**Компания:** Wildberries
**Позиция:** Senior Product Analyst (e-com platform)
**Контекст:** A/B-тест recommendation алгоритма. Запланирован sample size 200K юзеров на группу для MDE=0.5pp. Через неделю команда видит lift +1.2pp с p-value=0.04. Стопнуть тест прямо сейчас и раскатить?
**Задание:**
1. Объясни проблему **«peeking»** в классическом фиксированном A/B.
2. Что такое mSPRT (mixture Sequential Probability Ratio Test) и как он решает проблему?
3. Дан Python-код симуляции: 100K итераций где **на самом деле эффекта нет** (A=B), но мы peek 10 раз. Какой % итераций даст false positive (p < 0.05) хоть один раз?
4. Какой sequential boundaries использовать чтобы overall α ≤ 0.05? (Pocock vs O'Brien-Fleming)
sequential testing mSPRT early stopping p-value
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: sequential testing, mSPRT, early stopping, p-value.
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