Level Up в аналитике

Level Up в аналитике pinned «Обо мне и этом канале Привет! Я Андрей Тарасенко, продуктовый аналитик в Авито. До Авито я 15 лет работал в офлайн-ритейле и планировании. В 39 лет перешел на позицию Junior-аналитика. Поэтому хорошо помню момент, когда опыт уже большой, а новая профессия…»

Level Up в аналитике pinned «Если ты ищешь работу У поиска работы в аналитике есть как минимум две разные стартовые точки. А. Ты переходишь из другой профессии Тогда задача не в том, чтобы вычеркнуть прошлый опыт. Нужно перевести его на язык аналитики: какие решения ты принимал, на…»

Level Up в аналитике pinned «Если ты растешь из Junior в Middle Иногда кажется, что до следующего уровня не хватает еще одного инструмента: нового оконного выражения, библиотеки или курса. Но если ты уже уверенно выгружаешь данные, строишь дашборды и считаешь метрики, инструменты могут…»

Level Up в аналитике pinned «Если у тебя сложная рабочая задача Не каждая рабочая сложность решается еще одним запросом к данным. Иногда расчет уже есть, а ясности все равно нет: непонятно, как сформулировать вопрос, проверить логику или объяснить вывод заказчику. С чем можно прийти:…»

Обо мне и этом канале

Привет! Я Андрей Тарасенко, продуктовый аналитик в Авито.

До Авито я 15 лет работал в офлайн-ритейле и планировании. В 39 лет перешел на позицию Junior-аналитика. Поэтому хорошо помню момент, когда опыт уже большой, а новая профессия все равно просит начать с первой ступеньки. Карьерная лестница иногда ведет не только вверх, но и через соседний подъезд.

Сейчас я работаю с продуктовыми исследованиями, экспериментами и прогнозами. Параллельно развиваю new-lvl.pro — платформу с практическими материалами и тренажерами для аналитиков.

Что будет в канале:

- собеседования, поиск работы и упаковка опыта;
- аналитическая работа и разборы кейсов;
- рост от Junior к Middle;
- реальные рабочие ситуации и коммуникация;
- практические инструменты сайта.

Если ты здесь впервые, начни с нужного закрепа:

Если ты ищешь работу
Если ты растешь из Junior в Middle
Если у тебя сложная рабочая задача

Если хочешь обсудить свою ситуацию лично, напиши мне @TarkoAndrey

Если ты ищешь работу

У поиска работы в аналитике есть как минимум две разные стартовые точки.

А. Ты переходишь из другой профессии

Тогда задача не в том, чтобы вычеркнуть прошлый опыт. Нужно перевести его на язык аналитики: какие решения ты принимал, на какие данные опирался, что улучшал и как измерял результат. После этого закрыть пробелы в инструментах и набрать практику.

Б. Ты уже аналитик и меняешь компанию

Здесь обычно важнее не очередной курс с нуля, а точная упаковка опыта. Нужно выбрать сильные проекты, объяснить свой вклад, потренировать продуктовые и технические вопросы и научиться коротко рассказывать о решениях.

Практичный порядок старта:

1. Оцени текущий уровень — https://new-lvl.pro/assessment/
Диагностика помогает увидеть, что уже получается и где есть пробелы.

2. Потренируй SQL на задачах — https://sql.new-lvl.pro/
Здесь можно пройти путь от базовых запросов до более сложной аналитики и проверить решение.

3. Освежи работу с данными в Pandas — https://pandas.new-lvl.pro/
Тренажер нужен, чтобы восстановить практику с таблицами, фильтрациями, группировками и преобразованиями.

4. Пройди A/B-тренажер — https://ab.new-lvl.pro/
30 задач, 15 доступны без подписки. Расчет пишешь сам, pandas и scipy прямо в браузере. Но задача засчитывается только тогда, когда к правильным числам добавлен верный вывод для продакта.

5. Отрепетируй интервью — https://new-lvl.pro/tools/interview-simulator/
Симулятор помогает потренировать ответы и заметить места, где мысль разваливается раньше, чем ее услышит интервьюер.

Потом собери из этого один маршрут: требования вакансии → подтверждения из твоего опыта → недостающая практика → репетиция собеседования. Не пытайся подготовиться вообще ко всему. Даже бесконечный SQL не отвечает на вопрос, какой именно вклад ты внес в проект.

