Собеседование в Яндекс на ML-инженера
ML-инженеры в Яндексе проходят три блока: знакомство с рекрутером, технические секции и финальные встречи с командами. Трек индивидуальный — секции подбирают по опыту. Технических встреч три или четыре, по часу каждая, а весь процесс занимает две-три недели.
Коротко
Технические встречи можно пройти за один день или разделить на несколько. Обратную связь Яндекс обещает в течение трёх дней после интервью. Секция ML Special рассчитана на опытных кандидатов: там глубоко обсуждают одну область.
- Сколько длится
- 2–3 недели
- Технические встречи
- 3–4, по 1 часу
- Формат
- Zoom с камерой и демонстрацией экрана; нужен ноутбук с клавиатурой
- Языки
- Python, C++ или Java — свободно владеть одним
- Для опытных
- ML Special: NLP, CV, ASR/TTS, RecSys или Classic ML
- Обратная связь
- В течение трёх дней после интервью
Как проходит собеседование
- Знакомство с рекрутеромОбсуждаете опыт, профессиональные интересы, открытые роли и процесс найма.
- Секция ML & ProgrammingРазговор об основах ML на примере одного алгоритма, офлайн-метрики и задачи на алгоритмы и структуры данных. Яндекс ждёт знания стандартных алгоритмов и их сложности, умения предлагать оптимизации, свободного владения одним из языков (Python, C++ или Java — основные в Яндексе) и знания ML-алгоритмов и способов оценки их качества.
- Секция с написанием кодаКак правило, интервьюер даёт две задачи на алгоритмы и структуры данных. Могут спросить про опыт с языками, операционными системами и базами данных. Код пишешь в онлайн-редакторе.
- Секция ML SpecialДля опытных кандидатов: глубокое обсуждение одной области — тема зависит от твоего опыта.
- Финалы с командамиВстреча с руководителем команды, к которой могут присоединиться другие разработчики и менеджеры. Вы узнаёте о проектах и оцениваете, как будете работать вместе.
- ОфферПриглашение в команду, которая заинтересовала тебя больше других; обсуждаете условия работы и карьерные возможности.
Иногда на финале задают технические задачи или вопросы — если после основных технических интервью информации не хватило. Яндекс обещает предупредить об этом заранее.
Темы секции ML Special
- NLP. Современные подходы к задачам разной сложности: GPT-подобные и BERT-модели, encoder-decoder-архитектуры, SoTA-подходы к обучению языковых моделей. Обсуждают и исследования архитектур NLP-моделей, если есть такой опыт.
- CV. Современные подходы к CV-задачам, популярные архитектуры на примерах трансформерных и свёрточных моделей, как эффективно обучать, дебажить и применять модели.
- ASR/TTS. Твой опыт с интересными архитектурами: задача, данные, метрики (online, offline, проблемы в оценке), любимые статьи за последние два года, деплой и оптимизация.
- RecSys. Как применять ML и нейросети для рекомендательных систем: верхнеуровневая архитектура, метрики, данные, стадии рексистем и модели на них, дизайн ранжирования и генерации кандидатов, проблемы вроде разнообразия.
- Classic ML. Классические алгоритмы и стандартные архитектуры нейросетей для продуктовых задач: ML-постановка, дизайн решения, сбор выборок и таргетов, обработка признаков, обучение и выбор модели, офлайн- и онлайн-метрики (например, для ранжирования или uplift-моделирования).
Кандидатам с опытом архитектурных решений Яндекс предлагает пройти ещё и секцию ML System design.
Как подготовиться
Советы Яндекса:
- формулируй решение вслух — Яндексу важно знать, как ты думаешь;
- пиши читаемый код без ошибок и не усложняй его;
- будь готов решать небольшие задачи в уме, без запуска кода в консоли;
- помни о краевых случаях: напиши тест-кейсы и проверь их.
Материалы, которые перечисляет сам Яндекс:
- Алгоритмы: разборы 12 алгоритмических задач отборочного раунда, CodeRun, LeetCode, TopCoder, Hackerrank, CollabEdit, видеолекции курса «Алгоритмы и структуры данных».
- NLP: курсы по NLP от Stanford и ШАД, статья «Attention is all you need», интенсивы ШАД по обучению LLM.
- CV: Deep Learning for Computer Vision (Stanford), CV Week от Яндекса по диффузионным моделям, статья «A ConvNet for the 2020s».
- RecSys: книга Recommender Systems Handbook, лекция из курса по машинному обучению от ВШЭ, статья Deep Neural Networks for YouTube Recommendations.
- Classic ML: курс Дьяконова «Прикладные задачи анализа данных», Google’s Machine Learning Crash Course.
Для мидлов и выше Яндекс предлагает записаться на карьерную консультацию — подобрать подходящую роль.
Идёшь на собеседования сразу в несколько компаний?
Job Huntly — расширение для Chrome. Оно ведёт календарь собеседований, проверяет резюме под требования вакансии ещё до отклика и находит публичные контакты компании, чтобы писать не только через кнопку «Откликнуться». А аналитика поиска покажет, что работает.
Частые вопросы
Сколько длится собеседование ML-инженера в Яндексе?
Две-три недели на все собеседования. Технических встреч три или четыре, каждая по часу; их можно пройти за один день или разнести на несколько.
На каком языке писать код?
Яндекс ждёт свободного владения одним из языков — Python, C++ или Java: они основные в компании.
Что такое ML Special?
Секция для опытных кандидатов: глубокое обсуждение одной области — NLP, CV, ASR/TTS, RecSys или Classic ML. Тема зависит от твоего опыта.
Есть ли ML System design?
Кандидатам с опытом архитектурных решений Яндекс предлагает пройти секцию ML System design.
Бывают ли технические вопросы на финале?
Иногда: если по итогам основных технических интервью информации не хватило, на финале могут задать технические задачи или вопросы. Яндекс обещает предупредить об этом заранее.
Когда будет обратная связь?
В течение трёх дней после интервью.
Что нужно для онлайн-собеседования?
Ноутбук с камерой и клавиатурой, чтобы писать код: встречи проходят в Zoom с демонстрацией экрана.
Источники
Job Huntly не связан с компанией «Яндекс». Мы собрали открытые данные с её официальных страниц и страниц партнёров на 20.10.2026. Условия могут меняться — перед подачей сверяйся с официальным сайтом.