О сезонности найма

Немного волновался в этом феврале, когда ученики писали, что идет совсем мало откликов. В теории конечно было понимание, что есть сезонность найма, наверное после НГ будет меньше вакансий. Но насколько сильно это влияние? Правда оно настолько критично?

Оказывается что да. Сейчас в марте ученики пишут, что откликов стало в разы больше. Даже замерили цифры - если в феврале конверсия была 3% (3 приглашения на 100 откликов), то сейчас 20%. Разница в разы.

Цифры конечно очень условные, но в целом вывод кажется следующий: в январе-феврале если и нанимали кого, то это были вакансии на +- сеньоров, на которые уже давно ищут людей. А большинство обычных вакансий появляется уже в марте после согласования бюджетов.

Надеюсь, скоро пойдет много офферов 🔥

Решил создать канал, на котором буду делиться всеми своими сценариями использования GPT и других ИИ. Не знаю, насколько активно буду его вести, насколько это окажется полезно. Может, просто выложу постов 30 и дальше будет как справочник + новости о выходах новых ИИ и их применении.

Последнее время я постоянно использую ИИ в своей жизни в разных сценариях, а многие люди кажется до сих пор про это не знают. Думаю, будет полезно поделиться этой инфой.

Кому интересно, подписывайтесь https://news.1rj.ru/str/+n5eXZFx5yHUxMWYy

На всякий случай напомню, что набор на курс пока закрыл. Столкнулся со слишком большим потоком учеников, надо уделить время и качественно обучить текущих, после чего уже набирать новых.

Уже пришлось из-за этого отказать нескольким людям. Что конечно не очень приятно(

Но скоро, надеюсь, смогу снова открыть набор. Где-то в апреле-мае.

Со временем повышаю нагрузку, так как курс становится все более качественным и автоматизированным.

Например, мне ученик пишет в лс с каким-то вопросом - и на него сейчас в курсе нет ответа. Значит, мне приходится тратить время и подробно объяснять. Но после этого я беру и пишу подробную статью про эту тему. Если тема важная, добавляю ее в общую структуру курса. И далее, если кто-то задает тот же вопрос - просто отсылаю человека к уже написанной статье именно по этой теме.

Или люди проходят курс по SQL, и постоянно стопорятся на какой-то теме. Я делаю вывод: так, значит, сейчас не очень понятно изложено. Надо разбить урок на 2 более простых. Добавить пояснение к задаче, добавить больше задач для практики. Я это делаю - и вот уже люди проходят этот блок без проблем, им сразу все понятно, и я не трачу время на то чтобы каждому в личку по этой теме ответить.

Таким образом постоянно оптимизирую курс и могу увеличивать число учеников.

Кстати, в работе тот же самый принцип стоит использовать.

Например, к вам регулярно приходит Петя из соседнего отдела и просит выгрузить какие-то данные из базы. И каждый раз у вас на это уходит полчаса. В таком случае часто можно создать автоматизированное решение: например, скрипт на python, который один раз можно написать, потратить на это чуть больше времени, собрав все требования к нему и тд. А потом рассказать про него Пете и научить им пользоваться. И теперь Петя не приходит к вам каждый раз, а просто берет и запускает этот скрипт и получает результат. Или вы сами запускаете и скидываете результат Пете за 1 минуту вместо 30.

Или к вам часто приходит продакт с однотипными задачами: проверить гипотезу, сравнить такие-то метрики. Можно тоже найти автоматизированное решение. Уточнить, что в целом ему важно, на какие вопросы он хочет получать ответ, потом создать дешборд (набор графиков) по этой теме. Добавить в него необходимые фильтры, параметры. После чего продакт сможет получать ответы на 80% вопросов прямо в этом дешборде без необходимости писать вам.

Самый полезный промпт для GPT

Недавно ученик поделился самым полезным промптом среди тех, что он узнал от меня. Это промпт - "объясни понятно для 10-летнего ребенка".

Таким образом даже супер сложные вещи можно понятно изложить. Из реальных людей так очень мало кто умеет делать, и это меня лично очень бесит. Когда люди начинают выебываться, наваливают кучу терминов, но при этом не могут простыми словами изложить - в чем суть-то?

Пример на скрине выше

Ученик поделился впечатлением, как меняется ситуация после получения первого оффера. По моему опыту могу сказать то же самое - уже первый полученный оффер сильно повышает уверенность, и дальнейшие собесы проходить еще легче

Из комментов:

Тимур, когда открытие записи на курс?)) устала уже ежедневно мониторить канал 😄

Рад, что об этом спрашивают) на месте стороннего подписчика я бы даже мог подумать что автор специально попросил задать такой вопрос чтобы показать популярность курса))

Вообще, уже готов открыть запись. Немного с текущей нагрузкой разобрался, планирую обновить канал, выложить все кейсы текущих учеников, уточненные условия.

