**Контекст:** Маркетплейс услуг (уборка, ремонт, репетиторы) запускает систему рейтингов: клиент ставит оценку 1–5 и пишет текстовый отзыв после оказания услуги.
Проблема: ожидается фрод — накрутка рейтингов (самозаказы, отзывы от знакомых) и занижение конкурентам.
**Задание:**
1. Спроектируйте систему метрик рейтинга: какие метрики агрегировать и показывать пользователям?
2. Определите 5+ сигналов фрода в отзывах. Для каждого — метрика обнаружения.
3. Предложите алгоритм «честного» рейтинга, устойчивого к накрутке.
4. Какие метрики здоровья системы отзывов мониторить на дашборде?
метрики рейтинг антифрод аномалии маркетплейс
Это задание для уровня Senior. Senior-уровень — глубокое понимание темы, опыт решения нестандартных задач, обсуждение trade-off на собеседовании.
Подобные задания в категории «A/B-тесты» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: метрики, рейтинг, антифрод, аномалии, маркетплейс.
На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 30-60 минут с обсуждением подходов, оптимизаций и trade-off. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.
На zasqlpython.ru есть другие задания в категории «A/B-тесты», продуктовые кейсы, справочник метрик, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.
← Все задания