Как я прошла техническое интервью и получила работу мечты

Привет! Меня зовут Аня, и я хочу рассказать вам, как я прошла техническое интервью на аналитика данных. Возможно, мой опыт поможет вам лучше подготовиться и уверенно чувствовать себя на собеседовании.

Аналитикой я интересовалась давно – прошла несколько курсов по SQL и BI, работала с данными в прошлой компании, участвовала в небольших pet-проектах. Я понимала, что в разных компаниях аналитики занимаются разными задачами: кто-то глубже копает SQL, кто-то работает с продуктовыми метриками, а кто-то строит финансовые модели. Именно поэтому я заранее изучила, какие бывают направления аналитики и к чему нужно готовиться.

И вот однажды мне пришло приглашение на интервью в компанию мечты. Моё сердце забилось быстрее – это был шанс, к которому я так долго готовилась. Сначала был лёгкий этап с HR, но потом началось настоящее испытание.

После общения с HR мне отправили тестовое задание. Это был не первый раз, когда я выполняла такое задание (его ещё иногда зовут домашней работой), и я уже знала, что задания везде разные.
В одной компании мне давали SQL-запросы, в другой – нужно было подготовить дашборд, а однажды мне даже пришлось строить продуктовую воронку. На этот раз мне предложили следующее:

✅ Написать SQL-запрос для выбора 5 клиентов с наибольшей суммой покупок. 

✅ Проанализировать тренды в данных и предложить гипотезы. 

✅ Визуализировать результат в BI-инструменте.

Я провела весь вечер за ноутбуком, проверяя себя по документации SQL и BI. С каждой строкой запроса становилось спокойнее – я понимала, что подготовка не прошла зря. Через два дня отправила задание – и получила приглашение на главное испытание.

После общения с HR мне отправили тестовое задание. Это был не первый раз, когда я выполняла такое задание (его ещё иногда зовут домашней работой), и я уже знала, что задания везде разные.
В одной компании мне давали SQL-запросы, в другой – нужно было подготовить дашборд, а однажды мне даже пришлось строить продуктовую воронку. На этот раз мне предложили следующее:

✅ Написать SQL-запрос для выбора
5 клиентов с наибольшей суммой покупок. 

✅ Проанализировать тренды
в данных и предложить гипотезы. 

✅ Визуализировать результат в BI-инструменте.

Я провела весь вечер за ноутбуком, проверяя себя по документации SQL и BI. С каждой строкой запроса становилось спокойнее – я понимала, что подготовка не прошла зря. Через два дня отправила задание – и получила приглашение на главное испытание.

Техническое интервью длилось около часа-полтора и проходило в формате видеозвонка. Вначале мне задали несколько вопросов про мой опыт, затем перешли к заданиям.

Фрагмент интервью:

— Аня, у нас есть задача: мы запустили рекламную кампанию, но хотим понять, привлекла
ли она новых клиентов или просто подтолкнула старых к повторной покупке.
Как ты бы подошла к анализу?

Я сделала глубокий вдох и начала размышлять вслух:

— Если просто посмотреть число регистраций, это ничего не докажет. Нужно сегментировать аудиторию на новых и старых пользователей, затем проанализировать изменение их поведения до и после кампании. Возможно, стоит проверить динамику LTV и конверсию
в покупку для каждой группы?

Я посмотрела на интервьюеров – они кивнули.

— Отличный подход. А какие метрики ты бы использовала?

— Когортный анализ, Retention rate, прирост активных пользователей. Можно также запустить A/B-тест, если есть тестовая и контрольная группы.

После этого мне предложили написать SQL-запрос в общем документе и объяснить логику построения дашборда. В конце интервью мы обсудили статистику и интерпретацию данных – на всё ушло примерно полтора часа.

Я почувствовала, как у меня выровнялось дыхание. Главное – не паниковать, а думать логично.

Техническое интервью длилось около часа-полтора и проходило в формате видеозвонка. Вначале мне задали несколько вопросов про мой опыт, затем перешли к заданиям.

Фрагмент интервью:

— Аня, у нас есть задача: мы запустили рекламную кампанию, но хотим понять, привлекла ли она новых клиентов или просто подтолкнула старых к повторной покупке. Как ты бы подошла к анализу?

Я сделала глубокий вдох и начала размышлять вслух:

— Если просто посмотреть число регистраций, это ничего не докажет. Нужно сегментировать аудиторию
на новых и старых пользователей, затем проанализировать изменение
их поведения до и после кампании. Возможно, стоит проверить динамику LTV и конверсию в покупку для каждой группы?

