👋 Привет! Разбираем задачку, которая недавно попалась на собеседовании моей менти в один крупный банк

Суть: 
У банка есть партнеры (агенты). У них есть личный кабинет, где видны их клиенты. Но мы — банк — не имеем права показывать партнеру две критически важные вещи:
1. Какие продукты у клиента уже есть.
2. Персональные данные в открытом виде.
При этом партнеру нужно активно продавать больше продуктов. Он хочет понимать: "Что я могу предложить этому конкретному человеку?"
Разработке предстоит проект: спроектировать интеграцию ЛК партнера и системы, которая анализирует клиента и выдает готовые рекомендации что предложить, не нарушая строгих ограничений выше.
Задача:
1. Предложи список функциональных и нефункциональных требований для решения задачи
2. Предположи, какую логику могла бы использовать система, чтобы сгенерировать рекомендацию, не передавая в ЛК запрещенную информацию?

Обсуждаем ниже👇
Свой ответ опубликую завтра

👋 Привет, друзья! Недавно я публиковала задачу про интеграцию ЛК партнёров с рекомендательной системой банка. Вот моё видение решения.

1. Ключевые требования к решению
Функциональные требования:
• Авторизация и безопасность: партнёр авторизуется в своём ЛК, банк идентифицирует его и получает только тех клиентов, которые дали согласие на обработку и предложение продуктов через агента.
• Запрос рекомендаций по клиенту: партнёр передаёт только идентификатор клиента (ClientID), без ФИО, телефона, паспорта и т.д.
Ответ системы рекомендаций:
• Список рекомендуемых продуктов (название + краткое обоснование в общих формулировках, например: «Подходит клиентам с похожим уровнем дохода и активностью»).
• Приоритет рекомендаций и вероятность конверсии.
• Обратная связь: партнёр может отметить, что рекомендация была показана клиенту, принята/отклонена, заключена сделка
• Аудит и логи: полная запись всех запросов/ответов на стороне банка
• Ошибки: если рекомендацию сгенерировать невозможно — возвращать понятную ошибку/причину.
Нефункциональные требования (тут краткий списочек, что можно озвучить):
• Соответствие регуляторке
• Производительность: ответ на запрос рекомендации ≤ х мс
• Масштабируемость
• Отказоустойчивость и высокая доступность
• Мониторинг и алертинг на утечки/аномалии
• Версионирование рекомендаций

2. Как система может генерировать рекомендацию, не нарушая запретов
Главная идея — вся аналитика живёт только на стороне банка, в ЛК партнёра улетает только обезличенный результат.
Логика работы:
1. Партнёр отправляет запрос: ClientID + AgentID.
2. Банк на своей стороне:
• Находит клиента по ID
• Проверяет права агента на этого клиента
• Собирает внутренний профиль (текущие продукты, скоринг, поведение, сегмент, LTV, риск-профиль и т.д.)
3. Рекомендательная система (rules-based + ML) формирует персонализированные предложения
4. Финальный ответ в ЛК содержит только:
• Рекомендуемые продукты.
• Обобщённое обоснование без раскрытия текущего портфеля.
• Пример: «Клиенту с текущими параметрами хорошо подойдет кредитная карта с категории в категории, где у него высокие траты» (без указания, какие именно траты).

Как вам такой подход? Какие требования или риски я упустила?

Напиши мне в личку, если нужна помощь с ростом по грейду или поиском работы БА в IT. Помогаю аналитикам получать офферы 200к+ в крупные компании

Решила расставить все точки над i и публично поделиться программой моего менторства. Четко, по пунктам, что там внутри.

🥺Начнем с запросов, с которыми ко мне приходят:

1. Резюме отправил уже 200 раз — молчание.
2. Прошел 5 собесов — одни отказы или "мы вам перезвоним"
3. В компанию взяли джуна на 150к, а у меня 160-180к спустя 2 года работы.
4. Все, вроде, ок с резюме и опытом, но понимаю, что конкуренция бешеная, надо быть на шаг впереди и понимать внутрянку найма и компаний.
Если глобально, то моя задача не научить чему-то (начинашек мы не берем), а устроить на работу с хорошим уровнем зп и условиями за срок 2-4 месяца.

А теперь детальнее. Как это работает?
Программа не про теорию и курсы, а про реальную подготовку к офферу. Она проходит в 4 этапа + 5-й дополнительный.

