Кредитный риск, витрины данных, документы и процессы
Второй по размеру банк страны с большой собственной ИТ-разработкой. ML-задачи распределены между риск-блоком, розницей и корпоративным бизнесом, а отдельная большая часть работы — инженерия данных: витрины, качество, регламенты. На собеседовании это заметно по вниманию к тому, откуда берутся данные и кто отвечает за их корректность.
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 и блок: риски, розница, корпоративный бизнес, платформа данных.
На части позиций и на стажировках — онлайн-тестирование до собеседования.
SQL-секция: соединения, оконные функции, работа с историческими срезами витрин.
ML-секция: модели на табличных данных, валидация, метрики и требования к воспроизводимости расчёта.
Для платформенных ролей — секция по инженерии данных: пайплайны, качество, регламенты обновления витрин.
Руководитель: задачи, уровень, требования к документации моделей и согласованиям.
4 формата проверки из отбора ВТБ — и тест атласа под каждый. Слабые места видно сразу после захода, а темы для разбора собираются автоматически.
Числовые, вербальные и логические тесты до первой встречи
На чём валятсяСоединения, оконные функции и цена запроса на большой таблице
На чём валятсяКлассика табличных задач и честная проверка качества
На чём валятсяПайплайны, потоки, идемпотентность и качество данных
На чём валятся20 тем по всем направлениям ВТБ — 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 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 ВТБ · Все направления.
Проверяем, вошли ли вы…
Выберите направление: обязательные темы со ссылками в атлас, типовые вопросы с ответами и тест для самопроверки.
Модели вероятности дефолта, потерь при дефолте и досрочного погашения. Специфика — регламентная валидация, длинные горизонты и требование объяснимого поведения на каждом сегменте.
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 ВТБ · Риск-модели.
Проверяем, вошли ли вы…
Ранжирование требует лишь правильного порядка, а резервы и ценообразование считаются по самим вероятностям. Поэтому модель должна быть калибрована: предсказанные 3 % должны означать три дефолта на сотню. Проверяют это калибровочной кривой и метриками вроде Brier и log-loss, а не только AUC.
Разбор в атласе: Calibration — Калибровка →Срезом на дату наблюдения: для каждой заявки признаки берутся такими, какими они были на момент решения. Джойн к текущему состоянию клиента — типовая утечка, которая даёт отличную валидацию и провал в проде. В хранилище для этого держат исторические срезы или таблицы с интервалами действия.
Разбор в атласе: Data leakage — Утечка данных →Сначала измерить сдвиг — распределения признаков и скора по сегментам. Если сдвиг в признаках, но зависимость та же, хватит перекалибровки; если поменялась сама зависимость, нужна переобученная модель на данных новой политики, а до неё — ручные ограничения на сегменты, где модель работает вне своего опыта.
Разбор в атласе: Drift Detection — Детекция дрейфа →Постановку и область применения, описание выборки и её ограничений, перечень признаков с источниками, схему валидации и её результаты, регламент мониторинга и условия пересмотра. Это не бюрократия: без описания области применения модель через год начинают использовать на сегменте, для которого она не строилась.
Разбор в атласе: MLOps Maturity — Уровни зрелости MLOps →