🔥 Сборник популярных софтовых вопросов с разборами

Когда на собеседовании задают заезженные софтовые вопросы, порой хочется отвечать примерно так:

– Кем ты видишь себя через 5 лет?
– Сейчас мне 27. Вероятно, 32-летним человеком.

– Как ты относишься к переработкам?
– У меня есть компостер для органики.

– Расскажи о конфликте на работе и как ты его решил.
– Перенёс дедлайн. Конфликт решился естественным путём.

– Почему ты ушёл с прошлой работы?
– Они перестали платить, я перестал работать.

– Твоя самая большая ошибка?
– Согласился катить А/В в пятницу. Зато со всеми познакомился.

Шутки шутками, но их задают. И отвечать на эти вопросы всё равно нужно уметь:

🔹 Какими-то вопросами вас проверяют на риски;
🔹 Через какие-то вы можете классно раскрыть свой опыт;
🔹 А какие-то сами по себе – красный флаг о работодателе.

Я собрал в одном месте разбор 20-ти самых популярных софтовых вопросов. Для каждого вопроса есть описание того, что хочет услышать интервьюер, а также как стоит и не стоит отвечать с примерами.

Сборник доступен по ссылке:

🔗 https://docs.google.com/spreadsheets/d/1VyLDhiHsm2sLa2Rhfh_x23O7MMakwuFnMCS5Qm2Hq_A

Это первая версия сборника, и вы можете помочь его наполнить. Каких вопросов в нем не хватает? Поделитесь в комментариях 👇

💡 Как простой трюк избавляет от подглядывания в А/В

Продакты любят «подглядывать» в А/В тесты:

День 3: «О, p-value 0.049, может выкатим?»
День 4: «Эээ, уже 0.12… Ладно, подождём»
День 7: «0.01! Завершаем 🚀»

При таком «мониторинге» теста ошибка первого рода становится гораздо больше заявленных 5%.

Неплохой способ борьбы с этим – объяснить менеджеру, что так делать нехорошо. Например, на примере симуляций. И порой это срабатывает.

Но часто этого оказывается недостаточно. И вот лайфхак, который не раз выручал меня против слабой аналитической культуры:

Спрятать p-value на время эксперимента.

Что это значит на практике:

🔹 Не отображать в дашборде во время теста p-value, значимо / не значимо и зелёных / красных маркеров успешности;

🔹 Вместо этого показывать трафик по веткам, метрики и прогресс до нужного объёма выборки (например: набрали 63% от плана);

🔹 Показывать p-value только после того, как наберется выборка и можно подводить итоги.

Таким образом мы стимулируем соблюдение методологии, а также избегаем вредных триггеров и дискуссий.

Типовые возражения можно парировать так:

❓ «Но мне нужно знать, как идёт тест!»

– Без проблем: вот метрики и графики. На них видна реальная картина. Просто без преждевременного ярлыка значимо / незначимо.

❓ «Вы же специально скрываете информацию!»

– Нет, мы показываем все данные, просто откладываем решение по статистической значимости до момента, когда тест действительно дозрел. Собственно, как диктует методология.

❓ «А если тест очевидно провален / успешен? Зачем тянуть?»

– Можем предусмотреть правила ранней остановки. Но они должно быть определены на этапе дизайна.

Объяснения и симуляции – это про обучение. Не показывать лишнего – это про систему, которая учитывает человеческую природу. И пока менеджер не открыт к обучению – временно поможет второй подход.)

#абтесты

😰 Начнем неделю с кринжовых историй с собесов

Иногда собеседование – это не шанс попасть в компанию, а шанс вовремя оттуда сбежать.

Я собрал три истории из своего опыта, где «всё понятно» стало ясно ещё до оффера:

1️⃣Маркетинговое агенство

Когда я искал свою первую работу, я ходил на разные собесы. И вот однажды на интервью на маркетингового аналитика я приехал в какую-то глубокую промзону. Окружение было такое, будто меня ограбит первый же прохожий.