Если нужен личный разбор упаковки опыта и подготовки к интервью, можно прийти на консультацию. Я помогу найти слабые места и собрать план подготовки, но не обещаю оффер, решение остается за компанией, а работа по подготовке за тобой.

Напиши мне @TarkoAndrey слово «собес» и коротко укажи, откуда и куда переходишь.

Если ты растешь из Junior в Middle

Иногда кажется, что до следующего уровня не хватает еще одного инструмента: нового оконного выражения, библиотеки или курса. Но если ты уже уверенно выгружаешь данные, строишь дашборды и считаешь метрики, инструменты могут быть не единственным ограничением.

Признаки, что пора смотреть шире:

- задачу приходится долго уточнять после постановки;
- расчет верный, но непонятно, какое решение из него следует;
- вывод сложно донести продукту, руководителю или заказчику;
- без подробного плана работа останавливается;
- ты закрываешь запросы, но редко предлагаешь следующий шаг.

Для роста я бы проверил четыре области.

1. Техника. SQL, статистика, эксперименты, Python и качество расчетов. База должна выдерживать проверку, а не только запускаться без ошибки.

2. Продуктовое мышление и влияние. Умение связать вопрос бизнеса, поведение пользователя, метрику и решение. Сильный анализ заканчивается не таблицей, а понятным выбором.

3. Коммуникация. Уточнить запрос, согласовать критерии, показать ограничения и объяснить вывод разным людям. Иногда хороший вопрос экономит больше времени, чем хороший запрос к базе.

4. Самостоятельное развитие и ownership. Разложить туманную задачу, выбрать подход, проверить себя, заметить риск и довести результат до применения. Не ждать подробной инструкции на каждом повороте.

Начать можно с диагностики:

https://new-lvl.pro/assessment/

Если хочешь разобрать один конкретный запрос на развитие, формат консультации описан здесь:

https://new-lvl.pro/consulting/

На консультации мы берем один запрос, определяем текущую точку и собираем следующие шаги. Для записи напиши @TarkoAndrey слово «рост» и добавь пару предложений о своей роли и сложности.

Групповой формат сейчас в разработке. Даты запуска и цены пока нет. Если тебе в принципе интересен такой формат, напиши мне слово «группа» — это сообщение об интересе, без обещания места или даты старта.

Если у тебя сложная рабочая задача

Не каждая рабочая сложность решается еще одним запросом к данным. Иногда расчет уже есть, а ясности все равно нет: непонятно, как сформулировать вопрос, проверить логику или объяснить вывод заказчику.

С чем можно прийти:

- логика исследования и порядок проверок;
- дизайн A/B-теста;
- дерево метрик;
- подход к SQL-решению;
- переход от цифр к бизнес-выводу;
- разговор со стейкхолдером или внутренним клиентом.

Цель разбора — не выполнить задачу вместо тебя. Мы собираем постановку, логику решения, проверки и коммуникацию, чтобы ты сам мог довести работу до результата. Я могу помочь увидеть пропущенную развилку или слабое допущение, но итоговый анализ и ответственность остаются у тебя.

Отдельно про рабочую информацию.

Если помощь происходит внутри компании, используем только необходимый контекст, разрешенный ее политикой. На внешней консультации работаем с обезличенной или абстрактной структурой задачи.

Описание формата:

https://new-lvl.pro/consulting/

Консультация посвящена одному запросу. Я не гарантирую конкретный исход, потому что он зависит от данных, ограничений и решений внутри твоей компании.

Чтобы обсудить ситуацию, напиши @TarkoAndrey слово «задача» и в двух-трех предложениях опиши контекст, которым можно делиться.

В тренажёрах new-lvl.pro теперь есть прокачка. Настоящая, как в RPG.

Каждая решенная SQL- или pandas-задача дает опыт: easy — 10 XP, hard — 35. Опыт превращается в уровни — от Junior I до Lead, прямо как в карьере. Есть дневные квесты, стрик за ежедневную практику и 16 бейджей — от «Первой крови» за первую задачу до «Машины» за 30 дней подряд.
И да, можно создать персонажа, воина, разбойника или мага. С каждым грейдом он обрастает броней и артефактами.