Я посмотрела на интервьюеров – они кивнули.

— Отличный подход. А какие метрики ты бы использовала?

— Когортный анализ, Retention rate, прирост активных пользователей. Можно также запустить A/B-тест, если есть тестовая и контрольная группы.

После этого мне предложили написать SQL-запрос в общем документе и объяснить логику построения дашборда. В конце интервью мы обсудили статистику и интерпретацию данных – на всё ушло примерно полтора часа.

Я почувствовала, как у меня выровнялось дыхание. Главное –
не паниковать, а думать логично.

Техническое интервью длилось около часа-полтора и проходило в формате видеозвонка. Вначале мне задали несколько вопросов про мой опыт, затем перешли к заданиям.

Фрагмент интервью:

— Аня, у нас есть задача: мы запустили рекламную кампанию, но хотим понять, привлекла ли она новых клиентов или просто подтолкнула старых к повторной покупке.
Как ты бы подошла к анализу?

Я сделала глубокий вдох и начала размышлять вслух:

— Если просто посмотреть число регистраций, это ничего не докажет.
Нужно сегментировать аудиторию на новых и старых пользователей, затем проанализировать изменение их поведения до и после кампании. Возможно, стоит проверить динамику LTV и конверсию в покупку для каждой группы?

Я посмотрела на интервьюеров – они кивнули.

— Отличный подход. А какие метрики ты бы использовала?

— Когортный анализ, Retention rate, прирост активных пользователей. Можно также запустить A/B-тест, если есть тестовая и контрольная группы.

После этого мне предложили написать SQL-запрос в общем документе и объяснить логику построения дашборда. В конце интервью мы обсудили статистику и интерпретацию данных – на всё ушло примерно полтора часа.

Я почувствовала, как у меня выровнялось дыхание. Главное – не паниковать, а думать логично.

Техническое интервью длилось около часа-полтора и проходило в формате видеозвонка. Вначале мне задали несколько вопросов про мой опыт, затем перешли к заданиям.

Фрагмент интервью:

— Аня, у нас есть задача: мы запустили рекламную кампанию, но хотим понять, привлекла ли она новых клиентов или просто подтолкнула старых
к повторной покупке. Как ты бы подошла к анализу?

Я сделала глубокий вдох и начала размышлять вслух:

— Если просто посмотреть число регистраций, это ничего не докажет.
Нужно сегментировать аудиторию на новых и старых пользователей, затем проанализировать изменение их поведения до и после кампании. Возможно, стоит проверить динамику LTV и конверсию в покупку для каждой группы?

Я посмотрела на интервьюеров – они кивнули.

— Отличный подход. А какие метрики ты бы использовала?

— Когортный анализ, Retention rate, прирост активных пользователей. Можно также запустить A/B-тест, если есть тестовая и контрольная группы.

После этого мне предложили написать SQL-запрос в общем документе
и объяснить логику построения дашборда. В конце интервью мы обсудили статистику и интерпретацию данных – на всё ушло примерно полтора часа.

Я почувствовала, как у меня выровнялось дыхание. Главное – не паниковать, а думать логично.

Перед интервью я много читала о типичных ошибках кандидатов и постаралась их не допустить.
Тем не менее, даже зная их, я чуть не попалась на некоторые:

❌ Поспешные ответы.  В одном из SQL-запросов я сразу предложила решение, а потом поняла,
что можно оптимизировать его. Интервьюер спросил: «А можно ли сделать короче?», и тут я осознала, что поторопилась.

Урок: лучше сначала подумать 10 секунд, чем потом переделывать.

❌ Отсутствие бизнес-контекста. Когда меня спросили про рекламную кампанию, я сначала предложила стандартный анализ, но потом интервьюер спросил: «А если мы – финтех,
а не маркетплейс?» Тут я поняла, что мало думала о специфике компании.

Урок: нужно учитывать, в какой отрасли работает компания.

Я не хотела провалиться, поэтому заранее отработала алгоритм ответов и повторила ключевые темы.

Перед интервью я много читала
о типичных ошибках кандидатов
и постаралась их не допустить.
Тем не менее, даже зная их, я чуть
не попалась на некоторые:

❌ Поспешные ответы.  В одном
из SQL-запросов я сразу предложила решение, а потом поняла, что можно оптимизировать его. Интервьюер спросил: «А можно ли сделать короче?», и тут я осознала, что поторопилась.