Но перед этим нас с тобой ждет установочный бесплатный звонок: анализ ситуации и составление роудмэпа, чтобы:
• Разобрать твой опыт, резюме.
• Понять, какие компании и зарплаты тебе реально доступны.
• Построить план - роудмэп, чтобы не распыляться и дать тебе понимание, как и с чем работать

А что дальше?

1. Упаковка опыта и самопрезентация

Важный момент: HR не пишет тебе? Значит, ты просто не попадаешь в их фильтр.
Второй важный момент: HR выбирают не по навыкам, а по тому, как ты о них рассказываешь.

Поэтому на этом этапе мы:
• Формируем твою историю: какие проекты ты делал, какой вклад вносил, как это повлияло на бизнес.
• Добавляем в резюме ключевые слова и метрики, которые повышают шанс отклика.
• Отрабатываем самопрезентацию на индивидуальном звонке с нашим HR: ты учишься уверенно рассказывать о себе.

2. Собесы: мы идём с тобой

• После согласования резюме сразу "в поля" на практику прохождения интервью.
• Ты не ходишь на собесы один – ментор и ученики будут с тобой (если захочешь).
• Ты учишься решать реальные задачи, которые дают в топ-компаниях. База задач собрана
• Ты получаешь доступ к контактам наших HR, которым можешь написать напрямую и обеспечить дополнительные 3-5 собесов.

3. Сообщество и групповые зумы

Один в поле не воин. Когда ты в среде людей, которые идут к той же цели, прогресс идёт быстрее. Сейчас мы собираем чат учеников, где все помогают друг другу.

4. Техничка.

Ты можешь знать много, но важно знать то, что реально спрашивают на собеседованиях. Часто вопросы от HR не соответствуют реальным задачам в проекте, поэтому важно быть готовым.

• В нашей базе собраны актуальные харды, которые используют в топ-компаниях
• А еще сборники по самым частым вопросам по софтам и хардам. По роудмэпу тебе будет понятно, что нужно подтянуть.

В результате ты не учишь лишнее, а готовишься к собесам максимально эффективно.

5. Поддержка на испытательном сроке

Важно не просто получить оффер, а закрепиться в компании. Поэтому мы помогаем адаптироваться в первые месяцы работы.

Что в итоге?

✅ Если у тебя есть коммерческий опыт, то через 1,5-3 месяца ты выходишь на работу в крутую компанию с желаемой зп.
✅ Если коммерческого опыта нет или совсем мало, то, скорее всего, нужно будет поработать 3-5 месяцев.

Напиши ➡️➡️ @analytics_team_help, если остались вопросы или хочешь записаться на консультацию

Подборка полезных постов за последнее время
Обязательно почитай, если пропустил

Практика
👉 Задача на техничке БА из банка и решение
👉 Как рассказывать о своем неудачном проекте
👉 Кейс на 5000$ и решение
👉 50 вопросов по Soft Skills
👉 50+ источников поиска работы для аналитиков
👉 Задача на сбор требований

Теория
👉 Подборка видео по продуктовым исследованиям
👉 User Stories или Use Cases - что использовать
👉 Какую нотацию моделирования процессов учить
👉 Плохие и хорошие требования

Напиши мне в личку, если нужна помощь с ростом по грейду или поиском работы БА в IT. Помогаю аналитикам получать офферы 200к+ в крупные компании

Привет!

Готовитесь к собеседованию или хотите прокачать навыки бизнес-анализа? Приходите на практический стрим, где мы в прямом эфире поразбираем задачи, которые реально дают на интервью.

🗓 Когда: 17 июня в 20:00
📍 Где: Ссылка придет в 🔺@analytics_team_bot (там нет ничего лишнего, только ссылки на стримы)

Что будем решать:

🔹 Софт скилы – поговорим, как отвечать на провокационные вопросы, отстаивать свое мнение с заказчиком.
🔹 Оптимизация процессов – находим узкие места, прикидываем эффективность и предлагаем решения.
🔹 Сбор требований – работаем с нечетким ТЗ, задаем правильные вопросы и документируем результат так, чтобы не переделывать.

Формат: живой разбор и обсуждение. Подключайтесь с ПК и микрофоном, чтобы решать вместе со мной.

До встречи на стриме! 👋

«Кто не пробует, тот не пьет шампанское»: как менти с 6-летним опытом на одном месте ушла в продукт с оффером на 295К

Ко мне обратилась девушка с солидным 6-летним опытом БА, но вся ее карьера была сфокусирована в одной компании и на проектной работе. Она четко хотела уйти в продуктовую бизнес-аналитику, но столкнулась с классической дилеммой: как сменить направление, когда весь твой опыт как-будто вообще не о том?

