Передал все свои скрипты и дашборды, закрыл последнюю таску, поели торт, поиграли в Каркассон, попрощались ☔️
Это был важный этап для меня. Отмечу основные моменты, как это было.
Как искал и устраивался
Я проходил собесы в августе и сентябре 2024 года. О том, как это было, можно почитать в этом посте. К слову, сам канал был создан в день технического собеса в Почта Банк, вот такое совпадение 🎹
Что тогда помогло мне успешно пройти собес?
🔹Нормальный SQL
Не могу сказать, что он был крепким на то время (может и был, я человек самокритичный 🤓), но я регулярно использовал его на первой работе, а в свободное время решал задачки на разных сайтах и обучал коллегу тому, что знал сам ☺️
До собеса я также прочел справочник по разным диалектам, в канале оставлял на него обзор. Сделал это потому, что в вакансии был указан SQL Server и Oracle, а у меня был опыт только с MySQL и PostgreSQL. Это мне очень помогло не растеряться на задании по SQL.
Там был код на 200 строк на основе реального скрипта из легаси. Нужно было объяснить его бизнесовую суть, найти ошибки и исправить все, что в нем было не так. Я очень волновался, но в итоге справился. Именно знание SQL зарешало, это потом мне подтвердил и тимлид 🖐
🔹Опыт создания дашбордов
На тот момент я был знаком с Looker, Tableau, DataLens и совсем шапочно Superset. Это помогло пройти второе задание с разбором дашборда и вопросами по BI. Прошлая работа у меня была просто конвейером дашбордов с заказчиком-перфекционистом 😰, так что я озвучил все, к чему можно было приклепаться и что можно было исправить. Параллельно это помогло поговорить о костылях, что нередко преподносит ваш опыт с тем или иным инструментом более убедительно, чем рассказ про конвенциональные решения ⌨️
🔹Софты
Хорошо рассказал про свой опыт, задал правильные вопросы по стеку, обсудили импортозамещение так, как будто это уже была часть рабочего созвона 🚬, небольшой смол толк про хобби и тд. Разговаривать с людьми можно и на собесах, главное не переборщить)
Что мне дала эта работа?
🔸Получил опыт с MS SQL и ClickHouse
🔸Написал множество скриптов на Python
🔸Оценил удобство VS Code и почти не использую Jupyter
🔸Меня больше не пугает CLI
🔸Познакомился с SQL Alchemy и библиотеками для работы с почтой
🔸Стал нормально писать логи
🔸Скрипты на тысячи строк вполне читаемы
🔸Немного поработал с matomo, dagster, git и s3
🔸Глубже узнал возможности DataLens
🔸Научился гадать по отсутствию документации
🔸Научился отказывать и растягивать сроки на корпоративном
🔸Научился обходить "гору" 🦆
Что в итоге?
🔹Грейд
Я устроился на мидла, но внутренне ещё не воспринимал себя так. Поэтому я сильно занизил себе зарплату своим же запросом. Мне предложили больше моего запроса, но меньше, чем могло бы быть у мидла в этой команде 😧
Вот так неуверенность стоила мне денег💵 При этом я ничего не крутил, но все равно было трудно поверить, что теперь ты мидл. Со временем я пришел к тому, что вопрос грейдов очень относителен. А вот вопрос заработной платы — более объективен (но не всегда).
🔹Направление
Я пришел на позицию аналитика данных, но по факту больше занимался ETL, созданием витрин и дашбордов. Так что тут есть большой крен в сторону BI-аналитика. Собственно, и сейчас на hh у меня висит два резюме с разными названиями. При этом есть вещи и в DA и в BI, с которыми мне не доводилось работать🥰, так что видимо я реально где-то посередине, если вообще заниматься этим разделением 🚘
Вот такой итог по второму месту работы. В следующем посте я расскажу, почему я начал искать новое место, почему ушел и как проходил этот поиск.