Например, пришел к выводу, что срок обучения все же на практике получается не 3 мес, а более долгий, 5-6 мес. Надо будет точно посчитать по текущим кейсам. Так как "в теории" можно и за 3 месяца устроиться - и много таких кейсов - но не всем этого времени хватает, многие по личным причинам задерживаются, паузы делают, в итоге общий срок длиннее. Кто-то хочет идеально подготовиться, уверенно себя чувствовать и только потом проходить собесы. У кого-то вообще опыта нет и поэтому дольше выходит - вот как в случае выше 8 месяцев ушло.

Кто хочет, можете писать в лс @timuret, сейчас цена курса 80К, оплата по 10К в рассрочку - можно уже записаться

Кейсы учеников - 1. Мой первый ученик по аналитике данных

В этой статье расскажу про своего первого ученика, с обучения которого началась моя карьера айти ментора. Его полный путь, к чему он пришел сейчас, в конце статьи его отзыв о курсе + отрывки переписок с ним и его впечатление о работе в айти.

Начало обучения: сентябрь 2022г.

Бекграунд до курса: 30 лет, сильные навыки по математике, после вуза 10 лет работал репетитором математики для школьников. До моего курса прошел курс Яндекса, доп. курсы по SQL и python, пробовал откликаться на вакансии, но мало звали на собесы / подзабил, в итоге 2 года прошло и все еще был без работы.

Срок обучения у меня до оффера: 3 недели (с учетом уже имеющегося опыта от пройденных курсов Яндекс и других)

Сумма оффера: 100К на руки, после испытательного 160К на руки с учетом премий. Небольшая +- гос компания.

Дальнейшее развитие событий: 1.5 года работы на этой позиции на зп 160К, потом полгода был без работы, отдыхал. Далее устроился в более интересную коммерческую компанию на 250К, прошел испытательный срок, работает там уже 5 месяцев (по состоянию на апрель 2025).

https://teletype.in/@timuranalytics/qPZPvROq1m4

Кейсы учеников-2. Устроиться на работу аналитиком данных в 18 лет без вышки и опыта и через год выйти на 220К

В июле 2023 года я решил создать блог и запустить проект по обучению аналитике, набрал первый поток из 4 учеников.

Один из них - студент 18 лет, из небольшого регионального города. На момент начала обучения учился на 1 курсе, никакого опыта работы не имел. За 3 мес обучился, за месяц нашли первую работу на 100К. Устроился, но через 2 недели его уволили. Еще через неделю нашли новую работу на 120К, где он проработал больше года и недавно устроился в новую компанию на 220К.

Этот ученик подарил мне первый крутой кейс после запуска блога, мы с ним близко познакомились и иногда общаемся. И он же мне привел на курс уже 10 (!) новых учеников. Я сам удивился, откуда у него столько знакомств?

Начало обучения: 1 июля 2023г

Бекграунд до курса: 18 лет, учился в физматклассе, начинал проходить базовый курс по python. Опыта работы 0.

Срок обучения у меня до оффера: 4 месяца

Сумма оффера: 120К на руки

Дальнейшее развитие событий: немного больше года работы на этой позиции на зп 120К, поиск новой работы, оффер на 220К на руки в другую компанию. Где продолжает работать.

https://teletype.in/@timuranalytics/ZLWAN9u4HmT9

Как готовиться к собеседованию на конкретную вакансию: полный разбор на примере GrowFood

Слушая собесы учеников, пришел к выводу, что стоит написать отдельную статью о том, как именно готовиться к собеседованию на конкретную вакансию.

Часто ученики проходят собесы и вообще никак не интересуются вакансией. Просто рассказывают про свой опыт, отвечают на технические вопросы. HR в конце спрашивает: есть ли какие-то вопросы по вакансии? - Да нет, вопросов нет. Буду ждать обратной связи.

Это сразу выдает в кандидате человека, которому лишь бы устроиться, а не того, кто осознанно выбирает и понимает, куда идет.

Понятно, почему так происходит. У учеников нет опыта. Они думают:

Я сейчас получаю 80К, вакансия с зп 200К, конечно, я хочу на нее устроиться. А что за компания, что конкретно делать на этой вакансии.. честно говоря, мне пофиг вообще. За 200К на что угодно готов. Да я и не знаю даже что спросить.

Но это не бьется с образом опытного специалиста.

Если представить идеального кандидата - это не тот, кто готов устроиться куда угодно. Это человек, который уже в теме, шарит в аналитике, востребован, и сам выбирает, где ему интересно работать. Он заранее читает вакансию, чтобы понять: а хочу ли я тут работать? Подойдет ли компания под мои критерии, насколько тут интересные задачи? Есть ли возможности роста? На собесе задает осмысленные вопросы, узнает детали.

