Будьте готовы к успешному прохождению!
Техническая секция интервью на позицию продуктового аналитика обычно
проходит отдельным этапом в отдельный день и занимает около 1 часа.
👋Знакомство и smalltalk
Сначала вы знакомитесь с интервьюером, проводите так называемый
smalltalk. Интервьюер может попросить рассказать о себе, задать
несколько общих вопросов. Здесь не стоит сильно углубляться в детали —
этот разговор служит прелюдией к основной части.
Важно понимать: велика вероятность, что при успешном трудоустройстве
вы больше никогда не пересечетесь с этим интервьюером. Обычно компании
выделяют отдельного специалиста для проведения технического этапа,
который затем передает результаты лицу, принимающему решение. Если
техническую секцию проводит непосредственный руководитель, он, как
правило, сразу об этом сообщает.
🏗️Структура технической секции
Техническая часть состоит из трех основных компонентов. Это Три Кита для Продуктового аналитика:
- Python — работа с данными, базовые алгоритмы
- SQL — сложные запросы, оконные функции
- Математическая статистика — теория вероятностей, основные понятия
Порядок блоков зависит от предпочтений интервьюера, но стандартный
сценарий таков: сначала задачи на SQL, затем Python, и завершает
статистика.
❓Теоретические вопросы
В процессе интервьюер может задавать теоретические вопросы:
- Основы SQL, виды JOIN, фильтрация и проч.
- Структуры данных в Python
- Типы статистических распределений
- Основы теории вероятностей
📝Практические задания
Задания обычно довольно простые, но требуют быстрого и безошибочного
решения. В среднем за техсобес решается 5-7 задач (по 2-3 на Python и
SQL) плюс одна задача на формулу полной вероятности, Байеса или
распределение Бернулли.
💻Формат выполнения заданий
Чаще всего интервьюеры используют специализированные сервисы вроде code.yandex-team.ru.
Создается комната с совместным доступом, где можно менять синтаксис для
нужной подсветки кода. Реже интервьюер просит поделиться экраном — в
этом случае он также видит, что вы ищете в интернете при решении задач.
⚠️Важное правило: Гугл разрешен, нейросети — нет!
Хочу предостеречь от использования нейросетей во время интервью. Это
очень заметно, поэтому лучше не обманывать интервьюера и самих себя.
Задания достаточно простые, чтобы решать их самостоятельно. Кроме того,
если задача окажется для вас сложной и вы воспользуетесь нейросетью, то
не сможете объяснить решение, что сразу бросится в глаза.
🔄Альтернативные форматы собеседования
⏱️Один расширенный этап
Длительность может превышать 1,5 часа. Вы полностью рассказываете о
своем опыте, отвечаете на вопросы, решаете задачи и кейсы. Плюс такого
подхода — отбор не затягивается на несколько этапов. Такое интервью
обычно проводит непосредственный руководитель.
📊Предварительный тест
Компания может дать тестовое задание по Python, SQL и статистике,
после которого проводится очный техсобес для углубленной проверки
навыков.
📞Ранняя проверка с рекрутером
Иногда техсобес начинается уже на этапе общения с рекрутером, который может задать устные вопросы:
- Какой JOIN создает декартово произведение двух таблиц?
- Как в pandas удалить дубликаты?
- Какова вероятность получить 9 орлов и 1 решку при 10 подбрасываниях монеты?
🔜Что ждет после техсобеса
Вопросы по A/B-тестированию (p-value, доверительные интервалы,
статистическая значимость, методы снижения дисперсии) и продуктовые
кейсы обычно переносятся на следующий этап, который в большинстве
случаев проводит непосредственный руководитель. Иногда на этом этапе
также разбирают задачи на формулы Байеса и Бернулли в качестве разминки
перед кейсами.
🎯 Фундамент подготовки: три столпа продуктового аналитика
Безусловно, для успешной работы продуктовому аналитику необходим
широкий арсенал знаний: глубокое понимание A/B-тестирования, владение
методами RFM-анализа, когортным анализом, юнит-экономикой, ключевыми
продуктовыми метриками (LTV, Retention, Conversion Rate), умение строить
дашборды и визуализировать данные, а также умение работать с
библиотеками для статистического анализа и бигдатой. Однако при
подготовке к техническому собеседованию следует сконцентрироваться на
трех фундаментальных столпах:
• 🗃️SQL - уверенное владение оконными функциями,
сложными JOIN'ами, CTE и оптимизацией запросов, умение быстро извлекать и
агрегировать данные.
•🐍Python - здесь важно понимание базовых алгоритмов
и структур данных, а не знание специализированных библиотек. На
собеседовании проверяют умение работать со списками, словарями,
строками, решать задачи на фильтрацию данных, поиск элементов, базовую
арифметику и логику.
• 📊Статистика - на технических собеседованиях
обычно проверяют не столько продвинутые методы, сколько фундаментальное
понимание теории вероятностей: формулу полной вероятности, теорему
Байеса, распределение Бернулли, комбинаторику.
Именно эти три направления составляют 90% успеха на техническом
собеседовании. Освойте их на уверенном уровне — и вы будете готовы к
любым вызовам продуктовой аналитики! 🚀
💡 Помните, что все может пойти не по плану
Каждая компания имеет свои уникальные процессы проведения
собеседований. Вам могут предложить решить кейс вместо задач, добавить
продуктовые вопросы в технический этап, или изменить последовательность
блоков. Однако фундаментальная основа остается неизменной — Python, SQL и теория вероятностей будут проверяться в 99% случаев на позицию продуктового аналитика.
Даже если формат будет отличаться от описанного выше, эти три кита
останутся главными элементами оценки ваших технических навыков. Положите
в основу подготовки эту триаду — и получите уверенность, необходимую
для успешного прохождения любого техсобеса 🚀
🚀 Комплексная подготовка к техинтервью:
Математическая статистика PRO
Курс, после которого задачки по Байесу, Бернулли, Пуассону и полной вероятности вы будете щелкать как орешки. Фундамент аналитики.
SQL PRO: От джоинов до оконных функций
Задач на «набить руку» хватит, чтобы писать сложные запросы на автомате в любых условиях во время техсобеса.
Python PRO + Симулятор техсобеса
Содержит задачи, которые точно попадутся на техсобесе + разбор парадокса Симпсона и парадокса Монти-Холла 🔥 + Симулятор техсобеса в облачной среде!