Πόσο διαρκεί η διαδικασία συνέντευξης της Adikteev;

Οι περισσότεροι υποψήφιοι ξοδεύουν 4 έως 8 εβδομάδες από το screen recruiter μέχρι την προσφορά. Το ίδιο το onsite loop τρέχει σε μία μέρα ή χωρίζεται σε δύο μισές ημέρες, με debrief και προσφορά τυπικά μέσα σε 5 εργάσιμες ημέρες μετά.

Πώς πρέπει να προετοιμαστώ ειδικά για την Adikteev;

Εστιάστε σε τρία πράγματα: (1) στο DNA της εταιρείας που δείχνεται παραπάνω, τι βαθμολογούν πραγματικά, (2) στους γύρους του loop σας, ειδικά τον γύρο που οι περισσότεροι υποψήφιοι υποτιμούν, και (3) σε εξάσκηση στους τύπους ερωτήσεων αυτού του οδηγού χρησιμοποιώντας ένα δομημένο πλαίσιο όπως CIRCLES ή STAR.

Ισχύει αυτό για ρόλους engineering ή design στην Adikteev;

Το DNA παραμένει το ίδιο, αυτό που αλλάζει είναι ο συνδυασμός γύρων. Οι υποψήφιοι SWE αντιμετωπίζουν coding screens αντί για Product Sense· οι designers αντιμετωπίζουν portfolio reviews και ασκήσεις σχεδιασμού. Το «τι εκτιμούν» και τα συμπεριφορικά σήματα μεταφέρονται σε όλες τις λειτουργίες.

Άλλες θέσεις εργασίας στην Adikteev:Διαχειριστής Προϊόντος Πωλήσεις Μάρκετινγκ Μηχανικός Λογισμικού

Growth · Οδηγός συνέντευξης Μηχανικός Λογισμικού

Εγγραφή για το ATS Έδρα σε France

Γλώσσα συνέντευξης: αγγλικά

Πώς να περάσετε τη συνέντευξη Μηχανικός Λογισμικού της Adikteev το 2026

Το DNA της Adikteev (TL;DR)

Η Adikteev εστιάζει σε υποψηφίους που μπορούν να αρθρώσουν με σαφήνεια τον αντίκτυπό τους στα KPI απόκτησης χρηστών ή επαναδέσμευσης. Η διαδικασία συνέντευξης αναζητά άτομα που επιδεικνύουν στρατηγική σκέψη για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης των καμπανιών και την προώθηση μετρήσιμης ανάπτυξης για τους πελάτες.Στα αγγλικά:Attention Applicants at Adikteev focuses on candidates who can articulate their impact on user acquisition or re-engagement metrics. The interview process seeks individuals demonstrating strategic thinking to optimize campaign performance and drive measurable growth for clients.

Συνεντεύξεις σεPython Java Scala

Διαβάστε στη γλώσσα σας

Εμφανίζουμε αυτόν τον οδηγό στη γλώσσα σας, με το αγγλικό πρωτότυπο από κάτω ως αναφορά. Το badge παραπάνω δείχνει σε ποια γλώσσα διεξάγεται συνήθως το loop αυτής της εταιρείας.

Το Interview Loop της Adikteev

Το onsite loop σας θα αποτελείται τυπικά από 5 γύρους.

1
Γύρος 1
Recruiter Screen
Motivation, role fit, logistics.
2
Γύρος 2
Coding Screen
LeetCode-medium algorithmic problems under time pressure.
3
Γύρος 3
System Design
Distributed systems, trade-offs at scale, architecture under constraints.
4
Γύρος 4
Onsite Coding
LeetCode-hard, debugging, code clarity, edge cases.
5
Γύρος 5
Behavioral / Leadership
Past evidence of ownership, influence, resolving conflict.

Η ζώνη κινδύνου: Κορυφαίοι λόγοι που οι υποψήφιοι αποτυγχάνουν

Με βάση τη βάση δεδομένων μας με αποτελέσματα συνεντεύξεων Adikteev, αποφύγετε αυτές τις συνηθισμένες παγίδες:

Λανθασμένος ορισμός ή υπολογισμός των ορίων της συνεδρίας.Στα αγγλικά:Incorrectly defining or calculating session boundaries.
Υποτίμηση των απαιτήσεων καθυστέρησης και πρόταση επεξεργασίας κατά παρτίδες.Στα αγγλικά:Underestimating the latency requirements and proposing batch processing.
Επιλογή μιας απλής δομής όπως ένας hash map που δεν υποστηρίζει καλά ερωτήματα πολλαπλών χαρακτηριστικών.Στα αγγλικά:Choosing a simple structure like a hash map that doesn't support multi-attribute queries well.
Περιγραφή μιας γενικής διαφωνίας χωρίς εξήγηση των συγκεκριμένων περιορισμών του οικοσυστήματος διαφήμισηςΣτα αγγλικά:Describing a generic disagreement without explaining the specific constraints of the advertising ecosystem

Δοκιμάστε τον εαυτό σας: Πραγματικές ερωτήσεις Adikteev

Τρία πραγματικά prompts τραβηγμένα από τη βάση δεδομένων μας.

