Описание вакансии:
"Senior Data Analyst. Big Data
Work mode: Remote
Про тебя: 3+ года опыта в дата аналитике. Глубоко знаешь SQL. Уверенно владеешь BI-инструментами (у нас Tableau). Опыт построения аналитики продукта и маркетинга с нуля."

Казалось что может пойти не так?
А вот что:
"Ответ:
Добрый день, спасибо за ваш отклик! К сожалению, рассматриваем кандидатов из Украины. Всего доброго!"

Как же бесят эти "Корпоративные методы манипуляции":
OKR, KPI, матрицы компетенций и так далее

Я реальный хейтер всех этих манипулятивных штук и меня очень раздражает когда компании пытаются их внеднить.
К сожалению, я попал под их влияние.
Больше всего меня бесит, что я не могу признать не максимальную оценку. Я хочу всегда добить все до 100% и все должно чуть ли не идеально.

Все эти SLA, DR, KR, SR это чисто манипуляции над сознанием людей, что они должны соответствовать каким-то метрикам, а по итогу получаем выгоревшего сотрудника. Да, я закрыл этот квартальный план на Q4, но мне так вынесли мозги и нервы, что я при следующем буду жестко косить все внедрения новых фич, чтобы мне было легче.

А знаете что происходит в компаниях побольше? Эти KPI просто перекладывают друг на друга. Руководитель на руководителя, а те в свою очередь на своих подчиненных, и по итогу: Получаем просто цепочку, где ответственный самый низший сотрудник, который будет ебашить, как не в себя. А еще мне бесит что в корпорациях есть например общая оценка: AA - которую получают допустим 80% команд, другие 15% получают А, а те кто получил B/C - это вообще кто не работал, но таких практически нет, но чтобы получить AAA, это нужно так выебнуться, что все должны просто целовать ваши руки, что вы показали ебанутые результаты и это должно одобрить две комиссии и само правление. Меня всегда бесило что у меня были без амбиционные менеджеры, которым было норм получить AA, а что выше пох, мы не хотим так сильно потеть ради этого, а мне всегда получить ААА, потому что есть амбиции и хотелось вот этого престижа, но на самом деле все это шлак.

Никому это ничего не нужно, лучше работать в стартапе без процессов, чем в стартапе с процессами.

Обновил материал по Clickhouse:
- Добавил техники оптимизации
Ссылка:. Clickhouse

Обновил материал как находить работу:
- Добавил 3 новых источника для поиска работы
Ссылка: Как находить работу - материал вместо консультаций

Обновляется по степени прохождения собеседований:
Задачки с собесов
За прошедший месяц (Ноябрь) добавлены задачки из Яндекса, Магнита, Авито, Winline и другие.


Другие Конспекты:
1. Apache Spark
2. Greenplum
3. DWH+Hadoop+Kubernetes
4. Lakehouse Conspects

Знаю что у каждого Data-специалиста возникал вопрос:

А какого это разрабатывать сервисы в больших компаниях?

Сегодня я вам и отвечу на этот вопрос и вы даже сможете изучить более подробно какого то перекладывать YAMLики из одного места в другое)

В качестве примера для демонстрации/симуляции мы используем документацию MTS MWS, которая является публичной! ( Мне подтвердили что эта часть должна находится в открытом доступе)

Перейдя на главную страницу(источник ниже), мы можем увидеть сервисы (велосипеды), которые говорят вам: Слушай, ты просто перекладчик JSON, YAML файлов и твоя обязанность запросить доступ ТУТ и заполнить YAML'ик тут, а весь код уже написан за тебя. Ты лишь винтик без скиллов)

Вы можете посмотреть как работает каталог под кодовом названии Cat.

Как строятся дашборды и как вы будете их строить.