Но главное не это.
За ключевые грейды теперь можно получить персональные промокоды на Premium:
// Junior III → −10%
// Middle III → −20%
// Senior I → −25%
// Senior II → −30%
// Lead → −35%
Первую скидку реально заработать на одних бесплатных задачах: Junior III — это примерно половина free-банка SQL. То есть решаешь бесплатные задачи → прокачиваешь SQL к собесам → получаешь скидку на 110 premium-задач уровня BigTech. Неплохой размен.
Промокод одноразовый и живет 7 дней, так что выбил, используй.

Зачем все это? Подготовка к собесам это марафон, а марафоны бросают. Когда я учил SQL по вечерам, внутренней дисциплины не всегда хватало, спасал календарь, где я рисовал крестики за каждый день с практикой. Стрик это тот же календарь с крестиками, только он сам считает, а за упорство еще и платит.
Начать качаться: sql.new-lvl.pro — реши первую задачу, получишь первые XP и первый бейдж. Как устроена вся механика — new-lvl.pro/game

А вы как вообще относитесь к геймификации в обучении работает или бесит?

Собеседования в BigTech: главный капкан продуктовых кейсов

Когда ты выходишь на рынок труда, чтобы штурмовать BigTech, уровень стресса в крови начинает зашкаливать. Кажется, что на тебя смотрят как под микроскопом, оценивая каждый волосок. Я проходил через это, а сейчас как ментор разбираю десятки таких кейсов со своими менти.
И знаете, какое самое частое и фатальное заблуждение я вижу у кандидатов?

«Мне нужно во что бы то ни стало выдать правильный ответ».

У меня для вас две новости. Плохая: правильного ответа в кейсах чаще всего вообще не существует в природе. Хорошая: его от вас никто и не ждет.

Когда вам на собеседовании кидают классическую задачку в духе «Метрика X внезапно рухнула на 20%. Твои действия?», интервьюер оценивает вовсе не вашу экстрасенсорику. Он смотрит на четыре вполне осязаемые вещи:

1. Порядок на «полочках» (Структура)
Вы начинаете методично раскладывать проблему на составляющие (технические сбои ➡️ внешние факторы ➡️ косяки в данных ➡️ продуктовые изменения) или лихорадочно выстреливаете случайными гипотезами? Хаос на собеседовании — это для нанимающего четкий маркер того, что точно такой же хаос будет твориться и в вашей реальной работе.

2. Умение слышать (Реакция на подсказки)
Интервьюер — не враг, он не пытается вас завалить. Наоборот, он почти всегда оставляет «хлебные крошки» и мягко подталкивает в нужную сторону. Кандидат, который ловит эти намеки на лету и гибко перестраивает логику, ценится на вес золота. Это лучший тест на вашу обучаемость и умение работать в команде, а не на зазубренные знания.

3. Поведение в тупике
Зайти в тупик — абсолютно нормально. Но вот реагируют все по-разному. Сказать честно: «Так, этот путь завел меня в тупик. Но если бы это была реальная рабочая задача, я бы сейчас пошел и проверил вот эти два смежных графика» — это огромный плюс к вашей карме. А вот замолчать и уйти в себя на пару минут, пока в голове со скрипом крутятся шестеренки — это жирный минус. Интервьюер не умеет читать мысли, ему просто нечего оценивать, пока вы молчите.

4. Умение задавать вопросы
Если вы с места в карьер бросились решать кейс, даже не уточнив: «А что за продукт? Что конкретно за метрика? Падение произошло одномоментно или это тренд?» — всё, кейс провален на первой минуте. Независимо от того, насколько гениальную гипотезу вы выдадите в финале.

Как победить мандраж?

Мне в свое время дико помогла одна простая психологическая перестановка. Человек по ту сторону экрана это не строгий профессор на экзамене, который мечтает поставить вам двойку. Это тимлид или продакт, у которого прямо сейчас горит вакансия, горит работа, и он очень хочет, чтобы именно вы оказались тем самым идеальным кандидатом. Он искренне за вас болеет!
Когда я перестроил отношение и стал приходить на собесы как на обычную рабочую встречу с будущим коллегой (а не как на скамью подсудимых), дышать сразу стало легче.