В статье разберем, почему важно изучать вакансию до собеса и как это правильно делать. Как подстроить свою подачу под конкретную компанию. Что спросить, чтобы оставить правильное впечатление, а какие вопросы наоборот глупые и их не стоит задавать. Сделаем это на конкретном примере - вакансии аналитика в GrowFood.

Статью написал для учеников как часть гайда по собесам. Решил тут тоже поделиться

https://teletype.in/@timuranalytics/O9zMna3Spgf3

История появления этого блога

Последнее время я испытываю большое вдохновение от ведения этого блога и помощи людям. Интересно вспомнить, как он вообще появился. Во многом кстати случайно.

Когда я входил в айти и аналитику данных в 2021 году, я не имел четкого представления, сколько я могу получать, что вообще надо знать. Изучил курсы по SQL и python, начал ходить на собесы по вакансиям с зп 50-70К. Много где вообще не отвечали, много где предлагали тестовое, я его делал, потом не было ответа.

Устроился в одну компанию на 50К, поработал там 2 мес, потом снова искал работу, потом в Сбере 2 мес поработал, потом снова оказался в поиске (в детали в рамках этого поста не буду вдаваться). Было много отказов. Потом меня взбесили отказы, и я решил преувеличить опыт работы, продумать свой образ для резюме, уложиться в ожидаемый типаж айтишника, а не делиться искренне всеми реальными фактами.

Это привело к резкому росту откликов. Разница была радикальной. Последовательно получил офферы на 100, 120, 130, 160, 180К. В том числе от топовых компаний таких как: Авито, Яндекс, Х5. Прошел кучу собесов, в процессе получил опыт, убедился в работе моего метода.

При этом столько собесов я прошел случайно. Психологически мне было это сложно. Когда с несколькими HR мило общаюсь, они говорят какой я классный, что хотят меня видеть в команде и делают оффер. А я понимаю что 2 из 3 точно придется отказать и выбрать одну компанию, где зп больше. И я бы принял сразу оффер на 100К, для меня это было уже много, если бы в тот же день не предложили в другой компании зп 120, но там потом не сошлись с командой, и стал заново искать, почти пошел в Яндекс, но там оффер затянулся, в итоге в Авито собес прошел и неожиданно получил 180К.

К тому же мне повезло в итоге устроиться в топовую компанию в плане аналитики данных - Авито. Которая дала мне много знаний и понимания, как должна выглядеть нормальная аналитика, что это вообще и зачем. Как это должно В ИДЕАЛЕ выглядеть. Потому что как сейчас понимаю, вникая во многие вакансии где работают ученики - очень часто люди числятся аналитиками, но сами не знают что делают и зачем, полной херней страдают. И человек может 2 года там проработать, но вообще не представлять как выглядит адекватная аналитика. А я сразу попадал в среду с лучшей возможной экспертизой.

Позже, когда я уже работал на удаленке у моря в Турции, у меня в голове впервые появился яркий образ: что ты без вышки, без опыта, просто выучив SQL и немного Python, можешь устроиться на 200К, работать удалённо, жить у моря, покупать себе всё, что хочешь - и не через 10 лет, а за 3 месяца. Этот образ оказался настолько притягательным, что мне захотелось его транслировать другим. Если бы я устроился в серую компанию на 150К в унылом офисе - не было бы этого ощущения "вау", не было бы драйва, такой притягатальной для маркетинга истории. А тут всё совпало, и родился блог.

Целевая аудитория моего курса

Кто мой целевой клиент? Есть люди, кому мне прям очень легко будет помочь.

Это люди
1) 25-40 лет. В 25 человек уже обычно довольно осознан, имеет жизненный опыт, более развитые софт скиллы. Уже имеет какой-то опыт работы, пусть и не в аналитике, развитую ответственность. Не допустит глупых ошибок на собесе / в работе просто по детской наивности и неопытности.
После 40 уже может быть сложнее устроиться из-за эйджизма в айти (чаще всего в командах работают люди 25-35 лет).

2) живущие в Москве (так вы сможете устроиться на вакансии где надо ходить в офис, а офисы в МСК)

3) окончившие тех вуз, возможно с детства сильные в математике, участвовавшие в олимпиадах или имеющие опыт программирования.
Таким людям почти ничего не нужно объяснять, они все схватывают на лету, надо пару советов в ключевых местах дать и все.

4) недавно выделил новую категорию: люди, уже работавшие с аналитиками на смежных позициях. Например, недавно записался на курс маркетолог. Он уже работает с аналитиками, смотрит на их графики, использует в работе.