Урок: лучше сначала подумать 10 секунд, чем потом переделывать.

❌ Отсутствие бизнес-контекста. Когда меня спросили про рекламную кампанию, я сначала предложила стандартный анализ, но потом интервьюер спросил: «А если мы – финтех, а не маркетплейс?»
Тут я поняла, что мало думала
о специфике компании.

Урок: нужно учитывать, в какой отрасли работает компания.

Я не хотела провалиться, поэтому заранее отработала алгоритм ответов
и повторила ключевые темы.

Перед интервью я много читала о типичных ошибках кандидатов
и постаралась их не допустить. Тем не менее, даже зная их,
я чуть не попалась на некоторые:

❌ Поспешные ответы.  В одном из SQL-запросов я сразу предложила решение, а потом поняла, что можно оптимизировать его.
Интервьюер спросил: «А можно ли сделать короче?», и тут я осознала,
что поторопилась.

Урок: лучше сначала подумать 10 секунд, чем потом переделывать.

❌ Отсутствие бизнес-контекста. Когда меня спросили про рекламную кампанию, я сначала предложила стандартный анализ, но потом интервьюер спросил: «А если мы – финтех, а не маркетплейс?»
Тут я поняла, что мало думала о специфике компании.

Урок: нужно учитывать, в какой отрасли работает компания.

Я не хотела провалиться, поэтому заранее отработала алгоритм ответов
и повторила ключевые темы.

Перед интервью я много читала о типичных ошибках кандидатов и постаралась
их не допустить. Тем не менее, даже зная их, я чуть не попалась на некоторые:

❌ Поспешные ответы.  В одном из SQL-запросов я сразу предложила решение,
а потом поняла, что можно оптимизировать его. Интервьюер спросил: «А можно ли сделать короче?», и тут я осознала, что поторопилась.

Урок: лучше сначала подумать 10 секунд, чем потом переделывать.

❌ Отсутствие бизнес-контекста. Когда меня спросили про рекламную кампанию, я сначала предложила стандартный анализ, но потом интервьюер спросил: «А если мы – финтех, а не маркетплейс?» Тут я поняла, что мало думала
о специфике компании.

Урок: нужно учитывать, в какой отрасли работает компания.

Я не хотела провалиться, поэтому заранее отработала алгоритм ответов
и повторила ключевые темы.

После успешного прохождения технического интервью меня пригласили на финальную встречу с руководителем отдела. Это был не экзамен, а скорее разговор о том, чего ждёт компания, чем занимается команда и какие перспективы есть у аналитиков в этой роли.

Некоторые вопросы, которые мне задали:

📌 «Почему именно наша компания? Чем тебе интересна эта роль?» 

📌 «Как ты видишь своё развитие в ближайшие 2-3 года?» 

📌 «Какие у тебя сильные стороны в аналитике?» 

📌 «Какой самый сложный проект ты делала?»

Также руководители действительно в основном мыслят кейсами, поэтому заранее продумайте, какие удачные проекты вы можете упомянуть.
Но главное — говорите о своих результатах, а не только о методике решения задач. Так ваш потенциальный босс убедится, что вы умеете добиваться поставленных целей и понимаете, как важны для компании измеряемые (временем, деньгами, людьми или всем сразу) результаты”.

Здесь важно было показать свою мотивацию и готовность работать именно в этой компании. Финальное интервью длилось около 40 минут и оставило приятное впечатление.

Через пару дней пришло письмо: «Мы готовы сделать вам предложение!»

Также руководители действительно в основном мыслят кейсами, поэтому заранее продумайте, какие удачные проекты вы можете упомянуть. Но главное — говорите о своих результатах, а не только о методике решения задач. Так ваш потенциальный босс убедится, что вы умеете добиваться поставленных целей и понимаете, как важны для компании измеряемые (временем, деньгами, людьми или всем сразу) результаты”.

Здесь важно было показать свою мотивацию и готовность работать именно в этой компании. Финальное интервью длилось около 40 минут и оставило приятное впечатление.

Через пару дней пришло письмо: «Мы готовы сделать вам предложение!»

Также руководители действительно
в основном мыслят кейсами, поэтому заранее продумайте, какие удачные проекты вы можете упомянуть.
Но главное — говорите о своих результатах, а не только о методике решения задач.

Так ваш потенциальный босс убедится, что вы умеете добиваться поставленных целей и понимаете,
как важны для компании измеряемые (временем, деньгами, людьми или всем сразу) результаты”.

