После тестового мне прислали 2 ссылки: на общую встречу и на сам техсобес. На общей встрече немного рассказали по процессу. И про то, что до техсекции дошли 40 человек, а открытых вакансий аналитиков в Т-Банке сейчас около 200 🤯

Меня собеседовали два аналитика, из продуктов, по тематике немного похожих на мой. Я сразу сказала, что у меня плоховато с математикой и анализом данных, но по продуктовой аналитике поболтаю с удовольствием. Их это устроило, сказали, что в таком случае больше вопросов будет как раз по бизнесово-продуктовой части.

🎲 Началось всё с задачек на тервер (те самые кубики-монетки). Я посмотрела на задачу, сказала, что знаю о существовании таких задач, но как решать такое — не знаю. Интервьюер предложил два варианта: можем скипнуть, а еще он может мне помогать и мы вместе решим.

Потом подруга, пишущая диссертацию по теории образования, сказала, что этот метод называется скаффолдинг. Это когда ученик с педагогом совместно решает задачу, которую сам бы точно не смог решить. При этом ученик ту часть, которую может делать сам, действительно делает сам.

Я выбрала вариант решать вместе, мы ее в итоге решили.

⚖️ Дальше было чуть теории по статистике, особенно по АB-тестам: проверяли, знаю ли я что-то, кроме Т-теста. Я много чего знаю, но то, что не использую, уже помню просто на уровне «где-то слышала» — в частности, хи-квадрат. Честно про это говорила, что тоже устроило.

🔢 Дальше было немного SQL, задачки средней сложности, мне опять же помогали и в плане логики, и в плане синтаксиса.

🐍 Питон там достаточно опционально, его я по большей части пропустила, так как была уже слишком собой недовольна и самообладание меня подводило. Есть задачки на написание функций, есть pandas.

📈 Часть по продуктовой аналитике взял на себя другой интервьюер. Нужно было выбрать приложение, которым регулярно пользуешься, чтобы составить для него систему метрик. Я немножко задумалась, интервьюер предложил «любое, которым постоянно пользуешься». И я выбрала телеграм 😬

Вообще надо было, конечно, выбрать Лемана Про (или другой простой магазин с понятными финансовыми метриками). Дальше весь разговор строился вокруг телеграма — как выбрать метрики, какие из них важнее, как и какие выбрать фичи для реализации, как протестировать гипотезу, при этом спланировать эксперимент.

Как понимаете, для ТГ это всё сложнее. Фичей там дофига и придумать что-то полезное и не сильно бредовое сходу сложно, эксперименты в мессенджерах планировать тоже сложнее — там и общение пользователей между собой, и сетевые эффекты, и все дела. Но в итоге эта секция прошла довольно неплохо. Про дизайн эксперимента тоже поговорили.

Заняло всё около 1 часа 40 минут. Из-за компа я встала с четким ощущением «после экзамена на первой сессии первого курса». Болит половина головы, ноги затекли, есть хочется. Подумала, что надо выпить кофе нескафе на втором этаже и покурить в туалете на четвертом, но вспомнила, что я уже не в универе 😄

Вообще это было одно из самых доброжелательных собеседований в моей жизни, поставлю в один ряд с Самокатом, наверное. В тех вопросах, где я отвечала не до конца или неправильно, мне называли верные ответы. Также очень мне зашла адаптация структуры собеседования к конкретному кандидату. Невероятный контраст с той же Ламодой, где тебе просто задают вопрос, ты отвечаешь, тебе без каких-либо комментариев и с той же интонацией задают следующий. Ламоду как работодателя никому не порекомендую и больше туда не пойду чисто из-за этого собеса.

Так что проводящим собеседование тоже нужно иметь хорошие скиллы в общении, чтобы кандидат смог нормально себя показать — вдруг он просто перенервничал и поэтому тупит )

Я понимала, что с первой частью не справилась никак, а вторая была в целом неплохой. Но я не расстроилась, так как у меня и цель-то была посмотреть на вопросы, а не трудоустраиваться. Начала думать, каких хардов не хватает и даже поискала тренажеры по SQL. Всё же на работе я пишу довольно однотипные запросы и не так уж часто.

А вечером мне написали, что одна из команд хочет со мной познакомиться 😯