Подготовка к интервью
3834 вопроса с собеседований в Сбер
Что проверяют на интервью
Подборка объединяет вопросы, отмеченные на этапах интервью в Сбер. Здесь можно понять структуру технической проверки и заранее повторить связанные темы. В подборке чаще встречаются темы: database, sql, backend.
Каталог
Для приведённого примера нужно схлопнуть соседние одинаковые буквы без учёта регистра, сохранив первый символ серии. Но такой алгоритм не отличает залипание от настоящих двойных букв.
Читать ответСгруппируйте SMS по phone_number, оставьте группы с COUNT(*) > 1, отсортируйте по убыванию счётчика и примените LIMIT 10.
Читать ответСформируйте отдельный ключ из firstName и patronymicName и сохраните по одному Person для каждого ключа. Equals, сгенерированный @Data для Person, учитывает лишние поля и здесь не подходит.
Читать ответСтроки являются перестановками друг друга, если для каждого символа совпадает число вхождений. Одного сравнения множеств символов недостаточно: оно теряет повторы.
Читать ответПри overriding можно сохранить throws, убрать checked-исключения или сузить их типы. Нельзя добавить более широкое либо несвязанное checked-исключение; unchecked-исключения не ограничены таким правилом.
Читать ответОтфильтруйте null-элементы, сравните fullName с targetName и верните findFirst(). При отсутствии совпадения получится Optional.empty().
Читать ответИспользуйте ROW_NUMBER по каждому client с сортировкой по date убыванию. В примере будут Jan от 3 января, Alice от 6 января и Bod от 9 января 2000 года.
Читать ответСоедините EMPLOYEE с самой собой: одна копия — сотрудник, другая — его руководитель. Затем сравните зарплаты по связи CHIEF_ID = ID.
Читать ответОпишите AI как вспомогательный инструмент и назовите реальные задачи, где он помогает. Сгенерированный код нужно понять, проверить и принять под свою ответственность, а не копировать вслепую.
Читать ответВысокая нагрузка определяется соотношением запросов, объёма данных и ресурсов при заданных SLO, а не универсальным числом RPS. Система справляется, если сохраняет нужные задержки и корректность.
Читать ответВыберите задачу, которая действительно увлекла, и объясните источник интереса: сложная диагностика, новая область, понятная польза или возможность повлиять на решение.
Читать ответДля актуальных пользовательских фактов обычно добавляют данные в контекст через retrieval/RAG. Fine-tuning меняет поведение модели, но не является надёжной заменой обновляемой базе фактов.
Читать ответ