Главное правило любого кейса: думайте вслух. Ошибаться вслух — можно, это показывает ваш ход мыслей и логику. Молчать — нельзя.

Зайти на собеседование уверенно, довести структуру до автоматизма и спокойно решать кейсы и SQL/Python-задачи можно на тренажерах тут: new-lvl.pro. Особенно рекомендую AI собеседника, помогает практиковать решение кейсов.
Практикуйтесь, и никакой BigTech не будет страшен.

Знакомая боль: ты целую неделю буквально жил в базе данных. Копал логи, писал километровые SQL-запросы, чистил выбросы, боролся с кривой разметкой.

И вот, долгожданный синк. Ты с горящими глазами начинаешь рассказывать: как ты собирал датасет, какую методологию выбрал, как проверял гипотезы и с какими аномалиями столкнулся. А через две минуты замечаешь, как продакт со стеклянным взглядом смотрит мимо камеры или, что еще обиднее, начинает скроллить телефон.

Было такое?

Долгое время я искренне злился: «Ну как так, это же важнейшие данные, почему им не интересно?! Наверное, проблема в людях». А потом до меня дошла одна неприятная, но отрезвляющая мысль. Проблема не в людях. Проблема в порядке.

Мы привыкли рассказывать о задаче в том же порядке, в котором над ней работали:
Сначала «как я считал» ➡️ потом «что я получил» ➡️ и только в самом конце «какой из этого вывод».

Но бизнес слушает нас ровно в обратном порядке! Сначала им нужно понять: «Что мне с этим делать?», и только если ответ их зацепил, они спросят: «А как ты это узнал?».

Есть крутой инструмент, который лечит эту проблему — пирамида Минто.
Суть в одном жестком правиле: вывод всегда идет вперед, а детали достаются только по запросу.

Давайте на примере.

❌ Как было раньше (хронологический рассказ):
«Слушайте, мы тут выгрузили сырые данные за апрель, долго чистили их от ботов, потом разбили по всем платформам, чтобы посмотреть сегменты. Дополнительно проверили сезонность на всякий случай. И вот, если посмотреть на когорты, то на iOS после последнего релиза видно заметное снижение метрик...»
(К этому моменту половина команды уже уснула).

✅ Как стало (по пирамиде Минто):
«Отвал пользователей вырос из-за бага пушей на iOS. Предлагаю срочно делать хотфикс.
У меня три аргумента:

Падение видно только на яблоке.

Оно началось ровно в день релиза.

В логах куча ошибок доставки.
Если нужно, могу показать дашборды и рассказать, как мы это раскопали».

Чувствуете разницу? Первая фраза вашей встречи — это последняя строка вашего анализа.

Я знаю, что мешает так делать. Главный страх: «Если я выдам всё за 10 секунд, они решат, что задача была плевой и я вообще не работал!». Хочется же показать всю пролитую кровь и пот.

Но по моему опыту происходит ровно наоборот. Долгую «портянку» из шагов коллеги слушают просто из вежливости. А вот четкий вывод с тремя аргументами запоминают, записывают и цитируют на других встречах.

Твою неделю плотной работы видно не по длине монолога. Ее видно по тому, что на любой каверзный вопрос вроде «А ты учел сезонность?» у тебя моментально готов аргументированный ответ.

Небольшой прием на завтрашний день:
Перед тем как созвониться с командой или прийти на встречу, напишите на листочке ровно одно предложение — «Что я хочу, чтобы они сделали после моих слов?».

Начните свой спич прямо с этого предложения. А всё остальное рассказывайте, только если возникнут вопросы.

Парадокс нашей работы: чем меньше воды ты льешь, тем более глубокой и профессиональной выглядит твоя аналитика.

Разберу одну SQL-задачу, на которой спотыкаются даже те, кто уверенно пишет оконные функции.

Звучит безобидно: «выведи 3 самых дорогих товара в каждой категории».
Большинство пишет сразу: ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY category ORDER BY price DESC) — и фильтр rn <= 3. Запрос работает, можно сдавать?
Не совсем. Есть вопрос, который отличает уверенное решение: а что делать с ничьими?

Представь: в категории четыре товара по 1000 ₽. ROW_NUMBER пронумерует их 1, 2, 3, 4 — и четвертый в топ не попадет. Какой именно не попадет? Случайный. При следующем запуске — возможно, другой. Для отчета, на который смотрят люди, это тихая бомба.

