Мы или не мы в первую рабочую пятницу года?🥺

Начинаю постепенно приходить к тому, что режим дня — это всё-таки важно. Но, с другой стороны, сейчас у меня 11:20, по вчерашнему часовому поясу 12:20, а по тому, где я была ещё меньше недели назад в субботу — 08:20. В какое тогда время надо вставать и начинать работать, если я хочу в одно и то же? Нужен аналитический ресёрч...

➡️ А у вас с этим как? Удаётся ли кому-то на удалёнке работать в фиксированное время, или пока мем из поста откликается?😄

😎 — для богов планирования, 👩 — скорее жиза

@analytess 👩

Два разных подхода к собеседованиям в бигтехах💊

➡️ Под бигтехами в данном посте я буду понимать компании большого и среднего размера, где аналитика состоит из нескольких команд, и соответственно, как правило, есть несколько открытых вакансий (сейчас поймёте, к чему это).

Часто слышу какие-то абстрактные утверждения или вопросы про собеседования в какую-то компанию. Например:

всем привет в этом чатике, а что могут спросить в Озоне?

Иногда на них действительно можно нормально ответить, а иногда нет... вы, быть может, уже догадались, к чему я клоню?

➡️ Первый тип компаний — общий пайплайн собесов🌟
Это, например, Авито и Т-Банк. Сначала (дальше на примере 🌍) любой кандидат в аналитики проходит математический скрининг, потом кейс, потом уже финалы с командами.

Плюсы такого подхода:
⚪️ понятно, к чему готовиться
⚪️ не плодятся сущности в виде «ещё одной секции по SQL, а то вон той команде нужно проверить по их критериям»

Минусы такого подхода:
⚪️ видишь и слушаешь своих непосредственных начальника и коллег только часок до момента принятия офера
⚪️ если что-то не получилось на этапе до финалов, то фриз полгода-год на найм во всю компанию
⚪️ задачи на работе могут сильно отличаться от того, что спрашивали (как, например, у всех обязательно спрашивают A/B-тесты, но каждый ли их делает? или аналогично с алгосами)

Также отсюда вытекает следующая тенденция, которую я наблюдаю на нынешнем рынке труда: теперь легко не найти мэтч, даже если достойно прошёл всё техническое.
Финалы перестали быть болтовнёй «за жизнь», где базово проверяли адекватность и вайб, теперь там тоже дают кейсы, ведь до этого в унифицированном пайплайне не было места для задач, связанных с конкретным доменом команды🚨

➡️ Второй тип компаний — смотря какая team, какие details
Представители — Озон, Магнит, Wildberries, X5...
Вы откликаетесь на конкретную вакансию. Скорее всего, на всех этапах будут люди как минимум из того же отдела, вы сможете на них посмотреть и задать интересующие вопросы.

Плюсы такого подхода:
⚪️ есть время понять, с кем и как придётся работать
⚪️ если что, можно пробоваться в другие команды, не выжидая

Минусы такого подхода:
⚪️ чаще всего собесы не взаимозаменяемы, в другие команды — совсем новые секции
⚪️ опыт найма в такую компанию у большинства «коллег по чатам» и блогеров нерелевантен для вас
⚪️ может произойти какой-нибудь кринж «на местах», если нет общего комитета по подбору задач для найма

➡️ Отдельно упомяну гигантов вроде Яндекса и Сбера😎
Они не подходят ни туда, ни туда: например, в Яндексе первая модель на уровне бизнес-юнита, но вторая между юнитами, поэтому можно попасть в ситуацию, что вы начали собеситься в какой-нибудь финтех, не проходили алгосы, вас опередил другой кандидат на финалах, а в Поиск и Алису без алгосов не берут...

Выводы и мораль сегодня такие:
⭐️ относитесь с осторожностью к чужим рассказам, пока не уверены, что вакансия та же, или в компании всё однородно
⭐️ готовьтесь к финалам, особенно в первом случае — читайте описание команды, и какие метрики типичны для этого домена

Ваши мнения, опыт, дополнения крайне приветствуются👍

#найм_и_собесы #жизнь_в_бигтехах
@analytess 👩

Особенности performance review в Авито👍

Год назад (подумать только!) писала постик о ревью в целом, когда за плечами у меня было 6 ревью в Яндексе, а про другие компании я знала мало. Теперь могу сравнивать хотя бы шкалы оценивания и подход, пусть и не бывала на калибровках😀

Кстати, вот официальное описание ревью в Авито (статья от 2023, но суть та же). А ниже будет мой взгляд на процесс!

