Тут Авито проводит стажировку для аналитиков.
Это не реклама. Полагаю, что для начинающих специалистов дополнительный шанс начать карьеру не повредит.

Общение с HR при поиске работы - тот еще квест, и иногда непонятно, как правильно отвечать на вопросы типа.
Часто выглядит, как в той истории по "пики точеные".
Автор видео разбирает некоторые популярные вопросы.
Если кто-то сейчас в поиске, может, где-то и поможет.

Аналитик джун на своей первой работе:

Наверное, где-то есть настоящий дата-дривен

Аналитик сеньор-лид-бигбосс:

Смешной ты малый. Я аналитик уже много лет, и поверь, его пока не встречал

Специально для поклонников антиромана Набокова Бледный огонь - собеседование в Яндекс глазами Кея

Посмотрел на выходных интервью. Оно просто прекрасно между строк. Очень красноречиво отвечает на многие вопросы "почему".

Отличная статья про опыт МЮ в построении отдела данных. Читать можно из Safari в read-mode, PDF в комментариях.

Что бросилось в глаза и какие мысли по прочитанному:

- Всегда нужен человек, готовый отстаивать важность развития и необходимость ресурсов перед менеджментом. Учитывая текучку, возможно, было либо сложно соответствовать ожиданиям (давайте сделаем все и быстро), либо не удавалось построить видение и подобрать ресурсы на будущее так, чтобы всех устраивало. Только странно, что теперь за отдел данных будет отвечать человек, ответственный и за новый стадион.

- Одним из первых заданий отдела было оценить замену Рангника, и анализ был использован, чтобы “to support Murtough’s decision to appoint ten Hag”. Либо вопрос формулировки, либо это сразу же очевидный bias - данные должны использоваться не для поддержки того или иного мнения, а чтобы проверить его валидность, иначе это в простом случае превращается в жонглирование аргументами и манипуляцию, а если упростить - зачем тогда вообще нужно «объективное» мнение, если и так уже есть решение?

- Без нормальной платформы ничего не сработает, а это дорого, долго и сложно. Чтобы нормально заонбордить тот же трекинг и строить что-то адекватное на нем, нужен примерно год, а то и больше. Интересно, как опыт Ниццы просканируют на Юнайтед (а скорее всего, так и сделают, так как это проще и быстрее).

- Подтягивать Ph.D студентов - это хороший ход, будет больше исследований с меньшими затратами, и тогда уже главной целью в клубе будет отобрать нужные и затащить их в прод. В целом, на их мотивации можно тащить многое, но нужно дать какое-то будущее внутри клуба, чтобы человек горбатился не только на степень.

- То, что разным тренерам нужно разное и по-разному (напрямую у Тен Хага и через ассистентов у Аморима) это нормально: важно только чтобы это краткосрочно не уводило в «превосходство» того или иного подотдела в планировании - долгосрочные проекты отдельно, операционка (дать определенную инфу / проверить гипотезу) отдельно.

https://www.nytimes.com/athletic/6129400/2025/02/12/manchester-united-data-department/

В "знатном" чатике прислали ссылку на карту методов сегментации пользователей. Это не прямо, чтобы готовый фреймворк, но для того, чтобы в начале пути от чего-то оттолкнуться, вполне пригодится.
https://6-sense.pro/checklists/segmentation_map

Зайдя в Linkedin, узнал о существовании в SQL функции QUALIFY для фильтрации результатов оконных функций.
Будет полезно тем, кто не знал о ее существовании, так же, как я. Описание в доке кликхауса.

Тут автор поста рассуждает о курсах для аналитиков. С посылом согласен. Тоже не очень понимаю состав наших традиционных курсов по аналитике данных. Ключевое, чему нужно учить - это рассуждать, принимать решения, используя данные. Большую (с ударением на первый слог) часть должны занимать кейсы, бизнес-задачи, моделирование разных ситуаций и контекстов.
Открываем классический курс от крупной компании и наблюдаем, что на деле по большей части учат просто методам работы с данными.
А потом собеседуешь аналитика на миддла. Он инструменты знает, а когда и как их применять, не понимает.

