Собеседование на продуктового аналитика 2 в 1: вместе с HR из Озона и технической частью

• Владимир, продуктовый аналитик, делится опытом найма и проведения собеседований.  

• Оля, HR, работает в Ozon более трех лет, курирует стажеров и выпускников.  

• Артем, репетитор и преподаватель, интересуется аналитикой и ищет стажировки.  

• Рассказ кандидата о себе с опорой на резюме.  

• Вопросы по резюме от Владимира и Оли.  

• Описание тестовой вакансии и технические вопросы.  

• Сессия вопросов и ответов, включая вопросы от зрителей.  

• Артем студент Высшей школы экономики, ранее учился в Москве.  

• Опыт работы в образовании, преподавание математики и информатики.  

• Участие в проектах, включая игру на движке RPG и музыкальную рекомендательную систему.  

• Артем хочет развиваться в направлении аналитики, особенно продуктовой.  

• Интерес к пониманию, как принимаются решения в бизнесе.  

• Желание копаться в числах и делать выводы, моделирование и риск-аналитика.  

• Главная задача - помочь бизнесу принять правильное решение, например, увеличить прибыль.  

• Аналитик придумывает гипотезы, проверяет их и красиво доносит результаты.  

• Важно уметь работать со статистикой и находить сложные взаимосвязи.  

• Рекомендательная система как первый полноценный проект.  

• Умение объяснять и математическая база.  

• Проекты, которые приносят удовлетворение, например, визуальные инфографики.  

• Предпочтение командной работы, но желание показывать технические навыки.  

• Важность отзывов и интересных задач при выборе работодателя.  

• Гибкий формат работы, предпочтительно гибрид офис-удаленка.  

• Умение пробовать новое и не бояться трудностей.  

• Способность быстро находить информацию и анализировать данные.  

• Желание развиваться в машинном обучении и бизнес-аналитике.  

• Интерес к задачам и формату работы компании.  

• Важность изучения компании и её текущего состояния.  

• Подготовка к собеседованию через изучение материалов компании.  

• Обучение в университете включало курсы по Python, C, линейной алгебре и статистике.  

• На курсе по социологии и социальной информатике изучали теорию вероятностей и математическую статистику.  

• Сейчас изучают анализ больших данных, но пока только на теоретическом уровне.  

• Совместная работа с онлайн-школой над новым продуктом.  

• Проект пока не завершен, но рассматривается как учебный.  

• Обсуждение важности добавления IT-курсов в резюме для эйчаров.  

• Проект с телеграм-ботом и рекомендательной системой.  

• Использовали Python и Excel для работы с данными.  

• Проект был реализован на первокурсниках, но код писал сам студент.  

• Создание продуктов для обучения продавцов на маркетплейсе.  

• Проведение выгрузок данных, анализ метрик, поддержка конечных пользователей.  

• Контроль корректности данных и создание дашбордов.  

• Обсуждение различных СУБД, таких как ClickHouse и Vertica.  

• Различия между ClickHouse и MySQL: ClickHouse удобнее для продуктовых аналитиков, так как хранит данные по столбцам.  

• Сравнение производительности ClickHouse и MySQL при работе с большими данными.  

• Таблица в SQL - это набор строк и столбцов с параметрами.  

• Поле - это определенная позиция в таблице, аналогичная столбцу.  

• Примеры данных в таблице: текстовые, числовые, даты.  

• INNER JOIN - пересечение двух таблиц.  

• LEFT JOIN - присоединение к левой таблице.  

• RIGHT JOIN - присоединение к правой таблице.  

• FULL JOIN - присоединение всех таблиц.  

• CROSS JOIN - объединение таблиц без пересечения.  

• INNER JOIN: максимальное количество строк - количество строк в обеих таблицах.  

• LEFT JOIN: максимальное количество строк - количество строк в левой таблице.  

• FULL JOIN: максимальное количество строк - количество строк в обеих таблицах.  

• Пример запроса с использованием JOIN.  

• Объяснение, как JOIN объединяет данные из разных таблиц.  

• Важность понимания ключей для JOIN.  

• JOIN может сильно нагружать базу данных.  

• Важно учитывать количество строк в таблицах при выполнении JOIN.  

• Это может привести к тайм-аутам и проблемам для других пользователей.  

• Обсуждение задачи с двумя таблицами: продакс и транзит-транзакшн.  

• Цель: вывести количество покупок и суммарные траты каждого пользователя за определенный период.  

• Условие: вывести топ-5 пользователей с наибольшими суммарными тратами, если они купили минимум пять продуктов.  

• Выбор данных из таблиц продакс и транзит-транзакшн.  

• Указание интервала дат: с 12 марта по 3 апреля.  

• Группировка по пользователю и сортировка по суммарным тратам.  