Здесь важно было показать свою мотивацию и готовность работать именно в этой компании. Финальное интервью длилось около 40 минут
и оставило приятное впечатление.

Через пару дней пришло письмо:
«Мы готовы сделать вам предложение!»

HR Specialist Анна Юханова, работающая в Германии, дополняет:

Как ни странно, ровно эти же вопросы может задать рекрутер при первом касании — то есть на вашем первом интервью, после которого именно рекрутер решает, приглашать вас на следующий этап или нет. Поэтому я очень рекомендую готовиться к таким вопросам заранее: почитайте про компанию, узнайте немного о ее продуктах, выделите ценности и составьте общее впечатление о культуре. Всё это может стать вашим козырем на любом этапе.

После успешного прохождения технического интервью меня пригласили на финальную встречу
с руководителем отдела. Это был
не экзамен, а скорее разговор о том, чего ждёт компания, чем занимается команда и какие перспективы есть
у аналитиков в этой роли.

Некоторые вопросы, которые мне задали:

📌 «Почему именно наша компания? Чем тебе интересна эта роль?» 

📌 «Как ты видишь своё развитие
в ближайшие 2-3 года?» 

📌 «Какие у тебя сильные стороны
в аналитике?» 

📌 «Какой самый сложный проект
ты делала?»

Теперь, спустя шесть месяцев работы в компании, я уже сама участвую в собеседованиях. Недавно ко мне пришла кандидатка, которая сильно волновалась. Я узнала в ней себя и сказала:

«Просто думай вслух и объясняй логику – интервьюеры хотят понять твой подход, а не услышать заученные ответы».

Прохождение интервью – это не испытание на гениальность. Это проверка того, как ты работаешь с данными и принимаешь решения. Главное – готовиться, практиковаться и верить в себя.

Теперь, спустя шесть месяцев работы в компании, я уже сама участвую в собеседованиях. Недавно ко мне пришла кандидатка, которая сильно волновалась. Я узнала в ней себя
и сказала:

«Просто думай вслух и объясняй логику – интервьюеры хотят понять твой подход, а не услышать заученные ответы».

Прохождение интервью – это не испытание на гениальность.
Это проверка того, как ты работаешь
с данными и принимаешь решения. Главное – готовиться, практиковаться и верить в себя.

Техническое интервью – это не страшный экзамен, а возможность показать себя. Главное – подготовка, практика и уверенность в своих силах.

Если вы хотите пройти тот же путь, начните уже сегодня:

📌 Разберите задачи по вашим инструментам: SQL, Python, BI. 

📌 Прочитайте пару бизнес-кейсов. 

📌 “Разыграйте” тестовое интервью с другом или коллегой. 

Кстати, вы тоже можете задавать вопросы на любом этапе собседований, ведь это взаимное знакомство и вы должны знать, куда идёте работать. Вот что можно спросить у рекрутера или руководителя.

О команде и задачах:

– Какие задачи стоят перед аналитиком в первые 1–3 месяца?
– С кем чаще всего взаимодействует аналитик в команде: продукт-менеджеры, разработчики, маркетинг?
– Есть ли у вас регулярные аналитические сессии, митапы или разборы данных в команде?

О данных и инструментах:

– Как устроено хранение и доступ к данным? Есть ли Data Warehouse, например BigQuery или ClickHouse?
– Какие BI-инструменты и системы вы используете для визуализации и отчетности?
– Есть ли документация по данным и дашбордам?

О задачах и подходах к работе:

– Чаще решаете исследовательские задачи или работаете с регулярной отчетностью?
– Есть ли у команды культура A/B-тестирования?
– Насколько самостоятельность аналитика поощряется в выборе инструментов или постановке гипотез?

О росте и развитии:

– Есть ли менторство, ревью кода/запросов?
– Как обычно проходит онбординг новых аналитиков?
– Есть ли возможность роста внутри компании — например, до middle уровня или перехода в продуктовую роль?

И тогда, когда вам позвонят с оффером, вы поймёте – это не везение, а результат вашей подготовки! Подготовиться, конечно, нужно и к технической части, поэтому приглашаем вас на курс Аналитик PRO, где мы учим как базовому, так и продвинутому Python, а еще SQL, Excel, Tableau и другим полезным навыкам и инструментам. Кроме того, мы поддерживаем участников курсов в трудоустройстве – и многие из них уже в процессе обучения находят желанную работу в Т-Банке, Сбере, Авито и других крупных компаниях.

Changellenge >> Education

Методист