Если вру, прошу меня поправить. Напоминаю, швыряние камней, тут приветствуется. Интересно было бы подискутировать.

Для тех, кого беспокоит, что делать, если ты уже сеньор-помидор - https://rb.ru/opinion/izsenora-vtimlidy/

Почитал у Ленни хорошее и свежее эссе "Five principles for successfully managing managers" от Saumil Mehta (бывший CPO Square с 9-летним стажем). Оно платное за подпиской, поэтому напишу ключевые, на мой взгляд, тезисы.

Автор выделил кое-что важное: когда кто-то жалуется на своего начальника, первый вопрос должен быть не "что за козел твой босс?", а "кто твой скип?" (скип - skip manager, босс твоего босса).

Почему это важно? Когда я впервые стал менеджить не IC, а менеджеров, я понял, что это совершенно другая работа. Прежние методы не просто не работали — они часто усугубляли ситуацию. Это как пересесть с велосипеда на мотоцикл: при внешней схожести, принципы отличаются.

И вот в эссе приводятся 5 таких принципов правильного менеджмента менеджеров, которые очень хорошо откликаются:

1️⃣ Это другая работа, а не апгрейд старой. Управление менеджерами ≠ управление большим количеством людей. Это не просто больше людей под управлением — это переход от прямой работы с контекстом к работе через "прослойку". Мехта в Square настолько серьезно относился к этому переходу, что лично подписывал каждое назначение скип-лида, считая это критически недооцененным скачком в карьере.

2️⃣ Мысленный эксперимент: представь, что твои менеджеры это API, через которые ты можешь только отправлять и получать информацию — как бы ты построил управление? Этот мысленный эксперимент превращает интуитивное управление в системное, заставляя освоить искусство влияния через четкие коммуникационные протоколы.

3️⃣ Не решай проблемы в обход своих менеджеров. Когда сотрудник приходит жаловаться напрямую - слушай, задавай вопросы, но решение проблемы делегируй его непосредственному руководителю. Иначе ты подрываешь авторитет своего менеджера. По наблюдениям автора, даже случайное замечание скипа может вызвать каскад реакций в команде. Учись слушать, но решение проблемы отправляй через правильный канал — менеджера.

4️⃣ Откажись от роли спасателя. Компенсируя слабые стороны менеджера своей работой, ты создаешь двойную проблему: команда не получает настоящего руководства, а организация не видит реального положения дел. Открытое признание проблемы перед вышестоящим руководством с планом коррекции — единственный честный путь.

5️⃣ Практикуй матчмейкинг по TRM. Task-relevant maturity — это не общая оценка менеджера, а его готовность к конкретному проекту. Используй матрицу "неопределенность/влияние" для тонкой настройки делегирования. Высокая неопределенность + высокое влияние требует максимально компетентных менеджеров и твоего активного контроля; низкая неопределенность + низкое влияние — идеальный полигон для роста новичков.

Банальные мысли, но почему-то часто теряющиеся: эффективность команды зависит от того, насколько умело ты развиваешь менеджеров, потому что это каскадно влияет на развитие всех остальных.

Прекрасная статья про боссов-психопатов, лжецов и прочих эффективных манагеров и их отрицательное влияние на бизнес. Думаю, многие найдут в своей карьере примеры таких. У меня нашлись.

На разных конференциях мы неоднократно слушали, как работает динамическое ценообразование в такси. Было очень интересно и занимательно.

Но, в период, когда появляются проблемы с мобильным интернетом, цены улетают в космос. Так понимаю, компанию (не называю, так как не хочу рекламировать) все устраивает. Как потребитель, был бы не в восторге.

В этот раз конференция АХА у меня, к сожалению, только онлайн часть. Одним глазом посматриваю. Сейчас заканчивается очень интересный доклад про применение LLM в образовании Радослава Нейчева, рекомендую к просмотру.

