Есть описание проекта, на который я отозвался на позицию Data Science:

Техническое задание на разработку системы автоматического управления ставками в рекламе на маркетплейсе

1. Цель проекта
Наша цель — автоматизировать процесс назначения ставок (стоимости за клик, CPC) в рекламных кампаниях на маркетплейсе.
Мы хотим получить алгоритм или модель, которая сможет самостоятельно рекомендовать CPC для каждого рекламируемого оффера, основываясь на исторических и текущих данных, с учётом рекламных целей: максимизация ROI, увеличение количества заказов, поддержание нужного объема продаж и т.д.
2. Контекст задачи
•	Мы ведем рекламные кампании на маркетплейсах, где доступны типовые рекламные инструменты: платные показы, оплата за клик, ограниченный бюджет, ограничение по времени и т.п.
•	У каждого оффера могут быть свои особенности: маржа, категория, сезонность, конкурентность.
•	До сих пор управление ставками происходило вручную или полуавтоматически (на основе Excel-таблиц и простых правил). Мы хотим сделать следующий шаг — автоматизацию на основе данных.
3. Описание задачи
Входные данные:
•	Исторические данные по офферам: показы, клики, расходы, заказы, доход, конверсии, ROI, и пр.
•	Данные по товарам: категория, цена, скидка, рейтинг, отзывы, наличие, остатки.
•	Параметры кампании: бюджет, длительность, приоритетность.
•	Конкурентные показатели: клики, конверсия, уровень конкуренции по ключевым словам (если доступны).
•	Цели: минимизация стоимости рекламы

Выходные данные:
•	Рекомендуемый CPC для конкретного оффера
•	(Желательно) прогнозные значения по:
o	CTR (кликабельность)
o	Конверсиям
o	Количеству заказов
o	Расходам
o	Прибыли
o	ROI
4.  Что вы должны предоставить в результате работы:
•	Код модели/алгоритма (Python или иной подходящий язык)
•	Документацию с описанием логики, требований к входным данным, инструкциями по использованию
•	Пример демонстрации модели (Jupyter notebook или скрипт)
•	Краткий отчет: какие методы использовались, какие гипотезы проверялись, какие выводы сделаны

5. Ожидания от специалиста:
Обязательно:
•	Опыт участия в проектах по управлению рекламными кампаниями (PPC, performance marketing и т.п.)
•	Опыт анализа и оптимизации ставок, бюджетов, показателей эффективности
•	Понимание, как реклама работает в реальных условиях — ограничения по бюджету, ограничения по времени, поведение аудитории
•	Навыки работы с данными: построение моделей, тестирование гипотез, использование аналитических инструментов
Желательно:
•	Опыт работы на маркетплейсах (Amazon, Allegro, eBay, Wildberries и др.)
•	Профильное образование: прикладная математика, статистика, аналитика, эконометрика, machine learning и т.п.
•	Понимание оптимизационных и математических методов принятия решений (например, градиентный бустинг, байесовские модели, линейное/целочисленное программирование, Multi-Armed Bandit и пр.)
6. Сроки и формат
•	Готовы обсудить удобный для вас формат (итерации, weekly updates, milestones)
•	Ориентировочный срок: 2–4 недели
•	Возможность последующего долгосрочного сотрудничества (например, интеграция, масштабирование, поддержка)
7. Как будет происходить взаимодействие
•	У нас есть специалист, который предоставит данные, доступ к необходимым системам и будет на связи по ходу работы
•	Мы открыты к обратной связи: ваши идеи, уточнения, предложения приветствуются
•	Нам важно не просто получить модель, а понять её логику и уметь использовать/развивать её в будущем


Какие вопросы надо задать на собеседовании чтобы показать свои знания как Junior Data Science?