Τύπος · motivation

Τι σας ενδιαφέρει σχετικά με την αποστολή της Adikteev στον τομέα της διαφημιστικής τεχνολογίας και πώς πιστεύετε ότι οι δεξιότητές σας θα συμβάλουν στην ανάπτυξή μας;Στα αγγλικά:What interests you about Adikteev's mission in the advertising technology space, and how do you see your skills contributing to our growth?

Τύπος · past_experience

Περιγράψτε μια φορά που έπρεπε να εργαστείτε με μια σύνθετη, παλαιού τύπου βάση κώδικα. Ποιες προκλήσεις αντιμετωπίσατε και πώς προσεγγίσατε την κατανόηση και τη βελτίωσή της;Στα αγγλικά:Describe a time you had to work with a complex, legacy codebase. What challenges did you face, and how did you approach understanding and improving it?

Τύπος · system-design

Πώς θα σχεδιάζατε ένα σύστημα για τον εντοπισμό και τον μετριασμό της διαφημιστικής απάτης (π.χ. απάτη κλικ, απάτη εμφάνισης); Εξετάστε τις πηγές δεδομένων, τους αλγόριθμους ανίχνευσης και τις στρατηγικές μετριασμού.Στα αγγλικά:How would you design a system to detect and mitigate ad fraud (e.g., click fraud, impression fraud)? Consider the data sources, detection algorithms, and mitigation strategies.

+ πολλές ακόμη ερωτήσεις, σήματα και επεξεργασμένα παραδείγματα

Εγγραφείτε για να ξεκλειδώσετε ολόκληρη τη ρουμπρίκα Adikteev

Ξεκλείδωμα ρουμπρίκας Adikteev, δωρεάν

Τράπεζα Ερωτήσεων Συνέντευξης Adikteev

Ένα δείγμα από τη βάση δεδομένων μας, ομαδοποιημένο ανά γύρο. Εγγραφείτε για να δείτε το πλήρες σύνολο.

9 από 14 ερωτήσεις που εμφανίζονται

Recruiter Screen

1
Τύπος · motivation
Τι σας ενδιαφέρει σχετικά με την αποστολή της Adikteev στον τομέα της διαφημιστικής τεχνολογίας και πώς πιστεύετε ότι οι δεξιότητές σας θα συμβάλουν στην ανάπτυξή μας;Στα αγγλικά:What interests you about Adikteev's mission in the advertising technology space, and how do you see your skills contributing to our growth?

Coding Screen

2
Τύπος · algorithmic
Δεδομένης μιας ροής συμβάντων χρηστών (π.χ. 'view', 'click', 'purchase') με χρονικές σημάνσεις, σχεδιάστε έναν αλγόριθμο για τον αποτελεσματικό υπολογισμό του ποσοστού μετατροπής για μια συγκεκριμένη καμπάνια εντός ενός κυλιόμενου παραθύρου 24 ωρών. Υποθέστε ότι τα συμβάντα επεξεργάζονται σχεδόν σε πραγματικό χρόνο.Στα αγγλικά:Given a stream of user events (e.g., 'view', 'click', 'purchase') with timestamps, design an algorithm to efficiently calculate the conversion rate for a specific campaign within a rolling 24-hour window. Assume events are processed in near real-time.
3
Τύπος · algorithmic
Υλοποιήστε μια συνάρτηση που λαμβάνει μια λίστα εμφανίσεων διαφημίσεων και τα σχετικά συμβάντα κλικ, και επιστρέφει μια λίστα μοναδικών ID χρηστών που έχουν κάνει κλικ σε τουλάχιστον μία διαφήμιση εντός μιας συνεδρίας 1 ώρας. Μια συνεδρία ορίζεται ως διαδοχικά συμβάντα από τον ίδιο χρήστη εντός 1 ώρας το ένα από το άλλο.Στα αγγλικά:Implement a function that takes a list of ad impressions and their associated click-through events, and returns a list of unique user IDs who have clicked on at least one ad within a 1-hour session. A session is defined as consecutive events from the same user within 1 hour of each other.
+ 1 ακόμη ερωτήσεις σε αυτόν τον γύρο (εγγραφείτε για να ξεκλειδώσετε)