Вакансия в московском Спартаке, там намечается что-то интересное:

ЦЕЛЬ ДОЛЖНОСТИ:
* Обеспечение интеграции и эффективного применения данных о спортивной производительности в различных департаментах клуба, включая анализ производительности, спортивную науку, медицину и питание, с использованием современных методов анализа данных для оптимизации результатов команды и игроков.
* Выявление устойчивых паттернов и ключевых характеристик из данных о производительности, а также подготовка подробных отчётов и визуализаций, превращающих сложные аналитические выводы в практические рекомендации для разных подразделений.
* Эффективная коммуникация с членами команды и руководителями департаментов, гарантирующая чёткое понимание и практическое применение аналитических выводов для улучшения результатов.
ОСНОВНЫЕ ОБЯЗАННОСТИ:
* Применение анализа данных о производительности в работе тренерского штаба, аналитического отдела, спортивной науки, медицинского и нутрициологического департаментов для улучшения показателей игроков и команды.
* Трансформация данных в понятные и полезные выводы для технического персонала, используя современные методы визуализации данных.
* Поддержка интеграции данных о производительности и скаутинге, сотрудничество с департаментом скаутинга для комплексной оценки игроков и планирования состава команды.
* Участие в разработке и совершенствовании статистических моделей для поддержки процессов оценки производительности.
* Создание интерактивных дашбордов, обеспечивающих доступ к всестороннему и оперативному анализу данных в департаментах анализа производительности и сервисов производительности.
* Участие в оценке новых технологий и инструментов анализа данных с целью поддержания лидирующих позиций клуба в области футбольной аналитики.
* Поддержка и соблюдение лучших практик работы с данными, участие в непрерывном совершенствовании аналитических процессов клуба.
* Помощь сотрудникам без профильных знаний в области данных в развитии навыков аналитики и грамотности работы с данными для улучшения качества принимаемых решений.
ТРЕБОВАНИЯ К КАНДИДАТУ:
* Страстный интерес к футболу, понимание динамики и специфики профессионального спорта высших достижений.
* Креативность и аналитическое мышление, умение эффективно решать сложные задачи, связанные с анализом данных.
* Умение работать в команде, обеспечивая эффективную интеграцию аналитических выводов в практическую деятельность департаментов.
* Стремление к профессиональному и личностному росту, постоянное отслеживание новых аналитических методов и тенденций в футбольной производительности.
* Проактивный подход к выполнению задач, оперативное и своевременное предоставление аналитических данных в течение спортивного сезона.
* Ориентация на достижение результатов и повышение аналитических возможностей клуба для получения конкурентного преимущества.
НЕОБХОДИМЫЕ НАВЫКИ И ОПЫТ:
Обязательные:
* Высшее техническое образование (статистика, Data Science, компьютерные науки или аналогичные направления).
* Обширные знания методов анализа производительности, включая применение данных для детального анализа соперников, игроков и команды.
* Подтверждённый опыт работы с анализом данных, знание статистических методов и визуализации данных.
* Владение статистическими языками программирования (R/Python), опыт работы с SQL для запросов данных.
* Опыт работы с DataLens для создания наглядных и интерактивных дашбордов, которые превращают сложные данные в практические рекомендации.
* Сильные коммуникативные и презентационные навыки, способность доносить сложную аналитику простым языком для неспециалистов.
* Знание сферы футбольной аналитики и основных провайдеров футбольных данных.
Желательные:
* Понимание сервисов производительности, включающих применение аналитических методов в спортивной науке, медицине и питании.
* Опыт работы с данными StatsBomb.
* Опыт работы с данными SkillCorner.
* Опыт работы с трекинговыми данными Yandex/RuStat.
* Опыт работы с GPS-данными Catapult.
* Знакомство с облачными аналитическими платформами и технологиями
По всем вопросам можно писать @maxkronf

Пишут, что Яндекс импортзаместил тег-менеджер. Теперь точно заживем. Посадочная здесь. При случае потестирую, интересно, что и как внутри.

А правду говорят, что, если просуммировать весь профит, который себе в единоличные заслуги приписывают всякие аналитики, продакты, прожекты, то можно мост прямо до Марса построить и отправить на пенсию лузера Маска?

Если серьезно, почитаешь такие резюме, думаешь "надо брать", а на деле даже рядом не стоял. Хм. Сомневаюсь, что рекрутерам и нанимающим менеджерам такое нравится.