Или можете посмотреть как вы будете внутри МТС использовать их кастомный сервис велосипед по Data Quality, который вы нигде не сможете переиспользовать в своем будушем опыте вне МТС)))

Если вкратце, то на каждый общедоступный инструмент поддерживаемый глобально, есть внутренний сервис в MWS, который требует от вас заполнения JSON, YAML и навыка CTRL+C + CTRL+V.

Так же хотел обратить ваше внимание что сейчас есть в качестве технологий, которые существуют на данным момент и что тестируют как прорывное)

Текущая инфраструктура:
Доки

В основном тут используется: Hadoop + Spark + Hive + тысяча кастомных библиотек, код которых можно посмотреть в открытом доступе.

Так же можно увидеть как ребята используют Trino для подключения к различным источникам: MongoDB+Oracle+Hive.

Можно так же посмотреть как ребята используют Clickhouse. (но там вроде чисто для хранение логов)

Самое главное что мне показалось интересным:
PoC Starrocks+Iceberg

Там вы можете полностью посмотреть архитектуру будущего решения. (не беспокойтесь, если вы придете в МТС, это будет не ваша задача, а задача двух DE из 400+ Data специалистов в компании.

Источник анализа: Docs

Когда решил спросить Senior'a в твоёй команде

Кстати, кто не знал кто реализовал ИИ для "оптимизации" сотрудников Сбера 😁

Вакансия: Data Engineer (Middle+/Senior)
Компания: Tribe (white-label агентство) / NDA iGaming
(по слухам — крупнейший IT-работодатель на Кипре в своей нише)
Предполагаемая вилка: ~6 000 € gross
Период собеседования: декабрь 2025
Формат работы: полный remote, контракт B2B
Этапы собеседований:
HR → Tech Interview → Offer
Краткая справка о процессе интервью:
Основной фокус был на моём реальном опыте:
- кейсы работы с ClickHouse,
- оптимизация запросов и пайплайнов,
- обсуждение архитектуры,
- принятие технических решений.
Без жёстких алгоритмов и «душных» задач — живой разговор про практику.
Команда входит в состав DWH-направления, основная зона ответственности — рекомендательные системы.
Общее впечатление от команды — очень тёплое, спокойное, не токсичное.
Без напряжения, без давления — приятный, профессиональный диалог.

Отвечаю на важные вопросы:
1. Работать до 2 часов ночи не норма
2. Переночевать в офисе не норма
3. ДМС не стоит ничего
4. Зарплата не является NDA
5. Ноутбук можно не брать с собой, так как в нормальных компаниях есть day off'ы)



UPD. Видео про Яндекс попросили удалить, вот вам замена 😂

Интервью превратились в клоунаду

Честно, смотря сейчас на процессы интервью, как в большие корпорации, так и в организации поменьше я стал замечать что процесс интервью стал клоунадой. На каждом этапе стараются проверить что человек не является накрутчиком. Так же складывается впечатление что руководители то и сами джуны раз дают такие задания.

Например, на HR интервью спрашивают какие то примитивные вещи, либо тесты на логику. Мне это напоминает мои первые собеседования, когда ходил в EY на стажёра. А теперь такие штуки спрашивают на достаточно высокооплачиваемые позиции (до 12к$ или 550к Гросс рублей). Спрашивая рекрутера, зачем это все, получаю один ответ: многие люди накрутчики не ожидают таких вопросов.

Но ладно с HR интервью, основная клоунада происходит на техническом интервью, где спрашивают какие то простые вещи: как работает ламбда функция, напиши пример, напиши как работает декоратор, реализуй супер какую то вещь (здесь есть пример задач).
Самое интересное для меня, где раньше просто драли на собеседовании, теперь там дают супер какие то примитивные задачки. Конечно, в Яндексе как всегда дерут, как никогда. Задачки из Яндекса теперь кажутся реально тяжёлыми по сравнению с другими компаниями.