Ему будет очень легко переписать свой опыт в резюме как аналитический и убедительно про него рассказать. Взять те графики, сказать, что он их строил, получал задачи от маркетолога. Он уже погружен в вопрос. И даже если проверят трудовую (что редко бывает) - она подтвердит, что он реально работал в компании. А кем именно, как они узнают? Тем более должности в трудовой максимально абстрактные.

Если вы попадаете под какие-то пункты выше, то вам будет сильно легче обучиться. Если нет, то сложнее. Хотя тоже вполне возможно, просто больше усилий придется приложить.

Обо мне

Написал статью с подробным рассказом о своем жизненном пути. О детстве в Москве, увлечении математикой, как я ушел из универа и занимался переводами, как увлекся айти, с какими сложностями столкнулся обучаясь этой теме самостоятельно и как в итоге устроился аналитиком в первую крутую компанию - Авито. В статье фотки из путешествий, фото первого оффера на 200К который я получил в Авито, фото супер крутого офиса этой компании и нашей команды.

[перезалив статьи 2024 года]

каталог основных постов

В каких компаниях нужны аналитики данных?

Недавно брал консультацию у своего бывшего коллеги/бадди и текущего лида отдела аналитики в Авито. Задал ему и этот вопрос в том числе, он помог точно сформулировать ответ.

В каждом бизнесе есть цель заработать деньги. На пути к ним есть определенные действия, которые пользователь должен совершить, возможные проблемы, сценарии поведения. Часть действий происходит в оффлайне, часть в онлайне. И чем больше тех, что происходят в онлайне (которые мы можем отследить), чем больше в целом клиентов и данных - тем больше нужна аналитика.

Примеры:

1. У нас небольшая сеть фитнес клубов - действий в онлайне не так много. Просмотры рекламы, клики по ссылке, покупки абонементов. Можно вести простую отчетность в Excel либо с помощью разработчика наладить сбор и выгрузку данных, построить базовую отчетность (набор графиков) в BI системе, далее ее поддерживать. Для этого хватит всего 1-2 аналитиков.

На такой позиции впринципе нет каких-то регулярных исследований/проверок гипотез/улучшений метрик. Тем более АБ тестов. Разве что редкие исследования формата: хотим провести акцию, надо посмотреть, в какой месяц выше спрос на абонементы/ как меняется спрос в зависимости от цены.

2. У нас сеть фитнес клубов в разных городах с приложением для геймификации процесса, разными видами подписок и оплаты - событий в онлайне сильно больше. Есть смысл нанять целый аналитический отдел, который будет изучать вопросы вроде: как повысить retention пользователей в приложении? какие виды тренировок люди в основном выбирают? как ведут себя в приложении, какими функциями пользуются?

3. У нас крупный маркетплейс вроде Озон. Тут действий в онлайне очень много - выбор товара, добавление в корзину, оплата, получение уведомления о доставке, отзывы, клики по баннерам с акциями.
В таких компаниях обычно хорошо развита аналитическая инфраструктура, много отделов аналитики. Одни занимаются ценообразованием, другие опытом продавца, опытом покупателя, доставкой, рекламой - направлений очень много.

Grok отправил меня в Раджа Ампат, и это было охрененно

Наконец собрался рассказать о самом необычном путешествии за последнее время.

Этой зимой тусил в Азии, работал на удаленке, в марте решил взять отпуск. Все банальные места вроде Турции, Пхукета, Бали я уже посетил и хотелось чего-то нового и не заезженного. Где нет толп туристов, где не побывали еще все друзья, сделав фотки в одних и тех же местах.

Решил выбрать направление с помощью ИИ. Ему можно закинуть длинный текст о моих прошлых поездках, и он придумает наиболее вероятное продолжение текста в этом же стиле. То есть куда мне поехать дальше.

Скинул длинный текст - первым пунктом Grok предложил Раджа Ампат, архипелаг в Индонезии. Никогда не слышал о нем, но фото в Google убедили сразу:

https://teletype.in/@timuranalytics/QfsmK2ID213

Мои успешные собесы на аналитика данных и что сделало их успешными

В 2021 году я обучился с нуля на аналитика данных и прошел кучу собесов. В процессе выработал свой метод, который позволил мне почти без опыта работы получить офферы от компаний: Озон, X5, Яндекс, Авито.

Помню, как спросил в ODS Slack (такое айти сообщество тогда было): ребят, я тут джун, устроился в такие-то компании, как думаете куда лучше пойти? Меня захейтили. Решили, что я выебываюсь - для джуна считается счастье хотя бы в одну из них попасть.

Расскажу про лучшие собесы с которых был оффер и что сделало их успешными:

https://teletype.in/@timuranalytics/PB0rQ6CJIbh