«Офис» компании оказался в подвале заброшенного цеха. Длинный узкий опенспейс, низкий потолок.

На входе меня встретил парень, завёл в переговорку и посадил за стол для блэкджека. Диалог начался прямолинейно:

– Сколько денег хочешь?
– от 100к, – твердо ответил я.

Лицо парня мигом сменилось с нейтрально-уставшего на возмутительно-вопросительное:

– Круто для начинающего... Ну ладно...

Дальше – стандартные вопросы. В конце выяснилось, что фиксированного оклада нет: всё зависит от количества задач и проектов. На мой логичный вопрос «А если задач не будет?» последовало неубедительное «задачи всегда есть».

На следующий день мне перезвонили с «оффером». Сказали, что вот парень, который меня собесил, даже 130 зарабатывает по такой системе. Я решил, что все это один сплошной ред флаг, и сразу же отказался.

2️⃣ Консалтинговая компания

Когда-то давно я собеседовался на Data Scientist в консалтинг. Тогда я был максимум крепким мидлом. А консалтинг – это классика жанра: нанять джуна/мидла подешевле, а клиенту продать как сеньора.

Схема была такая: 3 этапа на стороне компании и 1-2 на стороне клиента. Компания проверяет, что не опозорится, показав тебя заказчику. А клиент в основном хочет посмотреть, нормальный ли ты человек и можно ли с тобой работать.

Меня насторожило ещё на скрининге: роль Data Scientist была для них новой. Мне прямо сказали, что у них никто в этом не шарит.

«Окей, а кто тогда будет меня собесить?» – подумал я.

Ответ оказался простым: по ML меня гоняли бэкендер и iOS-разработчик 🤯

По их реакциями было очевидно: они не понимают, что я говорю. Но у них были заготовленные формулировки «правильных ответов». И пока я дословно не попаду в ожидаемую фразу – мы никуда не двигаемся.

Работу в консалтинге я тогда тоже не выбрал.

3️⃣ Быстрорастущий стартап

Менеджерское собеседование с будущим руководителем. Обычный на первый взгляд собес. Только много мата в каждом предложении.

«Ну бывает, человек или коллектив привыкли так общаться» – подумал я.

В конце прозвучал вопрос (почти дословно):

– Готов ху$@ить как не в себя? У нас пи&%ец как нужно перерабатывать. Те, кто не ху$@ит, быстро вылетают.
– Да, конечно – ответил решительно я.
– «Ну их нафиг» – решил для себя я.

На следующий этап я не пошел. Фильтр сработал.

Руководителя, кстати, через полгода уволили. Видимо, тоже недостаточно «ху$@ил».

💡 Итог

Всегда помните: не только компания выбирает вас – вы тоже выбираете компанию. Плохое место с мутными условиями, странными задачами и слабым окружением не даст вам расти. В лучшем случае вы застынете, в худшем – начнёте откатываться назад и терять ценность как специалист.

А у вас были кринжовые истории на собеседованиях? Поделитесь в комментариях 👇

🚂 Разбор задачи про бесконечный поезд

Даже если вы уже знаете решение этой распространенной на собесах задачи, я на 95% уверен, что вы знаете популярное, но неоптимальное решение.

Хотите удивить интервьюера оптимальным решением? Тогда давайте разбираться. Звучит задача так:

Представьте себе замкнутую по окружности железную дорогу. По ней едет поезд, последний вагон которого скреплён с первым так, что внутри можно свободно перемещаться между вагонами. Вы оказались в одном случайном вагоне и ваша задача — подсчитать их общее количество. В каждом вагоне можно включать или выключать свет, но начальное положение переключателей случайное и заранее неизвестно.

Все вагоны внутри выглядят строго одинаково, окна закрыты так, что невозможно посмотреть наружу, движение поезда равномерное. Помечать вагоны как-либо, кроме включения или выключения света, нельзя. Количество вагонов конечно (не верьте заголовку).