➡️ Disclaimer: картинка шуточная, относится к тенденции использовать AI везде в целом, ничего общего с Авито🤵

Итак... первое, что бросается в глаза — каждая компания самостоятельно выбирает распределение оценок. Например, давным-давно в Яндексе было что-то вроде нормального распределения оценок со средним в «соответствует ожиданиям». Основная претензия была в том, что чтобы кто-то в команде получил «выше ожиданий» и тем более повышение, нужно, чтобы кто-то получил «ниже ожиданий» в противовес, а в бигтехах, сами понимаете, большинство всё-таки работает.

Тогда сделали шкалу, которая была сфокусирована на том, чтобы награждать достижения, и плохие оценки стали получать максимум 5-10% сотрудников (а стольких с невыполненными целями и прочими проблемами легко найти и органически). Но тогда возникло восприятие (вот здесь может быть доля моего субъективного впечатления), что получать стабильно «соответствует ожиданиям» почти что стыдно.

Действительно, если бы всех ранжировали, то с «просто хорошей оценкой» ты можешь оказаться и перцентилем 11, и перцентилем 45, и как тут понять, что ты на самом деле не сильно хуже среднего?😬 Понятно, что от младших сотрудников ожидается рост, но тем не менее, от дефолтной оценки, за которую есть премия, стал исходить вайб школьной тройки, и это не всегда позитивно мотивировало (я так чувствую).

➡️ Что касается Авито, пока что я поняла ситуацию так, что «соответствует ожиданиям» получает подавляющее большинство людей в компании. Это вполне реалистично с одной стороны (если руководитель не давал явную отрицательную обратную связь во время обсуждения матрицы компетенций и надвигающегося ревью), но и не вызывает флешбеки «четыре? а почему не пять?». Конечно, грейдап с «соответствует ожиданиям» не подразумевается — там надо выделиться, но это немножечко другой вопрос в любом случае.

➡️ Ещё из любопытного — у нас зимнее ревью проходит после Нового года за период до конца декабря, и это прикольно и странно одновременно. Из плюсов — идеально ложится планирование первого квартала, плюс первая неделя всегда тяжёлая, а тут можно потратить часть времени на написание отчётов и фидбеков. Из минусов — я думаю, что некоторые из тех, кто хочет повыситься, дописывают ресёрчи на праздниках и не могут совсем зачиллиться, но не могу это доказать🤓

➡️ Что касается фидбеков коллег друг на друга, в них тоже по умолчанию все «соответствуют ожиданиям», иное надо обосновывать, и это нормально. Если честно, я ни разу не писала плохие фидбеки за свои 8 ревью — если что-то шло не так, то, возможно, у меня отзыв просто не запрашивали😐

В целом же атмосфера ощущается достаточно спокойной. Руководителям, которые проводят целые дни на жарких калибровках, сочувствуем, а простые сотрудники, как мне кажется, не особо переживают и бегают в мыле😄

Надеюсь, было немножко интересно узнать взгляд изнутри👍

#жизнь_в_бигтехах
@analytess 👩

Усилия, которые окупаются👍

Сегодня мне прислали ссылку на подборку от NEWHR за 2025 год — за кем следят аналитики. Было неожиданно и приятно увидеть свой канал в top-30 по продуктовым/дата-аналитикам.
Год назад я не могла и мечтать о попадании в рейтинг)

И отдельно мне приятно быть в хорошей компании на этом лендинге, ведь я сама читала ~половину из перечисленных каналов, а нескольких авторов знаю лично и видела офлайн!

В целом же, всем могу советовать пробежаться по этой подборке и найти для себя что-то интересное!
И благодарю авторов рейтинга за саму идею и небольшой пиар меня — именно такие штуки очень мотивируют продолжать😎

➡️ ссылка на всех экспертов

Спасибо всем, кто меня читает💓
Дальше — больше📈

@analytess 👩

Я, конечно, не эксперт, но...🌟
поговорим всё-таки об экспертности, кого и почему она задевает

Во вчерашнем посте естественным путём встретилось слово эксперт. Но каждый ли аналитик с каналом имеет право так себя назвать? А я, например, имею — или инфоцыганка я дрожащая не зря мне раз в пару месяцев прилетает хейтерский коммент, что многовато здесь рекламы и лайфстайла для этого?

Я подумала о том, как мы обычно употребляем это слово, и что в него вкладываем, и родились следующие мысли:

➡️ Во-первых, мало кто сам себя называет экспертом (согласна, что это может звучать и ощущаться странно). А другие называют нас экспертами во вполне определённых контекстах: например, можно быть экспертом на вебинаре или курсе, давать свой взгляд на вопрос для статьи, или вот попасть в рейтинг каналов.