System Design

4
Τύπος · system-design
Σχεδιάστε ένα σύστημα υποβολής προσφορών σε πραγματικό χρόνο (RTB) για εμφανίσεις διαφημίσεων. Εστιάστε στα στοιχεία που είναι υπεύθυνα για τη λήψη αιτημάτων προσφοράς, την αναζήτηση διαθέσιμων διαφημίσεων και την επιστροφή προσφορών εντός αυστηρών περιορισμών καθυστέρησης (π.χ. <100ms).Στα αγγλικά:Design a real-time bidding (RTB) system for ad impressions. Focus on the components responsible for receiving bid requests, querying available ads, and returning bids within strict latency constraints (e.g., <100ms).
5
Τύπος · system-design
Σχεδιάστε ένα σύστημα για την παρακολούθηση και συγκέντρωση μετρήσεων απόδοσης διαφημίσεων (εμφανίσεις, κλικ, μετατροπές) σε εκατομμύρια χρήστες και χιλιάδες καμπάνιες. Πώς θα διαχειριζόσασταν την εισαγωγή δεδομένων, την αποθήκευση και την υποβολή ερωτημάτων για πίνακες ελέγχου αναλυτικών στοιχείων;Στα αγγλικά:Design a system to track and aggregate ad performance metrics (impressions, clicks, conversions) across millions of users and thousands of campaigns. How would you handle data ingestion, storage, and querying for analytics dashboards?
+ 1 ακόμη ερωτήσεις σε αυτόν τον γύρο (εγγραφείτε για να ξεκλειδώσετε)

Onsite Coding

6
Τύπος · algorithmic
Υλοποιήστε μια συνάρτηση για τον υπολογισμό της βέλτιστης τιμής προσφοράς για μια εμφάνιση διαφήμισης δεδομένου του προφίλ ενός χρήστη, της ιστορικής απόδοσης της διαφήμισης και ενός στόχου ROI. Αυτό περιλαμβάνει την εξισορρόπηση του προβλεπόμενου CTR και CVR έναντι του κόστους.Στα αγγλικά:Implement a function to calculate the optimal bid price for an ad impression given a user's profile, the ad's historical performance, and a target ROI. This involves balancing predicted click-through rate (CTR) and conversion rate (CVR) against the cost.
7
Τύπος · debugging
Ένας πίνακας ελέγχου εμφανίζει λανθασμένα ποσοστά μετατροπής για μια συγκεκριμένη καμπάνια. Τα logs του backend δείχνουν ότι τα δεδομένα εισάγονται, αλλά η λογική συγκέντρωσης φαίνεται ελαττωματική. Κάντε debug στο παρεχόμενο απόσπασμα κώδικα (υποθέστε μια απλοποιημένη αναπαράσταση Python/SQL) για να εντοπίσετε και να διορθώσετε το πρόβλημα.Στα αγγλικά:A dashboard is showing incorrect conversion rates for a specific campaign. The backend logs show data is being ingested, but the aggregation logic seems flawed. Debug the provided code snippet (assume a simplified Python/SQL representation) to identify and fix the issue.
+ 2 ακόμη ερωτήσεις σε αυτόν τον γύρο (εγγραφείτε για να ξεκλειδώσετε)

Behavioral / Leadership

8
Τύπος · past_experience
Περιγράψτε μια φορά που έπρεπε να εργαστείτε με μια σύνθετη, παλαιού τύπου βάση κώδικα. Ποιες προκλήσεις αντιμετωπίσατε και πώς προσεγγίσατε την κατανόηση και τη βελτίωσή της;Στα αγγλικά:Describe a time you had to work with a complex, legacy codebase. What challenges did you face, and how did you approach understanding and improving it?
9
Τύπος · past_experience
Στην Adikteev, συχνά εξισορροπούμε την αντιστάθμιση μεταξύ αυστηρών απαιτήσεων καθυστέρησης (latency) για real-time bidding και της ανάγκης για σύνθετη εξαγωγή συμπερασμάτων από μοντέλα machine learning. Πείτε μου για μια περίπτωση που υποστηρίξατε μια συγκεκριμένη τεχνική αρχιτεκτονική επιλογή που έδωσε προτεραιότητα στην απόδοση του συστήματος ή την επεκτασιμότητα έναντι της πολυπλοκότητας του μοντέλου, και πώς επικοινωνήσατε τον επιχειρηματικό αντίκτυπο αυτής της αντιστάθμισης στους stakeholders.Στα αγγλικά:At Adikteev, we often balance the trade-off between strict latency requirements for real-time bidding and the need for complex machine learning model inference. Tell me about a time you advocated for a specific technical architectural choice that prioritized system performance or scalability over model complexity, and how you communicated the business impact of that trade-off to stakeholders.
+ 1 ακόμη ερωτήσεις σε αυτόν τον γύρο (εγγραφείτε για να ξεκλειδώσετε)