У оконных функций три способа нумеровать, и ведут они себя по-разному:
— ROW_NUMBER: 1, 2, 3, 4. Ничьих не существует, порядок внутри ничьей не определен.
— RANK: 1, 1, 1, 1, 5. Ничьи получают один ранг, следующий — с пропуском.
— DENSE_RANK: 1, 1, 1, 1, 2. То же, но без пропусков.

Правильного ответа нет — есть правильное уточнение. «Ровно 3 строки» — это ROW_NUMBER, но тогда добавь в ORDER BY еще и id, чтобы результат был воспроизводимым. «Все товары трех самых высоких цен» — DENSE_RANK <= 3. «Топ-3 с честными местами, как в спорте» — RANK.

На собесе вопрос «а что с ничьими?» часто стоит больше, чем идеальный синтаксис. Потому что это вопрос человека, который уже ловил такие баги в проде.

И в реальной работе все то же самое: молчаливый ROW_NUMBER в отчете — это случайно выпавшая строка, которую никто не заметит. Пока она не окажется чьим-то товаром.

Есть один паттерн, по которому я почти безошибочно отличаю джуна, который скоро вырастет, от джуна, который застрял.

Это то, что происходит после слов «выгрузи, пожалуйста, цифры по конверсии».
Один выгружает. Быстро, аккуратно, ровно то, что попросили. Отдал и взял следующую задачу. Формально — молодец.
Второй сначала спрашивает: а зачем нам эта цифра? Что будем делать, если она окажется низкой?

И вот тут начинается интересное. Потому что ответ «хотим понять, почему упали заказы» меняет задачу целиком. Может, конверсия вообще ни при чем, и смотреть надо на трафик. Может, считать нужно не по всем пользователям, а по новым. Может, эта цифра уже есть на соседнем дашборде.
Первый джун сделал задачу. Второй — повлиял на решение.

Знаете, в чем подвох? Первого не за что ругать. Он все сделал правильно. Его работа выглядит безупречно — и именно поэтому он может годами не понимать, почему его не повышают.

Рост аналитика начинается не с более сложного SQL. Он начинается с вопроса «зачем», заданного до того, как открыл редактор запросов.

Менти я говорю так: тебе принесли не задачу — тебе принесли чье-то решение в процессе. И у тебя выбор: быть исполнителем выгрузки или участником решения.
Из этих двух ролей растят только одну.

Знаете, на чем чаще всего сыпятся сильные ребята на продуктовом кейс-интервью?
Не на математике и не на SQL.
На том, что в нужный момент не получается думать вслух.

Дают кейс: «метрика упала на 20%, твои действия». В голове уже строятся гипотезы, а наружу выходит скомканное «ну… посмотрю данные». Интервьюер не телепат — он видит не ход мысли, а паузу. И галочку ставит не там.
Я это вижу почти на каждом разборе с менти. Хард есть, а навыка вести кейс — нет. И тренировать его негде: книжка встречных вопросов не задает, а живых мок-интервью на всех не хватает.

Поэтому я собрал «Собеседник» — AI, который проводит с тобой продуктовый кейс-интервью. Не квиз с вариантами, а живой диалог: предлагаешь ход — он копает дальше («почему эту гипотезу первой?», «как проверишь?»), вскрывает данные по запросу, как на настоящем собесе. В конце дает разбор по 5 осям: структура, гипотезы, аналитическая строгость, бизнес-чутье, коммуникация — и говорит, прошел бы ты или нет.

Пока это тест-режим. Бесплатно для всех, кто залогинен на сайте, но с лимитами — 14 реплик на сессию и 3 сессии в день. Это эксперимент, и мне сейчас важнее обратная связь, чем гладкая картинка. Если покажется, что тупит или слишком строг пишите, поправлю.

Лежит на сайте по ссылке new-lvl.pro, или можно найти первым в блоке тренажеров.
Попробуй пройти один кейс до конца и посмотри на разбор — даже одна сессия неплохо показывает, как твой ход мысли звучит со стороны.

В первый месяц в Авито я открыл для себя странный жанр: переписывание вопроса в рабочий чат.