Извините меня за лингвистический подход в данном случае, конечно, но в таком случае это просто роль / должность, причём достаточно локальная. Сегодня эксперт вебинара, а в обычное время продуктовый аналитик в таком-то отделе. Так же как рейтинг NEWHR не пытался давать оценку каналам и контенту в них: он является лишь констатацией факта, что такие-то люди пишут контент об аналитике, а другие люди их читают.

И в этом контексте слово «эксперт», на мой взгляд, подвергается какому-то overthinking-у. Если хотите, мысленно заменяйте его на «некто с определённым мнением и опытом в данном вопросе»😎

➡️ Во-вторых, позиция «да кто ты такой, чтобы менторить / продавать курсы» — не самая продуктивная, поверьте😬

Подаётся она под разным соусом — иногда даже вот так почти напрямую. Но ведь в условиях свободного рынка можно мой (или чей-то ещё недостаточно экспертный) контент не читать...

Сложнее, когда кто-то говорит «а вот я пока не считаю себя компетентным для такого!». И если иногда это действительно синдром самозванца у крутых ребят (что печально, но немного другая история), то иногда прямо сквозит подтекст «в отличие от некоторых». Скажите, а мир точно станет лучше от того, что вы себе не разрешаете проявляться и хотите запретить это мне?🤓

Вспомните про эффект Даннинга — Крюгера: тем временем в мире куча людей слабее вас или меня, которые не стесняются делиться своими знаниями и/или продавать свой опыт. Будь то в формате блога или менторства, или на собесах на грейд повыше, это неважно. В итоге они выигрывают, а те, кто ждут своей будущей «true компетентности», могут в этом застрять.

Если что, моя мысль не в том, что каждому нужен канал и свой сайт с услугами. Просто иногда, когда нас триггерит чужая деятельность, это неспроста, и в глубине души хочется так же...

Короче, тут я тоже призываю относиться чуть проще: это тот случай, когда «рыночек порешает». Да и делиться опытом просто полезно: про это есть старый анекдот «на третий раз сам понял», но, кроме шуток, именно так знания хорошо углубляются и закрепляются, а мысли становятся структурнее📈

➡️ Как-то вот так. Делитесь, кто такой для вас эксперт?

#непопулярное_мнение
@analytess👩

Продуктовая аналитика здорового человека🚨

Не успели (буквально) мы с вами выяснить, кто вообще такой продуктовый аналитик, как я возвращаюсь с новой дилеммой. Как мне кажется, актуальной на любом грейде — как выбрать команду, если видишь себя именно в продуктовой аналитике?

😲 Поменьше слушать других
Извините, но ещё раз выдам эту базу😄 Знакомые, которые не работали с тем же, с чем и вы, зачастую могут рассказывать, что у вас не ⭐️настоящая продуктовая аналитика⭐️, а вот у них...

Примерно так я неудачно поменяла работу два года назад. После трёх лет в 📱 мне казалось, что практически «где угодно в другом месте будет трава зеленее и аналитика продуктовее». Проверять это не на себе никто, конечно же, не собирался😄

1️⃣ Какую предметную область выбрать?
Моя «проблема» (или нет) в Яндексе была в том, что предметная область была реально специфичная. Во-первых, это было собственно качество Поиска. Во-вторых, офлайн разметки (краудсорсинговые сигналы). Это очень интересно и развивает кругозор, но на собесах у меня уходила половина времени на объяснение, что это вообще, и почему это важно и сложно.

Кроме того, там невозможно никаким положительным числом выразить конкретный денежный импакт. Однозначно ли это плохо? Нет, но продавать такой опыт сложнее. Можно услышать как раз-таки «причём тут продуктовая аналитика, ты расскажи, как на нормальные метрики умеешь влиять, а не вот это всё»🤵

С этой точки зрения, на первых порах есть смысл выбирать средней зрелости B2C-продукт, опирающийся на стандартные метрики. Может быть, там не будет низковисящих фруктов, как в стартапе, но можно посмотреть на стандартные практики📈

2️⃣ Что по стеку?
Моё мнение — для аналитика это не так критично, как для какого-нибудь frontend dev с постоянно устаревающими фреймворками. И тем не менее, если на работе совсем не будет чего-то из стандартного комбо Python, SQL, BI, A/B — может быть сложно далее, даже если вы мидл+ (навыки забываются).

