Product: система отзывов о продавцах — AVITO

Условие задания

**Компания:** AVITO

**Контекст:** Маркетплейс хочет улучшить систему отзывов о продавцах. Проблема: накрутка отзывов, буллинг через фейковые негативные отзывы.

**Задание:**
1. Предложите метрики для детекции фрод-отзывов
2. Как оценить «здоровье» системы отзывов?
3. Какие сигналы указывают на накрутку?

Темы

антифрод метрики доверие marketplace

Подсказки

• Фрод-сигналы: скорость появления, однотипность текста, поведение автора
• Здоровье системы: % отзывов с текстом, response rate продавцов, корреляция рейтинга с повторными покупками
• Подумайте о графовых метриках: кластеры аккаунтов, общие IP/устройства

Все тестовые задания →

Частые вопросы

Какой уровень знаний нужен для задачи "Product: система отзывов о продавцах — AVITO"?

Это задание для уровня Middle. Для middle-аналитиков с опытом 1-3 года, требует уверенного владения темой и понимания edge cases.

На каких собеседованиях встречается такая задача?

Подобные задания в категории «Метрики» регулярно дают на собеседованиях аналитика данных в Яндекс, Сбер, Ozon, Авито, Тинькофф, Wildberries, T-Bank, X5, ВТБ и других крупных IT-компаниях. Тематика: антифрод, метрики, доверие, marketplace.

Сколько времени даётся на решение?

На реальном собеседовании на подобную задачу отводится 15-30 минут — оцениваются подход, корректность, обработка edge cases. Для тренировки рекомендуем сначала решить самостоятельно, потом сверить с эталонным решением и подсказками.

Где ещё потренироваться по теме «Метрики»?

На zasqlpython.ru есть другие задания в категории «Метрики», продуктовые кейсы, справочник метрик, AI мок-собеседование с разбором ваших ответов.

← Все задания