Вызов был серьезным:
• Большой, но проектный опыт: 6 лет в одной компании, без продуктового бэкграунда в резюме.
• Четкое желание уйти в продукт, но страх «несоответствия» требованиям
• Дополнительное условие — нужна была компания с ИТ-аккредитацией
• Внутренние сомнения после стольких лет на одном месте: «А получится ли?»

Как мы строили нашу совместную работу?
1. Мы старались прокачать продуктовое мышление. Разобрали фреймворки, сменили фокус с «закрытия задач проекта» на управление метриками и ценностью для бизнеса
2. Внесли правки в резюме. Акцент сместился на управление требованиями и вклад в бизнес-результаты.
3. Искали работу с помощью рефералов в больших ИТ-компаниях

Это был путь длиной в 2,5 месяца. В итоге — оффер от крупного ретейлера с зарплатой 295 000 💸 на руки

Цитата:
Я думаю, мне помогли очень твои советы) Я шла четко по плану, можно сказать. Большое тебе спасибо! В общем, я довольна, но внутри все равно есть капля страха, что не понравится или разочаруюсь. Но кто не пробует, тот не пьет шампанское 😅 Поэтому посмотрим)
Выводы:
1. Переход в продукт — это смена мышления, а не просто списка обязанностей. Ключ — в том, чтобы найти и грамотно преподнести «перевод» своего опыта на новый язык
2. Поддержка между встречами — это не дополнение, а часть процесса. В переписке рождаются хорошие формулировки и решаются сиюминутные сомнения
3. Страх перед новым — это нормально. Он не исчезает даже с оффером на руках, но именно готовность идти вперед, несмотря на него, и приводит к изменениям

Эта история — отличный пример того, как стратегия, точечная работа над навыками и постоянная поддержка помогают совершить сложный и осознанный карьерный маневр. Горжусь такими целеустремленными ребятами!🙌

Хочешь повысить свою зарплату и перейти в продукт? Пиши мне в личку ➡️ @analytics_team_help

Если вы задавались вопросом, чем заняться в последний выходной недели, я сделала для вас подборку интересных видеолекций по теме интервью и брейншторма:

Как проводить брейншторм? | Наташа Сережникова, старший дизайнер интерфейсов в Авито Услугах

ШМЯ 2023 - Пользовательские интервью: от потребностей к решению

Интервью. Как говорить с людьми про требования

Выявление требований и требования пользователей. Разбор книги Карла Вигерса.

Кто что уже смотрел из этого? Делитесь мнением в комментариях 👇

Ссылкочка на стрим придет в 🔺@analytics_team_bot

Вчера на стриме затронули важную тему: груминг с командой разработки.

Я считаю груминг одной из самых важных встреч на этапе перехода задачи от Discovery к Delivery. И вот почему его нельзя пропускать.

1. Убирает иллюзию «им и так всё понятно»
Аналитик может по привычке не проговорить какие-то нюансы, потому что «это же в ТЗ написано, очевидно». А через два спринта мы получаем фичу, которая работает, но совсем не так, как задумывалось.
Задача груминга: синхронизировать мышление команды. Выловить неявные сценарии (альтернативные потоки, ошибки, нагрузка) ДО старта разработки.

2. Экономит самый дорогой ресурс — время
Если в середине спринта разработчик дергает вас каждые два часа за уточнениями по логике, продуктивность очень снижается. Груминг позволяет закрыть все вопросы до старта.

Как проводить?
• Не более 1 часа на встречу
• Смотрим 1-2 задачи за раз (лучше копнуть глубже, чем пройтись по верхам)
• Главный фасилитатор — аналитик. Именно он ведет диалог: показывает требования, шарит дизайн, проговаривает сценарии.
• Итог — не просто «ок, поняли». Это конкретный список задач, подсвеченные риски и экшен-пойнты, с которыми уходит аналитик (например, доработать требования или уточнить детали у бизнеса).

➡️➡️ в рамках менторства и подготовки к собесам я всегда уделяю теме грумминга большое внимание

А как у вас с грумингами? Это живая дискуссия или формальная галочка в календаре? Делитесь в комментах 👇

Топ вопросов от HR на скрининге БА: к чему готовиться?

Многие думают, что на первичном скрининге HR спрашивает только «расскажите о себе» и «какие у вас сильные стороны». Но в IT эйчары давно используют чек-лист вопросов, чтобы уже на своем этапе отсечь неподходящих кандидатов.

