Дело было в начале третьего курса учёбы в МФТИ, во времена COVID. Более полугода я активно изучал ML: прошёл несколько курсов, выучил теорию, за месяц прошёл парочку собеседований — в Ozon, Сбер и Яндекс. Там всё было более чем цивильно: очень приятные интервьюеры, простые, добрые люди. Во время собеседований помогали, подсказывали молодому, зелёному ботеру. Остались исключительно приятные воспоминания.

И вот в телеграм-канале с вакансиями я увидел злополучный пост про стажировку в МТС. Тогда я ещё не подозревал, что даже в таких крупных компаниях на собеседованиях может происходить настоящий трешачок.

Немного забегу в будущее. Сейчас я уже Senior ML Engineer, успел поработать в Яндексе, Сбере, ВК и в компаниях поменьше. За спиной — десятки успешно пройденных собеседований, и с высоты текущего опыта могу точно сказать: такой трэш, как в МТС, мне больше нигде не встречался.

К тому же считаю, что с моим послужным списком и обширным опытом я вполне могу высказывать публично оценочные суждения — и об уровне профессионализма интервьюеров, и об их отношении к начинающим разработчикам. Конечно, поиздеваться на собеседовании над маленьким студентиком — много ума не надо. Но стоит иметь в виду, что он скоро подрастёт и напишет вот такую статью.

Очень хочу этим текстом помочь таким же начинающим молодым специалистам, каким был когда-то сам. Если после её прочтения хотя бы паре человек станет чуть легче, и они обретут уверенность в себе — значит, цель достигнута.

HR

Буду максимально объективен: HR МТС отработали быстро и чётко — не забывали назначать звонки, не игнорили, всё шло гладко.Правда, в последний момент прилично навалили кринжа — но к этому мы ещё вернёмся в конце.

Техническое собеседование

Вот тут жара и начинается. Весь отбор состоял из одного техсобеса на час. Повторюсь: у меня уже был небольшой опыт прохождения собеседований, я знал, что там обычно спрашивают и как красиво выстраивать ответы. Базой по ML тоже владел, в своих силах был уверен — и не зря, ведь оффер мне ВЫДАЛИ.

Пишу больше в своем телеграм канале
Про подготовку к собесам, новые подходы в обалсти ML/Computer vision
Пост про сравнение работы в Яндексе и Сбере, ниже ссылка:

И вот я жму кнопку «Подключиться» к Zoom-конференции. То, что дальше начало происходить, иначе как смех и грех не опишешь — до сих пор смеюсь

Встретил меня... оголённый мужчина лет 25–30. Сказать, что я ошалел — это ничего не сказать.

Судя по фону, он сидел дома, с полуоткрытыми глазами — видимо, только проснулся (а было уже около обеда). Сидел за столом, верхней одежды на нём не было. Были ли на нём хоть трусы или штаны — остаётся загадкой. Мы с ним поздоровались, начали small talk. С лица у меня не сходила улыбка — я, честно, без злого умысла, просто не понимал: это так задумано или он не видит, что вебка включена? Беседа шла очень непринуждённо, как будто всё в порядке.

Спустя две минуты он всё-таки заметил включённую веб-камеру, извинился — и мы продолжили.

На всех собесах обычно разговор сразу заходит про внутреннее устройство моделей, деревьев, градиентного бустинга, метрики — но в этот раз всё было иначе. 

Он начал зачитывать содержание моего резюме (напомню, я - стажёр без опыта). Естественно, там было лишь перечисление библиотек и навыков в области ML, а также список пройденных курсов и реализованных пет-проектов.

За весь собес мне не задали НИ ОДНОГО ВОПРОСА по теме вакансии. Ничего по ML, никакой конкретики по задачам, подходам, Python или SQL.

Больше всего его внимание привлекла строчка "mathematics" в моих скиллах. Я, насмотревшись ютуба с видео «как правильно составить резюме дата-сайентиста» и начитавшись статей «что хотят видеть работодатели», смело решил похвастаться тем, что учусь в топ-1 техническом вузе страны и, дескать, шарю в математике. Но лучше бы я эту строчку туда не вписывал…

Спойлер: с годами эмпирическим путём я выяснил, что все эти видео и статьи про составление резюме — полнейший бред. Никому не интересен ваш диплом, курсы, статьи и даже резюме в целом. Главное — это годы опыта, насмотренность и практический навык решения задач. Всё остальное — шелуха, которая массового работодателя вообще не волнует. Да, для пары топовых исследовательских лабораторий ваша научная деятельность и дипломная работа могут иметь значение — но таких вакансий единицы. И, честно говоря, нет особого смысла на них ориентироваться.

Он говорит: «Ого, у тебя тут написано, что ты знаешь математику. А какой твой любимый предмет по математике?»
В этот момент меня пробрала дрожь. Почувствовалось знакомое дуновение подзабытого страха — экзаменов на кафедре вышмата. Те, кто учился в МФТИ/МГУ/ВШЭ, отлично понимают: этот страх вполне обоснован.

