Встречается на собеседованиях • сегодня

Какое достижение в работе наиболее значимо

Разработка модели предсказания оттока клиентов для телеком-компании, которая увеличила удержание на 15%. Использовал CatBoost с feature engineering (агрегация транзакций, временные признаки) и кастомную loss-функцию, учитывающую LTV клиентов. Результат принёс компании $2M годовой экономии.

python
# Пример ключевого препроцессинга
df['churn_risk'] = (df['days_since_last_payment'] > 30) & (df['balance'] > 0)
features = ['usage_freq', 'support_calls', 'payment_history_std']
model = CatBoostClassifier(loss_function='Logloss', verbose=100)
model.fit(X[features], y)  # y - факт оттока за 90 дней
Sophi
Софи собрала все вопросы. Тренируйся и получай
офферы быстрее!
Попробовать бесплатноArrow

Следующий вопрос

Это единственный вопрос по вашему фильтру

как отвечать на вопрос
пример собеседования
фреймворки на собеседовании
типичные вопросы junior
интервью вопросы и ответы