Пишешь: «А где лежат данные по событиям?» Перечитываешь. Звучит как-то глупо. Стираешь. Пишешь длиннее, с контекстом. Перечитываешь, теперь звучит, будто оправдываешься. Стираешь.

В итоге закрываешь чат и идешь искать сам. Сорок минут по конфлю, по соседним дашбордам, по чужим запросам.
Смешно было то, что до этого я сам руководил отделом аналитики. Нанимал людей, согласовывал планы. А тут не мог отправить вопрос из одной строчки.
Знаете, чего я на самом деле боялся? Не что не ответят. А что подумают: «и этого взяли?»

Когда я начал менторить, я увидел эту картину с другой стороны. Почти каждый джун носит в себе тот же страх. Сидит на задаче день, два, три — лишь бы не задать «глупый» вопрос.
Так вот, со стороны команды это выглядит ровно наоборот. Вопрос джуна не раздражает. Раздражает, когда он три дня молчит, а потом приносит не то.

Менти я даю простую формулу вопроса, после которой страх «выглядеть глупо» уходит сам:
1. Что я пытаюсь сделать.
2. Что уже попробовал.
3. Где конкретно застрял и что думаю делать дальше.

«Считаю retention по когортам, нашел в конфлюенс две таблицы с событиями, цифры в них расходятся, какая считается источником правды?»
Такой вопрос не выглядит глупо. Он выглядит как работа. Из него видно, что ты думал, а не пришел за готовым ответом.

И вот что я понял за это время. Цена вопроса — минута чужого времени. Цена молчания — твои дни. Просто эту арифметику никто не показывает джуну, пока он сам не посчитает.

Кажется, одна из самых частых ловушек в начале карьеры звучит так:

«Сначала сам разберусь, потом скажу».

Изнутри это выглядит как ответственность и самостоятельность.
На деле – часто оборачивается лишним стрессом, потерянным временем и проблемами уже не только для вас, но и для всей команды 👻

Сегодня делимся историей Андрея Тарасенко — продуктового аналитика в Авито и ментора Solvery.

Андрей помогает начинающим аналитикам, джунам и тем, кто переходит в IT из других сфер. Его собственный путь тоже не был прямой линией: до BigTech он 15 лет работал в ритейле и на производстве, поэтому хорошо понимает, каково это — начинать с нуля и заново собирать карьерную траекторию.

Ниже — его история из Авито. Не про SQL и не про метрики, а про навык, который многим джунам дается сложнее, чем кажется:

вовремя говорить о рисках и не оставаться с проблемой один на один.

❗️Что произошло

Мы запускали новый проект «Защита сделки». На первом этапе мне нужно было сделать, казалось бы, стандартную вещь – собрать отчет, который будет показывать, сколько пользователей подключили новую фичу.

Оказалось, что простая она только на словах. На деле я застрял на привязке событий друг к другу. Из-за этого я никак не мог собрать картину воедино и выгрузить нужные данные. Время утекало, а внятной цифры все не было.

И с каждым днем я яснее понимал: в срок не успеваю. Тест уже идет, а мы не видим, что происходит.

✖️Главная ошибка

Продакт об этом не знал. Он думал, все идет по плану, я ведь молчал. Самое глупое, что я и сам не знал, как сказать, что не справляюсь в срок. Казалось, если потерплю и дожму в выходные, никто и не заметит, что я выбился из графика.

Не дожал.

В какой-то момент к задаче подключился тимлид. Не потому что я попросил. А потому что продакт пришел к нему с вопросом: что там вообще происходит у Андрея?

То есть человек, которого я «оберегал» своим молчанием, в итоге пошел разбираться через мою голову. Тимлид сел рядом, предложил изменить подход к расчетам, цифра наконец появилась.

💬 Неприятный, но важный разговор

А потом было два разговора. С ним и с продактом.

Мне сказали то, что слышать не особо хотелось. Что мое молчание – это не скромность, а проблема для всех. Что пока я тихо воюю со своей задачей в одиночку, продакт не может перестроить планы, сдвинуть сроки, предупредить своих.

Я-то думал, что не подвожу команду, когда отмалчиваюсь. А подводил именно этим.

Всем хочется, чтобы хвалили. А вперед двигает обычно другое – то, что неприятно слышать.