Как посчитать количество вагонов?

Если видите задачу впервые, то попробуйте сначала решить ее сами.

А популярный алгоритм решения заключается в следующем:

Пусть в стартовом вагоне включен свет (иначе решаем от обратного):

1. Идём от стартового вагона в одном направлении и считаем шаги, пока не попадём в вагон со включённым светом.

2. В этом вагоне выключаем свет.

3. Возвращаемся назад ровно на столько шагов, сколько прошли вперёд.

4. Проверяем свет в стартовом вагоне. Если он выключен, значит мы случайно погасили именно стартовый вагон, и пройденное число шагов – это и есть число вагонов. Если включён, повторяем процесс.

По этой ссылке можно найти мой шортс с визуальным объяснением решения.

Но у такого решения есть нюанс. Если подойти к этой задаче не как к логической, а как к алгоритмической, то алгоритмическая сложность решения в худшем случае будет ~O(n^2) 🤯. Есть много схожих решений с микрооптимизациями, но порядок сложности они не меняют.

Можно ли решить задачу за линейную O(n) сложность? Сначала также подумайте сами.

А идея решения такая:

1. Включаем свет в стартовом вагоне.

2. Начинаем ходить влево и вправо на отрезки длиной 1, 2, 4, 8, 16, 2^N вагонов. При каждом проходе во всех вагонах слева от стартового включаем свет, а во всех вагонах справа от стартового – выключаем.

В какой-то момент отрезки слева и справа пересекутся: мы окажемся в вагоне, где ожидался уже включенный или выключенный свет, а в реальности окажется наоборот.

Это значит, что круг вагонов замкнулся в этой точке, и мы нашли точное число вагонов.

В комментариях к посту прикрепил визуальный пример.

Итоговое решение имеет линейную сложность. Вуаля ⭐️

Продолжаю разбирать популярные задачи с собеседований? Тогда поддержи рубрику огоньком под этим постом 🔥

#задачиссобеседований

🏆 5 причин, почему стоит перерабатывать на работе

В своей карьере я много перерабатывал. В каких-то компаниях от меня этого требовали ультимативно: «не работаешь в выходные/отпуске – не соответствуешь культуре». А в каких-то я делал это добровально, хотя от меня этого не ожидали.

Я не призываю к переработкам. Но вот 5 причин, почему это иногда может быть оправданно:

1️⃣ Ускорение развития

Если переработка нужна не для закрытия дыр и рутины, а для того, чтобы вникнуть глубже, разобрать сложный кусок или изучить новое — это реально ускоряет рост.

Я часто замечал за собой: если задачу надо закрыть быстро, я делаю её на том уровне, на котором уже умею. А если выделить чуть больше времени и сделать чуть лучше – то с каждым разом скилл будет расти.

Да, полезность дополнительного времени убывает. Но всё равно ты будешь расти ощутимо быстрее, чем тот, кто работает строго по 8 (и тем более 4–6) часов в день.

2️⃣ Инвестиция в свою цель

Можно перерабатываешь не «для начальника», а для себя:

-> Ты начинающий специалист, и хочешь быстрее дорасти до мидла/сеньора с хорошей зарплатой;
-> Хочешь уверенно закрыть испытательный срок и зацепиться за роль с её возможностями;
-> Освоить новый навык (или углубить текущий), чтобы быстрее перейти на другую позицию;
-> Взять на себя больше, чтобы стать руководителем.

3️⃣ Заметность и репутация

Люди запоминают не идеальные планы, а того, кто вытащил сложную ситуацию.

Иногда один вечер, когда ты:

-> взял на себя и потушил неприятный «пожар»;
-> додавил проблему до результата;
-> спас релиз / клиента / команду

делает для репутации больше, чем месяц спокойной работы «как положено».

Тонкий момент: репутация строится не на том, что ты «страдаешь» и «всегда онлайн», а что ты надёжен в критические моменты и умеешь доводить дела до конца.

