  • Молчаливое написание кода: интервьюер оценивает ход рассуждения, а не только результат.
  • Отсутствие практики — теория известна, но простая задача пишется час.

Классика табличных задач и честная проверка качества

На чём валятся
  • «Взял бустинг, получил 0.85 AUC» без бейзлайна и без объяснения, что это значит для продукта.
  • Случайное разбиение в задаче, где данные упорядочены во времени.
24 вопроса в банкеТест: Классический ML

Кандидаты, ранжирование, метрики @K и расхождение с онлайном

На чём валятся
  • Одна модель на весь каталог без разговора о задержке.
  • Вывод по офлайн-метрике без признания, что логи собраны старой моделью.

От постановки до эксплуатации на одной доске

На чём валятся
  • Прыжок в архитектуру с первой минуты, без требований и метрик.
  • Схема, которая заканчивается обучением модели: ни выката, ни мониторинга.
22 вопроса в банкеТест: Дизайн ML-систем

Программа подготовки под компанию

20 тем по всем направлениям VK — если команда ещё не выбрана. Программа разложит их по неделям от математики к продакшену; под конкретное направление список короче, и его можно собрать ниже.

Собрать программу подготовки

Эти 20 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 VK · Все направления.

Проверяем, вошли ли вы…

Направления

Выберите направление: обязательные темы со ссылками в атлас, типовые вопросы с ответами и тест для самопроверки.

Все тесты →
Направление

Лента и рекомендацииFeed & RecSys

Ранжирование ленты, подбор видео и рекламы. Специфика — короткий цикл обратной связи, сильная петля «показали → кликнули → снова показали» и требование разнообразия рядом с вовлечённостью.

Пройти тест: Рекомендательные системы (24 вопроса)
Собрать программу подготовки

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 VK · Лента и рекомендации.

Проверяем, вошли ли вы…

Типовые вопросы секции (4)
Лента оптимизируется по вероятности клика. Что с ней станет через месяц?

Она схлопнется к самому кликабельному формату: выдача станет однообразной, а долгосрочное удержание просядет. Лечится многокритериальной оптимизацией — вовлечённость плюс разнообразие, штраф за повторы, длинные метрики вроде возвратов через неделю — и обязательной долей разведочного показа.

Разбор в атласе: A/B testing — A/B-тестирование
Как отобрать кандидатов из десятков миллионов объектов за десятки миллисекунд?

Несколькими дешёвыми источниками сразу: ANN-поиск по эмбеддингам, популярное в сегменте, свежее от подписок, коллаборативные соседи. Их объединение идёт в ранжирующую модель. Потолок качества всей ленты задаёт recall@k этого этапа — его и меряют отдельно.

Разбор в атласе: Serving Architecture — Архитектура инференса
Новый автор без истории. Как не похоронить его в выдаче?

Холодный старт закрывается контентными признаками (текст, изображение, тема) и явной долей разведочного трафика — бандитами с контролируемым риском. Без этого система обучается только на том, что сама уже показала, и новые авторы не появляются никогда.

Разбор в атласе: Multi-armed Bandits — Многорукие бандиты
Офлайн NDCG вырос, A/B не показал эффекта. Порядок проверки?

Сначала смещение показа: офлайн считается на логах старой модели. Затем расхождение признаков между обучением и сервисом. Затем сама метрика: NDCG по кликам не обязан двигать удержание. Проверяют в порядке возрастания стоимости проверки.

Разбор в атласе: A/B testing — A/B-тестирование
Что сделать руками до собеседования
  • Соберите двухэтапную схему на открытом датасете и измерьте recall@k кандидатогенерации отдельно от качества ранжирования.
  • Сравните ранжирование по клику и по времени просмотра: посмотрите, как меняется разнообразие выдачи.
  • Реализуйте простой бандит для разведки и оцените цену разведки в метрике.