Судорожно перебирая в голове названия предметов, которые ещё не успели выветриться из памяти, я выпаливаю:
«Давайте про ТФКП — Теория функций комплексного переменного».

И он действительно начал спрашивать меня про ТФКП!
Кто не знает, что это такое — ниже будут примеры.

Началось с вопроса:
«Назови все теоремы Коши, которые знаешь». 

Их немало — я начал перечислять всё, что знаю, и вроде отчасти справился. Ниже приведены примеры этих теорем, чтобы показать, насколько это всё далеко от индустриального ML.

Потом мы перешли к обсуждению РЕГУЛЯРНЫХ ВЕТВЕЙ — ситуация уже окончательно выходит за рамки понимания: почему это вообще спрашивается?Я начинаю объяснять, что такое регулярные ветви:

Мы с одногруппниками постоянно шутили: зачем нам учить эти огромные теоремы по матану? Кто вообще будет спрашивать это на собеседовании по Python? И каков же был мой шок, когда через пару недель меня действительно спросили об этом! (Больше такого не повторялось, и математику нигде не спрашивали.)

Обсуждение ТФКП продолжилось, и со временем мы перекатились в другие области математики. Естественно, такого я точно не ожидал от технического собеса. Я сильно нервничал: какого чёрта — везде рассказывал про разницу между случайным лесом и градиентным бустингом, а здесь меня гоняют по самым сложным темам вышмата?

Финал истории

Через пару дней мне звонит HR и уточняет мои зарплатные ожидания по офферу. Затем я получаю заветный PDF с презентацией предложения (на 60к грязными) и радостно соглашаюсь выйти на работу. Заполняю анкету для службы безопасности — и замечаю, что там почему-то нет возможности указать, что у меня белорусское гражданство.
Связываюсь с HR, сообщаю ей об этом. На всякий случай уточняю: белорусский паспорт никак не ограничивает трудоустройство в РФ, процедура полностью идентична российской.

И тут — как гром среди ясного неба — через пару дней приходит сообщение от моей HR:

«Оффер отзываем, места для стажёров закончились. Всего хорошего».

Связано ли это с отсутствием российского паспорта — неизвестно. Но сам факт отзыва оффера — это, конечно, полная печаль. А если бы я уже где-то работал, уволился и готовился выходить? Вот тебе «МТС передумал» — и ты у разбитого корыта.

ВЫВОД:
Будьте осторожны с этой компанией. Вас могут легко подставить, никакой ответственности за это никто не понесёт, а вы останетесь ни с чем. Процессы найма — в плачевном состоянии:

• бренда работодателя фактически нет,

• интервьюеры творят что хотят,

• офферы могут отозвать без объяснений.

Всё это создаёт реальные риски для кандидатов

После собеса я поделился своим опытом со всеми друзьями и более опытными коллегами, которые уже работают в ML. Все в один голос сказали: "это полный бред", как такое вообще могло произойти на техническом собеседовании?

Тут сразу возникают вопросы к HR-департаменту МТС: почему такое вообще допускается? Буквально за один час они умудрились угробить свою репутацию в глазах как минимум 30 человек — моих друзей и знакомых, которые узнали о том, что на собеседованиях в МТС приходится буквально пересдавать экзамен по математике и рассказывать теоремы.

И это не какие-то 30 рандомов — это студенты лучшего технического вуза страны, с факультета, напрямую связанного с ML и разработкой — ФПМИ. Это самая целевая аудитория, которую МТС только мог бы себе пожелать. Через пару лет (т.е. уже сегодня) они в полном составе будут работать в топовых российских компаниях, кто-то уже сейчас руководит целами отделами.

Слава богу, НИ ОДИН из моих знакомых не работает в МТС. Очень рад, что крутые специалисты обошли это место стороной.

ИТОГИ: 

МТС рискует потерять талантливых специалистов из-за некачественного процесса найма и странных требований на собеседованиях. Это происходило несколько лет назад, как сейчас обстоит ситуация — я не знаю, но судя по отсутствию активного найма и малой публичной деятельности команд МТС, можно предположить, что далеко не ушли. Репутация компании страдает, а лучшие кадры предпочитают идти в другие, более прозрачные и профессиональные команды.

Пожелания для начинающих в ML:

Не бойтесь сложных интервью и неожиданных вопросов — это всего лишь этап на вашем пути. Главное — не сдавайтесь и верьте в свои силы. Каждый опыт, даже самый странный и сложный, делает вас только сильнее и мудрее. Помните, что настоящие возможности ждут тех, кто упорно идёт вперёд, не позволяя неудачам подорвать уверенность в себе. Вы справитесь!

Читай больше моих постов про подготовку к ML/Computer vision собеседований, базовые вопросы: