LEFT JOIN Insider

HR на связи: 3 вопроса, чтобы написать раздел «О себе» в резюме
Если с описанием обязанностей и результатов проблем может и не возникнуть, то на этапе написания Summary валятся даже самые опытные специалисты.

Помните, это не сопроводительное письмо. Функция та же, но применение разное. Сопроводительное — это своебразный кликбейт, мотивация к тому, чтобы рекрутер открыл ваше резюме. Раздел «О себе» — ни больше, ни меньше, ваша визитная карточка и краткий ответ на вопрос «почему вы?».

Делимся тремя вопросами, которые помогут рассказать о себе эффективнее
🔵 Кто я? (должность, количество опыта или пройденное обучение, сфера, если применимо — бекграунд)
🔵 Что я умею? (Основные технологии, костяк стека или твои главные компетенции/функции, если ты не технический специалист)
🔵 Что мне интересно? (Область профессиональных интересов, например, может ты изучаешь ML и хочешь, чтобы новая работа была с этим связана).

Главное
Вы не пишете продолжение к книге «Война и Мир» — следите за количеством символов, пишите кратко и емко.

Всем желаем крутых офферов, а в комментариях, как обычно, можно задать любые вопросы или обсудить публикацию.

🔜 @leftjoin_career

Вакансия в Valiotti Analyitcs: менеджер BI-проектов
Дата-консалтинг Valiotti Analytics с 2019 года строит системы сквозной аналитики компаниям из диджитал-сфер — эдтехам, финтехам, ритейлерам, екомам, разработчикам приложений и геймдеву. Сейчас мы ищем менеджера проектов.

💙 И кстати: LEFT JOIN — проект Valiotti Analytics. Так что человека ищем не абы куда, а к себе команду.

Главное, что надо будет делать:
🔵 Координировать и контролировать работу над проектами, ставить сроки и цели.
🔵 Взаимодействовать с клиентами, командами проектов и другими департаментами компании.
🔵 Развивать и улучшать процессы работы над проектами.

Какие требования?
🔵 Опыт работы над ИТ-проектами от 2 лет (идеально, если этот опыт был связан с BI и аналитикой) по Agile.
🔵 Уверенное владение Miro и Notion.
🔵 Знание английского на уровне B2 или выше
🔵 Коммуникабельность и проактивность.

А что по условиям?
🔵 Fulltime в часовом поясе, близком в GMT +3
🔵 Полная удаленка.
🔵 Работа над интересными проектами в сильной команде без бюрократии и с демократией.
🔵 Зарплату обсуждаем индивидуально.

🔜 Это про вас? Тогда пишите скорее нашему HR Татьяне @tanya_zab или отправляйте отклик в Huntflow с комментом, что вы из LEFT JOIN.

Что нужно знать аналитику, чтобы получать корректный результат
Вот вы вроде отучились на аналитика данных, начали работать, но почему-то результаты слабые — коллеги не довольны, а вы уже смотрите вакансии в другой компании.

Возможно дело не в вас, а в неправильном подходе? Люди, непогруженные в сферу (читать как работодатели) часто дают ТЗ, как они чувствуют. Поэтому, чтобы получить корректный результат от своей работы, специалисту-аналитику нужно поработать с ТЗ так, чтобы понимать:

🔵 На какой именно вопрос нужен ответ
Например, найти лучшего продавца в компании, определить наиболее успешную маркетинговую акцию или выявить «самое слабое звено» в бизнес-процессах.

🔵 С какой целью будет использован полученный ответ
Нужно отчитаться перед инвесторами, изменить структуру компании, улучшить скрипты продаж или оптимизировать движение денежных средств — в общем, нужно понимать, а зачем мы вообще делаем свою работу.

🔵 Кто будет пользоваться результатами анализа
Руководитель, смежный отдел или группа специалистов из разных подразделений компании.

🔵 Каким образом будет использована ваша работа
По ее результатам расскажут о решении руководства на общем собрании, закупят другие товары или ее используют как отправную точку на совещании руководителей? Легко можно спутать с целью, но здесь история более прикладная — нужно понять, как ваша работа будет использована в формате процесса.

От ответов на эти вопросы зависит, в каком виде нужно представить результат: в виде аналитического отчета, дашборда или простого графика.

🔜 @leftjoin_career

В такие моменты нужно говорить уверенно: да, было.

🔜 @leftjoin_career

Завтра в Data №9: «Я всегда верил, что главное “попасть” куда-то, зацепиться, а там уже пробиваться наверх»

В гостях Дмитрий Аношин — автор канала Инжиниринг Данных и основатель проектов Datalearn, Surfalytics, Rock Your Data.

О чем мы поговорили?
🔵 О планах поработать инженером-конструктором на немецком заводе.
🔵 Об отсутствии финансовых перспектив в машиностроении.
🔵 О лучшем способе «зайти в Data»
🔵 О классных проектам в Amazon и Microsoft.

Интервью уже ждет вас в карточках.

Ждем ваши вопросы в комментариях!

🔜 @leftjoin_career

#завтра_в_data

HR на связи: выстраиваем репутацию внутри корпорации
На первый взгляд работать в большой компании — одно сплошное удовольствие: сидишь себе, работаешь, получаешь ачивку в резюме и пользуешься корпоративными плюшками.

Но с другой стороны, любая корпорация — это машина, направленная на зарабатывание денег, которая может с легкостью перемолоть всех неугодных.

Так как в таких условиях заработать авторитет и выстроить хорошую репутацию?

🔵 Не будьте букой
Если вам написали или попросили что-то сделать — ответьте. Многие любят игнорить собеседника, потому что вопрос несрочный или поступил от коллеги сильно младше по должности.

Даже если у вас нет времени выполнить просьбу или сформировать полноценный ответ — скажите об этом прямо.

🔵 Помогайте соседним отделам
Все мы всегда жутко заняты. Но если регулярно протягивать руку помощи коллегам — оглянуться не успеете, как вам начнут доверять, а молва о вашей отзывчивости дойдет и до руководителей.

Но не приносите себя в жертву. Если вы понимаете, что у вас нет ресурса прийти на помощь, скажите об этом.

🔵 Делайте проекты в тандеме с другими командами
Узнали, что одна из команд запускает интересный проект? Предложите объединить усилия! Поможет укрепить связь с коллегами и показать свою проактивность.

Как говорится, одна голова — хорошо, а две — еще лучше!

🔵 Поздравляйте коллег с успехами и праздниками
Хороший повод создать видимость, что вы пишете своим коллегам не только для того, чтобы что-то попросить.

🔵 Заводите хороших друзей
Тысяча знакомых — это, конечно, хорошо, но еще лучше, если в команде есть хотя бы один человек, который скрашивает каждый рабочий день своими шутками и искренней поддержкой.

Делитесь в комментариях, какой стратегии вы обычно придерживаетесь, чтобы завоевывать авторитет команды и руководства?

🔜 @leftjoin_career

#HR_на_связи

Тестовое задание: задача на поиск простых чисел
Раньше это была одна из популярных задачек для тестового. А как обстоят дела сейчас? Делитесь в комментариях, если встречали недавно :-)

Условие задачи
Напишите функцию, которая подсчитывает количество простых чисел в промежутке от 2 до N. Число N задается произвольно в виде аргумента функции. Чем больше N, для которого функция может вывести результат за минуту, тем лучше.

Пример ввода: 20
Пример вывода: 8

Решение
Вспомним, что натуральное число называется простым, если оно делится без остатка только на два числа: единицу и само себя.

Конечно, можно заняться банальным перебором: пройти от 2 до N и для каждого числа проверить делимость на числа от 2 до самого себя. Но это не профессионально.

Поэтому применим решето Эратосфена:
🔵 Инициализация. Создаем массив логических значений, где индекс будет представлять число, а значение будет указывать, является ли число простым (true) или составным (false). Пусть массив будет размером *N+1*, так как мы считаем числа от 2 до N.
🔵 Итерация. Начнём с 2 и будем работать с каждым числом до N. Если текущее число не вычеркнуто, то оно простое, и мы можем вычеркнуть все его кратные.
🔵 Подсчёт простых чисел. В конце мы просто посчитаем числа, которые остались невычеркнутыми.

Также можно описать решение функцией на Python, попробуете написать код в комментариях?

#разбор_тестового

🔜 @leftjoin_career

Вакансии для аналитиков данных в Яндекс
Отгрузили вам новую порцию вакансий — откликайтесь и получайте крутые офферы.

Аналитик данных в команду аналитики продаж рекламы

Необходимый опыт
🔵 Работали в аналитике данных более двух лет
🔵 Используете математику и статистику для проведения А/В-экспериментов
🔵 Уверенно работаете с Python (Pandas, NumPy) и понимаете принципы ООП
🔵 Уверенно владеете SQL (джоины, агрегация, оконные функции)
🔵 Занимались построением ETL-процессов
🔵 Обладаете хорошими навыками коммуникации

→ Откликнуться

Аналитик данных в группу HR-аналитики Портала и Cloud

Необходимый опыт
🔵 Любите разбираться в данных и проверять гипотезы
🔵 Понятно визуализируете данные: умеете строить красивые графики, иллюстрирующие закономерности, и оформлять презентации
🔵 Уверенно владеете Excel (сложные и комбинированные формулы, сводные таблицы) и PowerPoint
🔵 Привыкли разбираться в новых системах и искать информацию, осваивать незнакомые инструменты для работы

→ Откликнуться

Аналитик данных в группу платёжной аналитики

Необходимый опыт
🔵 Получили техническое, математическое или экономическое образование
🔵 Программируете на Python и знаете SQL
🔵 Работали с массивами данных
🔵 Умеете видеть за числами физический смысл и находить причины явлений
🔵 Умеете структурировать и понятно объяснять информацию
🔵 Готовы общаться с партнёрами и банками
🔵 Готовы постоянно учиться и осваивать новые технологии и подходы
🔵 Понимаете принципы работы платёжных систем (это будет плюсом)

→ Откликнуться

🔜 @leftjoin_career

Все на Матемаркетинг’24
Тем более, когда мы даем вам промокод на скидку 10% DATACAREER10

Когда?
→ 29 октября — в формате онлайн, где можно послушать доклады со спикерами не из России.
→ 7 и 8 ноября — основная часть конференции. Можно присутствовать онлайн и оффлайн.

Поговорим про данные, технологии и продвижение — короче, 3 дня классных выступлений от специалистов из Ecommerce, EdTech, Retail и других областей.

🔵 Как и из чего выстраивать аналитическую инфраструктуру в текущих реалиях?
🔵 Как можно использовать ML для продуктовой аналитики?
🔵 Как эффективно работать с платными каналами продвижения и не терять деньги?

Конференция обязательная к посещению — особенно, со скидкой 10% ❤️

🔜 @leftjoin_career

Завтра в Data №8: «Уверенность в своей работе ко мне пришла, наверное, только года три назад — до этого со мной всегда было ощущение, что ничего не получится»

Ждали новый выпуск нашего пятничного интервью?

В гостях Роман Бунин — специалист по визуализации данных и развитию BI-систем, автор Telegram-канала Reveal the Data

О чем поговорили?

🔵 О работе инженером-электротехником на заводе.
🔵 Как пришел в BI.
🔵 Какой он — идеальный образовательный микс.
🔵 Об уверенности в собственных навыках и неэффективности инструментов для визуализации данных.

Подробности — в карточках.

А еще 26 октября стартует курс «Дашборды и аналитические инструменты», который Роман запускает совместно с Татьяной Мисютиной. Делимся с вами промокодом LEFTJOIN, который дает скидку 5%. Указать его нужно при записи в комментариях.

Ждем ваших вопросов!

🔜 @leftjoin_career

#завтра_в_data