🔁 Что изменилось после этого

После этого я перестроил работу. Теперь я сам держу продакта в курсе, говорю о рисках сразу, пока это еще мое маленькое «кажется, поедем по срокам», а не общая беда.

Никаких сюрпризов, никаких походов к тимлиду через мою голову. Теперь мне доверяют.

Тот неприятный разговор оказался одним из самых полезных за все время в Авито.

Про такие неочевидные штуки роста Андрей пишет регулярно в своем канале levelup_analytics.

〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️〰️
Если после этой истории вы узнали себя — откладываете вопросы, боитесь показаться слабым или пытаетесь в одиночку «дожать» задачу, — это хороший повод прийти на тестовую сессию к Андрею.

На встрече можно разобрать вашу ситуацию: переход в IT, первые задачи в аналитике, рост до мидла или конкретный рабочий затык.

✔️Записаться на тестовую сессию с Андреем

Написал пост для Solvery. Поднял важную тему.
Ну и напомню, что я менторю, поэтому если есть вопросы по карьерному росту в аналитке, пишите в личку

Сижу я недавно у психолога и увлеченно жалуюсь на рутину. Знаете это чувство? Бывают такие задачи, которые просто на дух не переносишь. Смотришь на них и хочется немедленно уехать жить в лес, лишь бы с этим не связываться.
Я в красках расписывал свои страдания, пока она не перебила меня одним простым вопросом:
— Но ты же их в итоге все равно делаешь?
Я на секунду завис.
— Ну… да. Делаю. А куда деваться?

И тут она подсветила вещь, которая вроде бы лежала на поверхности, но я ее в упор не замечал.
Сопротивление неизбежной задаче — это двойной налог на нашу энергию.

Смотрите, как это работает: сначала мы тратим уйму времени на то, чтобы накрутить себя. Портим настроение, злимся, оттягиваем момент, выматываем нервы. А потом… потом мы все равно садимся и делаем это. Вот только к самому процессу мы приступаем уже уставшими и насквозь пропитанными раздражением.
Если задача неотвратима, проще сдаться этому факту сразу и сделать ее со спокойной головой.
Звучит как банальная цитата из интернета. Но я решил протестировать этот подход. И результаты меня поразили.

Изменения коснулись не только рабочих дел, но и обычной бытовухи. Вынести мусор, разобрать наконец-то вещи в шкафу, заполнить нудные документы... Раньше я брался за это с таким видом, будто совершаю великую жертву. Внутри все кипело. А теперь я просто беру и делаю. Без внутренней драмы. Без тяжелых вздохов.
Но самое удивительное: отношение близких тоже поменялось.

Оказывается, люди феноменально считывают наше состояние. Даже если ты молча и с абсолютно спокойным лицом моешь посуду твое раздражение фонит на всю квартиру и бьет по окружающим. Как только я перестал «бунтовать» против неизбежных дел, дома стало дышаться гораздо легче.

Раньше я думал, что планирование это легко.
В компаниях где я раньше работал все довольно предсказуемо: есть опыт, есть шаблоны, ты уже на автомате знаешь, сколько времени уйдет на задачу.

В Авито все оказалось по-другому. Здесь все, что можно автоматизировать, уже автоматизировано. Остаются только сложные кейсы, где вообще нет готовых решений. Я первый год все ждал, когда жея уже разберусь во всем и задачи начнут повторяться и я уже буду знать как их решать 😂

Еще у меня есть проблема с оценкой времени на задачу (это не только на работе). Я очень оптимистичен в этом вопросе. В итоге я планировал что сделаю задачу за 4 часа, а делал за 4 дня.

Почему так? Потому что данные прячутся, логика проясняется только к середине пути, а чтобы просто начать считать, нужно сначала полдня потратить на поиск смысла в этих цифрах.

Я бесконечно не успевал, чувствовал себя некомфортно и доделывал хвосты в свои законные выходные.

Потом пришло осознание: лучше честно оценить срок, чем пообещать чудо и провалиться. Продактам и разработке не нужны мои «быстрые обещания», им нужна предсказуемость.

С тех пор жить стало легче. Ошибаюсь ли я? Конечно. Но теперь я мажу с оценкой на пару часов, а не на целую вечность 🕐