Вот топ частых вопросов, которые задают БА на первом этапе. Сохраняйте, чтобы подготовиться! 📌

Блок 1. Рутина
• Как выглядит твой типичный рабочий день?
• Какие обязанности у БА на всем цикле IT-проекта (от идеи до релиза)?
• Какие артефакты ты передаешь в разработку? На каком этапе какой артефакт создается?

Блок 2. Коммуникация и стейкхолдеры
• С кем ты взаимодействуешь на проекте ежедневно?
• Мнение каких стейкхолдеров ты учитываешь при сборе требований и как работаешь с конфликтами?
• Как ты видишь разделение зон ответственности между Продактом и БА? Между БА и СА?
• Как проходит груминг с командой? Твоя роль на нем?
• Как ты проводишь демо для бизнеса/стейкхолдеров?
• Как ты приоритизируешь бэклог, если у бизнеса всё "срочно"?

Блок 3. Опыт и харды
• Приведи пример последней сложной фичи, которую ты вел. В чем была сложность?
• Как именно БА участвует в тестировании?
• Расскажи про свой главный факап. Как разруливал?
• Какой у тебя стек?
• Был ли опыт внедрения новых инструментов или настройки процессов в команде с нуля?

Блок 4. Софты и мотивация
• Куда ты хочешь развиваться как специалист?
• В чем мотивация смены работы?
• Каким образом будешь выбирать место работы в случае получения нескольких предложений?

➡️ в рамках менторства и подготовки к собесам мы тренируем навык прохождения таких скринингов

Какие из этих вопросов вам уже попадались? Делитесь в комментах 👇

Как бизнес-аналитику составить резюме, которое продает?

Часто вижу резюме БА, где списком перечислены инструменты: Jira, Confluence, SQL, BPMN, UML или обязанности. Но работодателю важно не то, в каких программах вы работаете, а то, какую бизнес-ценность вы приносите и как решаете проблемы.

Как упаковать опыт, чтобы нанимающая сторона сразу поняла вашу ценность?

1. Покажите результаты, а не процесс работы
Вместо сухой констатации факта пишите о влиянии на бизнес.
• Плохо: «Моделирование бизнес-процессов в BPMN».
• Хорошо: «Оптимизировал процесс онбординга клиентов (BPMN), что сократило время обработки заявок на 20% и снизило нагрузку на поддержку».
При этом сюда же можно органично вписать стек, как в примере 👆

2. Указывайте артефакты и масштаб работы
С какими требованиями работали? Со сколькими стейкхолдерами взаимодействовали?
Добавьте фразы вроде: «Вел сбор и формализацию требований (User Stories, SRS) для кросс-функциональной команды из 15 человек, взаимодействовал с 4-мя заказчиками со стороны бизнеса».

3. Подсвечивайте роль «моста» между бизнесом и IT
Главная боль бизнеса — разработчики сделали не то. Покажите, как вы это предотвращали.
Пример: «Внедрил практику обязательного описания Acceptance Criteria и Edge Cases, что привело к сокращению ошибок на UAT на 90%».


Если хочешь подготовиться к собеседованиям комплексно, напиши мне ➡️➡️ @analytics_team_help
Можешь сразу прислать свое резюме и запрос, обсудим формат и твой карьерный трек 😉

Ловите подборку тем и материалов, которую выдает кандидатам БА Т-банк

Продуктовая аналитика

• A/B тесты (что это/когда применять/как настраивать/как считать)
• Корреляция и причинно-следственная связь
• Статья. Руководство по анализу продукта
• практика с задачами по SQL
• «Данные: визуализируй, расскажи, используй» | Коул Нассбаумер Нафлик
• «Статистика и котики» | Владимир Савельев
• Что такое продуктовая аналитика и зачем она нужна
• Обзорная статья "Как принимать решения на основе данных"
• Как выбрать целеполагающую метрику (North Star)
• Как подготовить и провести A/B

Бизнес анализ:

• Этапы создания продукта
• Как продукт создает ценность
• Знание ключевых бизнесовых метрик в соответствии с типом продукта и этапом его развития
• Умение делать правильные выводы на основе данных ARPU, LTV, Churn, Retention, CAC, Revenue, PNL, NPV
• Понимание трендов и реакция на изменения на рынке: другие игроки, регуляторы
• Владение инструментами Amplitude, Google Analytics / Data Studio, Яндекс.Метрика, Tableau
• Понимание, как может измеряться ценность работы для бизнеса: OKR, KPI, smart-формула постановки целей
• Статья. Метод «5 почему», или Как докопаться до сути любой проблемы
• Статья. Гайд по User Stories
• objectives and Key Results: инструкция по применению
• A Guide to the Business Analysis Body of Knowledge (BABOK)
• Карл Вигерс - Разработка требований к программному обеспечению

