В рамках открытой недели по аналитике встретились с senior продуктовым аналитиком из Авито.
Поговорили про карьеру, деньги и то, что вообще делает аналитика сильным. Видео смотрите в канале
⏩ Продуктовое мышление видно уже по первым вопросам
Кирилл привёл пример кейса для собеседования: представьте, что Авито выходит на международный рынок и хочет добавить автоперевод в чатах. Как оценить фичу?
Можно сразу начать придумывать метрики и дизайн A/B-теста. Но сначала стоит спросить: а зачем бизнесу этот перевод? Какую проблему решаем? Что хотим получить?
От ответов зависит и метрика, и сам эксперимент.
Можно технически правильно провести тест, который вообще не ответит на нужный бизнесу вопрос.
⏩Не понимаешь, как твоя задача влияет на бизнес? Иди спрашивай
Кирилл ещё джуном нарисовал себе дерево метрик, чтобы видеть, как результаты его тестов связаны с целями команды.
Сделайте такое же упражнение. Провёл тест, получил результат, а дальше что? Какое решение приняли? К какой цели приблизились? Или поняли, что в эту фичу больше не стоит вкладываться?
Последнее, кстати, тоже полезный результат работы.
⏩Даже «нерелевантный» опыт можно раскрыть через пользу
До первой стажировки Кирилл работал в исследовательском центре Вышки. Казалось бы, где лаборатория и где продуктовая аналитика?
Но его парсинговые пайплайны позволяли лаборатории экономить на покупке данных. Вот уже понятный результат: что сделал и зачем это было нужно.
🔵Работали ассистентом преподавателя? Подготовленные материалы могли сократить время подготовки к лекциям.
🔵Помогали с проверками? Можно рассказать, какой объём работы взяли на себя.
⏩ До мидла — «хавайте» опыт
Дают реальные тесты, незнакомые задачи, возможность поработать с другим продуктом? Беритесь. На реальном трафике обязательно встретится что-то, чего не было в учебном датасете.
А с ростом грейда уже внимательнее выбирайте команду и продукт. Громкое название компании само по себе не гарантирует ни интересных задач, ни роста.
⏩ Не обязательно ждать, пока тебя оценят внутри компании
Кирилл советует пройти стажировку, вырасти до уверенного джуна, набрать опыт и дальше рассматривать переходы.
Его аргумент про деньги:
«Рост внутри компании — это всегда процент на вашу базу».
При переходе вас оценивают под бюджет новой роли. Это может дать больше возможностей для роста дохода, чем очередное повышение внутри.
⏩ Ботайте харды для собесов
Харды нужны: без SQL, Python, статистики и понимания A/B пройти отбор будет сложно.
Но дальше уже на рабочем месте от вас ждут всё больше самостоятельности: разобраться в проблеме, задать вопросы, связать результат с целями команды и предложить решение.
📌Мы помогаем соединять техническую подготовку с продуктовыми кейсами и карьерной стратегией: учимся и проходить собеседования, и решать задачи, которые появятся после оффера.
➡️ Аналитика СТАРТ (если только начинаешь)
➡️ Аналитика ПРО (если уже есть база)