• Условие: пользователь должен купить минимум пять продуктов.  

• Обсуждение необходимости использования JOIN для объединения таблиц.  

• Подзапрос для подсчета количества покупок пользователя.  

• Использование SUM для подсчета суммарных трат.  

• Объяснение, как JOIN объединяет данные из разных таблиц.  

• Указание полей для JOIN: прайс и айди.  

• Группировка данных по пользователю и суммарным тратам.  

• Уточнение полей в таблицах продакс и транзит-транзакшн.  

• Рекомендация изучить документацию или спросить у коллег для понимания данных.  

• Переход к разминочной задаче на статистику.  

• Описание задачи: анализ гистограммы с данными о сумме просрочки и частоте встречаний.  

• Определение среднего значения, медианы и моды.  

• Объяснение, как медиана делит данные пополам и как мода и среднее значение располагаются на графике.  

• Задача: сгруппировать данные по компаниям и вывести минимальную и максимальную цену продукта, а также сумму продаж.  

• Обсуждение группировки по компаниям и применения агрегирующих функций для вычисления минимума, максимума и суммы продаж.  

• Уточнение синтаксиса группировки и агрегирования в Python.  

• Вопросы о структуре компании и распределении аналитиков по командам.  

• Вопросы о взаимодействии с коллегами и другими отделами.  

• Вопросы о принятии решений на основе данных и опыте компании в этом.  

• Обсуждение условий работы и зарплатных ожиданий.  

• Важность честного обсуждения ожиданий с рекрутером.  

• Примеры ситуаций, когда ожидания не совпадают с возможностями компании.  

• Обсуждение фидбека по итогам интервью.  

• Рекомендации по углублению знаний в Python и решении задач.  

• Советы по подготовке к собеседованию и решению алгоритмических задач.  

• Важность взаимодействия с продуктовой командой и использования дата-дriven подхода.  

• Рекомендации по изучению библиотек Python для анализа данных и визуализации.  

• Фидбек по софтовой части интервью и структурированным ответам на вопросы.  

• Важно подчеркивать свою роль в групповых проектах.  

• Лидерские навыки и управленческие задатки важны для развития.  

• Вопросы задаются в конце интервью.  

• В резюме стоит делать акцент на продуктовую аналитику.  

• Рекрутеры должны видеть потенциал для развития.  

• Курсы и проекты помогают показать интерес к профессии.  

• Оля поможет с резюме и карьерной консультацией.  

• Артем может написать ей для обсуждения и корректировки резюме.  

• Важно готовиться к собеседованию и не переоценивать свои возможности.  

• Интервью обычно состоит из двух частей: HR и техническое.  

• HR-интервью может быть коротким, около 15 минут.  

• Техническое интервью может длиться около часа.  

• Важно знать продуктовые и бизнес-метрики.  

• Вопросы могут касаться различных кейсов и метрик.  

• Чем больше собеседований, тем лучше подготовка.  

• Вилка зарплаты определяется на финальном собеседовании.  

• Если компания заинтересована, могут предложить больше.  

• Важно показать себя как ценного сотрудника.  

• Нормальная конверсия откликов на технические интервью составляет 10%.  

• Отклик, тестирование, HR-интервью, техническое интервью.  

• Могут быть тестовые задания и логические задачи для проверки навыков.  

• Важно правильно составить сопроводительное письмо.  

• Письмо должно отражать интерес и опыт кандидата.  

• Важно подчеркнуть свои навыки и достижения.  

• Рекрутеру важно понимать результаты и полезность кандидата.  

• Примеры сопроводительных писем можно найти в консалтинге.  

• Нетворкинг помогает в развитии карьеры.  

• Нанимающий менеджер может определить хорошего кандидата по речи, темпераменту и структуре сообщений.  

• Важно демонстрировать рассуждения, даже если не знаешь ответа.  

• Не стоит бояться дополнительных вопросов на интервью.  

• Проекты на GitHub должны быть хорошо оформлены и полезны для бизнеса.  

• Важно указывать бизнес-результаты и анализ данных.  

• Плохо оформленные проекты могут испортить первое впечатление.  

• Для джуниоров в продуктовой аналитике важны навыки работы с Python и библиотеками для анализа данных.  

• Упор на бизнес-результаты: улучшение метрик, увеличение выручки или уменьшение расходов.  

• Рекрутер предлагает помощь в подготовке резюме и карьерных треков.  

• Бесплатный разбор резюме и более глубокий анализ за вознаграждение.  

• Контакты для связи будут предоставлены.  

• Вебинары и школы от крупных компаний, таких как Авито и МТС.  

• Магистерские программы в университетах совместно с компаниями.  

• Летние школы Яндекса для менеджеров и аналитиков.  

• Благодарность за приглашение и участие.  

• Надежда на полезность информации для всех участников.