4️⃣ Когда сейчас нет лучшей альтернативы

Звучит прагматично, но бывает период, когда:

-> ты всё равно дома залипаешь в ленту;
-> нет ресурса/желания на хобби;
-> или это просто «переходный этап».

И в такие окна переработка может стать полезным использованием времени. Это не «работа вместо жизни», это «я сейчас временно делаю ставку на это, потому что мне так выгодно».

5️⃣ Снижение стресса в будущем

Парадоксально, но иногда лишний час сегодня – это минус три часа тревоги или возвращения в контекст завтра. Когда ты понимаешь, что ключевое сделано, мозг наконец перестаёт держать вкладку «надо не забыть».

---

НО! Чтобы переработки не стали дорожкой к выгоранию, должны совпасть три вещи:

✔️ Есть причина (не «так принято», а конкретная цель);
✔️ Есть лимит по времени (например, две недели до релиза);
✔️ Есть компенсация (деньги/отгулы/повышение/опыт/ощутимый результат).

Если хотя бы одного пункта нет, велик шанс, что ты просто поддерживаешь системную проблему: недооценку сроков, нехватку людей, хаос в планировании.

---

Перерабатывать стоит только когда это осознанный выбор с понятной выгодой и сроком. Иначе это просто слив жизненной энергии. А если от вас требуют переработок – пушбэчьте или задумайтесь о смене работы.

📉 Заметили, как на HeadHunter стали реже отвечать на отклики?

Отклики все чаще не просматривают, игнорируют, или прилетает шаблонный авто-отказ.

И пока эффективность HH заметно падает, узкие ТГ-каналы с вакансиями становятся только актуальнее.

Почему?

–> Выше конверсия из отклика в ответ: вы пишете напрямую рекрутеру или нанимающему менеджеру, а не в «чёрную дыру» перегретых входящих и ИИ-алгоритмов;

-> Быстрее цикл: переход сразу к диалогу по делу без бюрократии;

-> Больше прозрачности: можно сразу спросить про задачи, формат, вилку, приоритеты, и без лишних недель ожидания понять, есть ли смысл продолжать.

-> Нанимающие тоже в выигрыше: вместо сотен случайных откликов получают более точный и мотивированный поток кандидатов.

С такой обратной связью ко мне возвращаются по No Data No Jobs – моему телеграм каналу с вакансиями для продуктовых аналитиков. Он дает короткий путь к людям, которые реально принимают решения: заинтересованным руководителям и рекрутерам.

Хочешь также откликаться напрямую – подпишись и не теряй:

🔗 https://news.1rj.ru/str/nodatanojobs

Это не значит что «HH мертв». Это значит, что сегодня выигрывает тот, кто не ограничивается одним источником.

А канал, кстати, уже перешагнул 2500 подписчиков 🚀❤️‍🔥

⚠️ Почему большие скидки – это тревожный сигнал

За 2 года я сознательно не предлагал скидки на свои обучающие программы. И я не играл в «скидки последнего шанса», новогодние распродажи и «чёрные пятницы», как это любят делать в edtech.

Для меня скидка в 20% (а тем более 50–90%) – это сигнал, что продукт изначально не стоит своих денег. Цену сначала накрутили, а потом «великодушно» снизили.

Мне такой подход не близок. Потому я всегда делал иначе: одна честная цена, которая отражает реальную ценность продукта. И в качестве своих программ уверен не только я – это подтверждают результаты и отзывы выпускников.

Но есть новость, которую скажу прямо и честно.

С 1 января 2026 цены на все мои программы вырастут на ~20%.

Причины простые:

-> рост налогов в 2026 затронет и меня;
-> за два года накопилась инфляция.

И это без того, что я все это время улучшал программы. Разница между первым потоком и текущими (4-м по A/B и 5-м по собесам) – небо и земля. Не просто сильнее материалы и качественнее практика, а выше доходимость и окупаемость для участников, на которые я делаю упор.

