Собеседование на продуктового аналитика 2 в 1: вместе с HR из Озона и технической частью
Запись учебного собеседования для начинающего продуктового аналитика с HR- и технической частями. На примере кандидата разбирают содержание резюме, SQL, статистику, Python и подготовку к отбору.
Analyst_Vladimir
Открыть на YouTube- Опубликовано на YouTube:
- Просмотры на YouTube: 33,8 тыс.
- Лайки на YouTube: 703
Таймлайн
Коротко о видео
Это учебное тестовое собеседование на стажёрскую или junior-позицию продуктового аналитика: кандидат Артём проходит HR-часть, обсуждение резюме, технические вопросы и получает развёрнутый фидбэк. Разбираются SQL и базы данных, типы JOIN и их влияние на число строк, задача на агрегации, базовая статистика и группировка данных в pandas. В финале ведущие отвечают на вопросы зрителей о портфолио, сопроводительных письмах, этапах отбора, зарплатных ожиданиях и бесплатных образовательных программах.
Затронутые темы
Что взять на заметку
- В резюме для продуктовой аналитики стоит явно обозначить целевое направление, релевантные курсы по SQL, Python и статистике, а также результаты учебных проектов.
- В рассказе о командном проекте нужно отделять личный вклад от работы команды: что именно сделал кандидат, был ли лидером или исполнителем и какой получился результат.
- При JOIN нельзя молча предполагать уникальность ключа: повторяющиеся значения могут кратно увеличить число строк и нагрузить базу данных.
- Для SQL-интервью полезно уметь проговаривать путь от условия к запросу: фильтр по дате, JOIN таблиц, GROUP BY, COUNT/SUM, HAVING, ORDER BY и LIMIT.
- Портфолио на GitHub имеет смысл прикладывать, если проект оформлен для внешнего читателя и показывает бизнес-задачу, анализ, выводы и полученный эффект, а не только черновой код.
- Перед интервью стоит изучить конкретную компанию, её задачи и актуальную ситуацию, а в конце спросить о команде, взаимодействиях и о том, как в ней принимают решения на данных.
- По фидбэку ведущих кандидату особенно нужно углубить SQL через практические задачи, освоить pandas и библиотеки визуализации, а также изучить продуктовые метрики и кейсы.