Так же особое внимание стоит уделить тестовым, которые хотят впихнуть всем, но смотря на это тестовое задание возникает реальный вопрос: "А точно нужен ли им моя экспертиза?" - потому что это делается за 5-20 минут, а многие будут игнорировать это задание и найдут компанию, которую с уважением относится к вашему времени и в особенности к экспертизе.


То что происходит на фит интервью вообще заставляет задуматься: "Это они мне сейчас рассказывают про красные флаги, являясь ими же". Как будто происходит стресс-тест на обматерить руководителя. Это выглядит достаточно странно, хотя полгода год назад я был порекомендовать этого работодателя без отлагательств.

Могу сказать одно что рынок не мертв, а работу найти можно, вопрос: а надо ли оно?

Знаете как испытать неловкость на собеседовании?

Когда вам на собеседовании говорят что ищут нового сотрудника, так как прошлый работал на двух проектах. Руководители говорят что это распространенная проблема в индустрии и ведь действительно, многие совмещают несколько работ, чтобы накопить на что-то.

Казалось бы если человек успевает делать несколько дел одновременно в чем проблема? А в том что не успевает. Time management должен быть идеальным чтобы успевать сделать и там, и там.

Но почему это происходит? Дело в том, что в компании, в которых возникает такая проблема не готовы переплачивать за кандидата, хоть деньги у них на это есть. (Говорю исключительно про те места, куда я ходил и у тех компаний, которых возникла эта проблема).

Казалось бы вот есть кандидат, который вам нужен почему вы не готовы добить вилку до 10к$, если вам специалист так нужен. А дело в том что на проект выделено меньше и поэтому не могут и стараются найти кандидата подешевле, а кандидаты подешевле могут работать просто на двух проектах. Как говорится нерешаемая дилемма.

Но некоторые компании смирились и пишут в открытую в вакансии, что мы готовы рассмотреть кандидатов, у которых уже есть работа и хотят вторую. Естественно это не бигтехи, где хотят работать достаточно много людей, а более мелкие аутсорсеры или просто маленькие проекты, которые нуждаются в крепкой экспертизе.

Выходит так что сейчас время тяжёлое и все хотят заработать, как можно больше чтобы закрыть свои потребности.

Как так?

Вакансия: Data Engineer
Компания: РСХБ через Кокос
Предполагаемая вилка: 300-350 net на руки
Период собеседования: декабрь 2025
Формат работы: удаленный
Этапы собеседований:
Tech Interview → Offer

Краткая справка о процессе интервью:
Делают новый продукт, находятся на стадии пред MVP, хотят выйти в прод к середине следующего года. Сейчас команда только формируется. Делают цифрового ассистента, в команде будут ds, de, бэки, фронты и прочие. Спрашивали про опыт с неструктурированными данными по типу картинки, пдф, и прочее. В идеале хотят видеть у кандидата опыт с векторными БД. Задавали вопросы по типу как сравнить два word документа. Спрашивали про модели данных, перечислить и чем отличаются. Вопросы про pandas, polars

Получил оффер)

Статистика получается за этот год:
Январь - 0
Февраль- 1 (поработал месяц, тут подробнее)
Март - 1 оффер, отказал
Апрель - принял оффер
Май - отдых

Июнь - оффер

Июль - оффер

Август - оффер, отказ

Сентябрь - оффер, отказался
СБЕР - оффер, отказался

Октябрь - дали оффер, но заставили подписать NDA о прохождении интервью

Ноябрь - 0
Декабрь - оффер, думаю отказать

Декабрьские сокращения:


Там Сбер решил под конец года сократить в своих дочках все операционные расходы.

Сейчас сокращают в Мега маркете всех сотрудников, предлагая 3 оклада, если уйдут до нового года.
Так же сокращения идут в Делимобиле.

В мегамаркете все под 0, кроме тех, кто занимается операционкой для поддержания компании.

Самокат тоже под ударом

Сижу и думаю, поход в зал в воскресенье вечером - это пик дисциплины или одиночества