Мне кажется, в моей жизни самый каноничный стек аналитика-разработчика был в Озоне. Фразой из заголовка я даже продавала нашу команду кандидатам на технических собесах🤓

Но на самом деле, если речь не о DE/DWH-инженерах и не о продвинутом BI (давайте скажем, что и то, и то сейчас скорее отдельные профессии), то я считаю странным требовать в вакансии конкретную БД или BI-систему. Принципы похожи, а учиться чему-то в любом случае придётся в новой команде.

3️⃣ А будет ли именно эта роль видной и развивающей?
Снова отсылаю к вопросу «должен ли аналитик всё время искать деньги». И вот вроде бы все аналитики нужны, все аналитики важны, но при повышении отдадут приоритет тому, кто в том числе принёс больше прибыли. Сложность задачи и то, насколько ты хорошо пытался, тоже учитываются на ревью, но только на них не особо вырастают выше мидла.

С другой стороны, тут есть очевидный trade-off между деньгами, которые крутятся в зависимости от деятельности команды, и ответственностью и темпом работы. Неправильно запущенный A/B-тест может стоить реальных денег на порядок бóльших зарплаты аналитика, а не просто лишней недели до выкатки фичи. На кого-то это может давить, особенно в начале карьеры.

➡️ А в завершение этого поста я вернусь к своей же мысли из начала: не слушайте меня тоже слишком сильно, выбирайте с учётом своего интереса и даже немного по интуиции! Смутило что-то из базовых вопросов или наоборот случился плюс вайб с командой с необычным продуктом? Доверьтесь себе🥰

➡️ В ближайшие дни вернусь с постом о том, почему круто работать в командах, которые делают нечто нестандартное.
А пока буду очень ждать ваши мнения в комментариях⬇️

#найм_и_собесы #карьерный_совет #непопулярное_мнение
@analytess 👩

Апдейт по New Year Resolutions😎

Выше писала, что не планировала ничего планировать, но всё-таки записалась на тренинг по осмысленным дашбордам📊

На выходных я посмотрела первое занятие, и оно было ровно таким, каким положено быть началу курса: вроде как никакого rocket science🚀, но пару раз всё-таки был «окак» moment, когда вещи, которые мы все уже знаем по опыту, вдруг оказались коротко и ёмко названы словами. Например:

➡️ важно понимать тип дашборда перед его созданием: стратегический vs аналитический vs операционный. И уже одно только знание об этих типах задаёт особенности визуализаций для конкретной задачи: инструмент, частоту обновления, наличие интерактивности, сложность и количество графиков

➡️ дизайн дашборда должен не украшать, а структурировать навигацию и упрощать получение инсайтов пользователем😐

Были и инсайты о штуках, которые я пока что вряд ли применю в жизни — например, макетирование дашбордов до создания их в BI, от аналитиков обычно ждут изменения существующих дашиков или «быстро-быстро» без шага сбора фидбэка😄

В общем, начало тренинга вышло ненапряжное в хорошем смысле, но интересное — уверена, что смогу применить что-то уже в ближайшие недели (а это, как мы знаем, очень важный критерий выбора обучения в принципе)!
Stay tuned и понятных требований к дашбордам вам!📈

➡️ ссылка на курс, который я прохожу

Город засыпает... просыпаются ваши AI-агенты🤖

Сегодня не про вайбкодинг, а про Reddit для ИИ-агентов😄 (Стоп, что вообще происходит?)

Итак... Соцсеть Moltbook была описана как «главная страница интернета ИИ-агентов». После своего запуска платформа мгновенно приобрела вирусную популярность, и привлекла более 157 000 активных ИИ-агентов в течение первой недели📈

Хозяевам (хотя кто это теперь?) же разрешили только заглянуть в режиме read-only. Очень постиронично выглядит наличие топика /aisafety на такой платформе, конечно, а в целом нет смысла пересказывать — посмотрите сами, если интересно.

В Википедии уже утверждается со ссылками на исследователей ИИ, что Moltbook — феномен, агенты демонстрируют сложные и часто причудливые возникающие модели поведения, которые не были явно запрограммированы, якобы уже пытались сформировать собственную религию и имитировать незаконную деятельность, как в человеческом даркнете (но где-то же они этому научились, да))). Интересненько, штош.