Если вы давно присматривались, слышали хорошие отзывы и откладывали – сейчас лучший момент зафиксировать текущую цену.

Оставить заявку можно здесь:

Самый полный и прикладной курс по A/B-тестированию на рынке:
🔗 https://nodatanogrowth.com/product-analyst-ab-testing

Интенсив по собесам и получению офферов на аналитика:
🔗 https://nodatanogrowth.com/product-analyst-interview

Проходку можно будет использовать как на ближайший поток, так и на любой поток в 2026 году. По датам сориентирую лично.

И ещё: в 2026 выйдут 2 абсолютно новые программы. Если догадываетесь, о чём речь – напишите в лс, расскажу детали.

Предложение актуально до 31 декабря 2025 включительно.

🧱 Самые «весомые» аргументы НЕ проводить A/B-тест

1️⃣ «Нужно срочно: релизим сейчас, потом измерим»

2️⃣ «Слишком долго ждать, чтобы узнать очевидное»

3️⃣ «Мы и так увидим эффект по графикам после релиза»

4️⃣ «Менеджер и так знает, как лучше»

5️⃣ «A/B всё равно не дает 100% уверенности»

6️⃣ «В результат всё равно никто не поверит, если он не совпадёт с ожиданиями»

7️⃣ «Главный исход – презентация, а не решение» (работаем в стол)

8️⃣ «Большинство A/B всё равно не прокрашивается»

9️⃣ «У нас уже есть активный эксперимент — параллельно нельзя»

1️⃣0️⃣ «Сезонность / праздники / акции все исказят»

1️⃣1️⃣ «Тут будет сетевой эффект / эффект новизны»

1️⃣2️⃣ «Руководство уже и так считает нас data-driven» (это модно)

P.S. пост шуточный, но доля правды – внушительная. Эти формулировки лично я слышу постоянно.

Если какой-то подобный аргумент регулярно звучит у вас, то это повод задуматься – это реальное ограничение или удобная отмазка?

🌟 Мой главный инсайт 2025 года

Сегодня без классических «итогов года». У большинства из нас были планы на 2025. Что-то получилось на 100%, что-то частично, а что-то с треском провалилось. И это нормально, если вы сами чувствуете: год прожит не зря.

Про себя скажу одно:

Для меня 2025 год был самым длинным в моей жизни! 🚀

Не потому, что он был невыносимо томительным или «сложным». Просто я нашел для себя простое «средство», которое продлевает жизнь – впечатления 🙌

И это не из серии «британские учёные доказали». Это про то, как я ощущаю время. Наверняка вы замечали, как незаметно пролетают будни. Для меня, когда я дома, это часто «проснулся - поработал - пора спать». Мозг работает на автопилоте, а дни схлопываются.

А вспомните свою последнюю поездку. Даже короткую. Почему там день кажется длиннее? Потому что мозг постоянно в режиме «здесь и сейчас»: новые маршруты, люди, запахи, вкусы, ощущения и микро-решения каждые 5 минут.

День становится плотнее, событий на единицу времени больше, время ощущается насыщенным. Пока я был 2 недели в Таиланде, вообще было ощущение двойной жизни. Утренняя и ночная смена, так как из-за разницы во времени, я работал с 16:00 до 02:00, а с утра были активности.

Самое классное, что для этого ощущения не нужно большое путешествие. Иногда достаточно:

-> съездить в соседний город на выходные;
-> записаться на занятия и научиться чему-то новому;
-> согласиться на что-то, от чего раньше отказывался;
-> зайти в своём же городе в место, где ни разу не был.

Потому что жизнь – это не только выполненные цели и закрытые задачи. Жизнь – это то, что потом вспоминаешь. Те самые моменты, которые остаются.

Поэтому в 2026 я желаю вам чаще выбирать новые впечатления, не откладывать их «на потом» и строить год не только из достижений, но и из тысячи маленьких приключений 📖

🎄🎁 С Наступающим вас Новым Годом! 🎉✨