Что из этого уже изучали?👇

🚀 МЕНТОРСТВО С ПОСТОПЛАТОЙ - ПЛАТИТЕ ТОЛЬКО ЗА РЕЗУЛЬТАТ

Долго, дорого, обидно. Так можно было бы описать путь соискателя в 2026. Отказы и отписки и отсутствие обратной связи от HR заставляют сомневаться в себе даже опытных кандидатов

Если вы узнали в этом себя - с вами все нормально. Рынок меняется, и поиск работы стал работой, которая требует новых навыков, таких как: пробиться через AI-алгоритм отбора резюме, «продать» свой опыт HR и нанимающей команде, не выгореть от поиска.

Чтобы помочь соискателям, я собрала команду, которая состоит из опытного senior-бизнес-аналитика (меня), HR и психолога. Мы разработали программу и собрали базу материалов, которые проведут к долгожданному офферу.

Что входит в программу?👇

• 6 личных встреч со мной (разбор карьеры, стратегия, сложные кейсы)
• 2 встречи с HR-экспертом (как проходить собесы и торговаться за зарплату, разбор резюме)
• 2 консультации с психологом (работаем со страхами и выгоранием)
• Доступ к закрытой базе материалов

Главное: вы абсолютно не платите ничего до момента успешного трудоустройства, затем вы оплачиваете 100% от суммы оффера.

Я уверена в результатах работы моей команды, а вы получаете безопасные и прозрачные условия.
За 2+ года в менторстве я привела к результату более 30 человек, а самый большой оффер - 4 500 € на руки.

На программу выделяем только 10 мест.
Если хочешь на программу, напиши мне ➡️➡️ @analytics_team_help, присылай резюме и расскажи, какие цели ставишь перед собой

Ловите продолжение подборки тем и материалов по для бизнес-аналитиков от Т-Банка.
Именно по этим темам обычно гоняют на собеседованиях, поэтому стоит ознакомиться с ними, если целитесь в Т или другой финтех

Системная аналитика

Статьи:
• Интеграции - различия между синхронным и асинхронным взаимодействием. Причины выбрать то или иное для новой интеграции.
• Архитектура продуктов (подходы/важность/надежность)
• Кроссплатформенные технологии разработки
• Коды ошибок Rest API
• Типы API
• Отличия реляционных и нереляционных БД
• UML
• ERD
• Зачем нужны очереди сообщений
• Основы Kafka
• Монолитная и микросервисная архитектура
Книги:
• System Design. Подготовка к сложному интервью | Алекс Сюй
• Разработка требований к программному обеспечению | Джой Битти, Карл Вигерс


Проектный менеджмент

Статьи:
• Методы приоритизации бэклога
• О процессах продуктовой разработки
• RASCI-матрица
• Совместное определение критериев успеха (Definition of Done)
• Roadmap
• Регулярные ретроспективы
Книги:
• Цель. Процесс непрерывного улучшения | Голдратт
• Scrum Революционный метод управления проектами. | Сазерленд Джефф
• Джедайские техники | Максим Дорофеев
• Думай медленно… Решай быстро | Даниэль Канеман
• Deadline. Роман об управлении проектами | Том ДеМарко

Мой фаворит — «Scrum» Сазерленда, потому что он заряжает энергией и переворачивает представление об управлении: оказывается, вся суть не в планировании, а в быстрой обратной связи и готовности пересматривать решения каждые две недели. А «Джедайские техники» Дорофеева — это идеальный компаньон к нему: если Сазерленд дает стратегию на уровне команды, то Дорофеев учит, как выживать аналитику в этом хаосе, управляя вниманием, делами и бесконечным потоком входящих задач. Вместе они закрывают множество проблем, с которыми я сталкиваюсь в работе

Мы с командой запустили менторство с постоплатой! Если хочешь на программу, напиши мне 👉👉 @analytics_team_help, присылай резюме и расскажи, какие цели ставишь перед собой

В субботу для разминки мозга предлагаю решить логическую задачку. Такие задачи могут давать на техничке для аналитиков как завершение интервью.

Есть 20 баночек. В 19 — таблетки по 1 грамму, в одной — по 1,1 грамма. Есть весы, и нужно найти баночку с тяжёлыми таблетками всего за одно взвешивание.

Пишем размышления в комменты 🔽