Genesis

Здравствуйте, Мария.

Прошу прощения, за потраченное время.

В тексте задания было указано:
«Используя датасет с показателями поведения пользователей, нужно решить задачу классификации и предсказать является ли пользователь мошенником или нет. Ответ нужно предоставить в виде test датасета в изначальном виде с добавленным столбца prediction. Также просьба предоставить сам код с детальными комментариями хода решения
Нужно получить максимальный recall по мошенникам при том что бы precision был не ниже 95%»

Мы посчитали задание не решенным по следующим причинам:

1) «Нужно получить максимальный recall по мошенникам при том что бы precision был не ниже 95%»
Алгоритм выдавал результат даже не приближенный к указанной точности. С параметрами по умолчанию, или без предобработки данных, получить необходимую точность не вышло бы, иначе задание не имело смысл.

2) «Просьба предоставить сам код с детальными комментариями хода решения.»
Ваши комментарии состояли с кратким описанием исполняемых функций, но не с «ходом решения» задачи.
Мы считаем, что выбор модели, ее настройка и трактовка результатов, это основные поинты интеллектуального труда вносимые в решения задач ML. Приношу извинения, если это было не явно из условия.

Странно, в фидбеке от рекрутера было указано, например, 1) отсутствует аргументация выбора модели, 2) нет интерпретации результатов. Можно цитату из описания задания, где эти два пункта стояли бы в требованиях? Или мне в комментариях к коду надо было интерпретировать результаты? И Дмитрий, давайте начистоту — если бы у вас остались вопросы ко мне по поводу выбора модели или интерпретации результатов, вы бы наверняка предложили обсудить это дополнительно. Вы же сразу отказали. Подозреваю, что не потянули уровень зп, который я хотела, тогда зачем давать тестовое? Уважайте свое время и время соискателей.

Здравствуйте, Мария

Видимо, у нас с Вами разное понимание основной цели ML. Мы подразумеваем что, интеллектуальный труд как раз заключается в интерпретации и возможности аргументировать выбранный путь решения. Иначе, задание не имело бы смысл: загрузить датасет в готовую модель с базовыми параметрами не несет в себе задачи вовсе.

Комментарии можно было либо прикрепить в текстовом файле, либо использовать IPython Notebook (jupyter.org) — популярный инструмент для прототипирования и построения моделей в Data Science. В том числе, он позволяет вставлять текстовые фрагменты и сохранять полученные выводы.

Вы правы, если у нас есть сомнения по решению задачи или неясны некоторые шаги, мы можем уточнить их дополнительно в письме, либо на финальном собеседовании. В данном случае, при 60 строчках кода (из которых половина это импорты и пробелы), было не по чему задавать уточняющие вопросы.

По поводу уровня ЗП замечание не корректно. Мы бы не тратили ни свое, ни Ваше время, если бы Вы нам не понравились нам на первом собеседовании и нас что-то не устраивало.

Спасибо Вам за уделенное время!