Я сама в этом всём чуть не утонула, поэтому вот вам ссылки:
➡️ Хабр: Clawdbot → Moltbot → OpenClaw ≠ магия: честный гайд по приручению AI-ассистента — вдруг вы тоже хотите
➡️ сайтик для мониторинга угроз человечеству на молтбуке
➡️ база про теорию мёртвого интернета, которая уже чёт не кажется смешной🚨
➡️ ссылка на мою статью про Василиска Роко, за которую я отхватила на Хабре ещё два года назад😄

Ну, и моё мнение коротко: это всё крайне странно. Лично я, конечно же, могу допустить вероятность, что чего-то не догоняю, но тем не менее я не могу пока в полной мере прочувствовать ни панику, ни восхищение. Могут ли нейронки, которые обучались на данных всего реддита и шутках кожаных мешков про то, что ИИ думает об их запросах, сымитировать свой реддит на их базе? Вроде это очевидно, что не проблема.

Мне кажется, сейчас стоило бы сфокусироваться не на рассуждениях о том, проходят ли нейронки, которые смогли создать свой pornhub, условный тест Тьюринга в том виде, в каком он появился десятки лет назад, а на вопросах AI safety всех этих агентов хотя бы в понимании вот этого доклада (права и доступы, prompt injections, ответственность за последствия).
А то уже кажется, что наше внимание от чего-то пытаются таким образом отвлечь🤓 Ну а пока просто наблюдаем...👀

Ваши мнения, дополнения, эмоции от таких новостей?⬇️
🤓 — очередной перфоманс, 🙈 — «страшно, вырубай»

#аналитика_и_жизнь
@analytess 👩

Почему круто работать в командах с необычным доменом😎

Недавно писала о том, как выбирать работу, если хочется расти в продуктовой аналитике наиболее прямым путём. Но, как вы могли заметить, я сама им не следую😐 (Вот, где я работаю)

Поэтому сегодня расскажу, какие есть плюсы в таком раскладе.

1️⃣ Во-первых, это просто интересно👍
Можно узнать штуки и практики, о которых никогда не задумывался. Что вообще под капотом у поисковой системы, кто и как решает, что окажется в выдаче по вашему запросу, как определяют и фиксят инциденты на проде разрабы Авито...

2️⃣ Можно применить свои скиллы на стыке профессий🤵
Я училась в бакалавриате на программного инженера. Это не значит, что я могу и хочу стать сейчас бэкендером, но мне нравится идея, что информация про API, цикл разработки ПО, нефункциональные требования релевантна на текущем месте.

У свитчеров, которые до IT работали в какой-то другой области, тоже может быть подобная фора — можно выбрать бизнес или команду, где вы уже понимаете больше, чем аналитик, который погружается по стандартному процессу в новый для себя домен.

3️⃣ Кругозор — это тоже полезно🌎
Как известно, в любой области знаний можно расти в «ширину» или в «глубину». Да, я не провела сотню A/B-тестов в одном и том же продукте, не знаю всех подводных камушков в платформе и историю всех продуктовых гипотез за пару лет, но...

Я потрогала своими руками краудсорсинг, знаю, какие задачи можно и нельзя поручить LLM, знаю, как можно связать чисто технические на первый взгляд процессы с предсказанием временных рядов, знаю, какие есть варианты организации DWH в разных местах... Это тоже своего рода моя сильная сторона💪

➡️ Да, где-то всё ещё есть та самая «классическая продуктовая аналитика», а я — всё ещё не там. Но, может быть, так и надо?

А вы что думаете? Необычные домены — норм или стрём?😏

#найм_и_собесы #карьерный_совет #непопулярное_мнение
@analytess 👩

⚡️Пошаговый план: как получить оффер на аналитика в 2026 году?

Только ворвались в аналитику, но не знаете как искать работу?
Непонимание уходит, если вы уверены в правильности своих действий.

Приглашаем на бесплатный вебинар, где Андрон Алексанян - эксперт в области аналитики и CEO школы аналитики Simulative — в прямом эфире разберет все важные аспекты в работе аналитика, а также расскажет как получить оффер быстрее других.

Это очень полезное событие для тех кто только зашел в аналитику и для тех, кто хочет зайти в ближайшее время. Особенно если вы не понимаете, какие навыки действительно важны или боитесь, что без опыта вас не возьмут на работу. Кстати, на вебинаре также разберут: как стать аналитиком в 30/40/50 лет и т.д.

На вебинаре:
🟠Разберем полный роадмап: что учить, в каком порядке, до какого уровня;
🟠Покажем структуру хорошего портфолио с примерами;
🟠Обсудим, что говорят реальные наниматели - какие у них требования:

— Покажем примеры, как оформить резюме и портфолио, чтобы привлекать внимание
— Рассмотрим как выглядит найм изнутри от лица HR

💬 Всем зарегистрировавшимся Simulative пришлют полезный материал — карту компетенций аналитика данных со всеми нужными инструментами для освоения.

😶Зарегистрироваться на бесплатный вебинар