В поисках SQL

План при поиске работы обычно таков: обновлённое резюме - приглашение - собеседование - новая работа - всё, Вы восхитительны! 😎

Так вот приглашение мне прислала компания хм…занимающаяся бухгалтерией для нефтянки (РН-учёт). Из разговора с hr я поняла, что речь идёт не о той аналитике, к которой я стремлюсь, но надо же было с чего-то начать (хотя бы в плане собеседований)

На выходных галопом по Европам по экселю, ещё «освежила» в голове основные финансовые показатели организации (как будто когда-то я их знала 💀)

На собеседовании я была «великолепна»:

👍 приехала не в тот корпус, поэтому опоздала на 15+ минут
👍 не прорепетировала рассказ о себе, импровизация находу оказалась сложнее, чем я думала
👍 заявила, что хочу «творчества» на рутинной работе. Рук походу сразу поняла, что мы не смэтчимся по этому фактору, и настойчиво пыталась выбить у меня признание, что я не пойду к ним 😐

Работа предполагала обработку массивных файликов из разных источников, требовалось мёрджить их силами power query и power pivot, ну и проверять всё ли там с данными ок

Конечно же, в духе классических корпораций - только офис, только хардкор. 😊 Успела заметить, как сотрудница несколько минут стояла у турникета и ждала ровно 17:00, чтобы приложить пропуск (хоть один плюс офлайн собеседования - есть шанс заметить побольше 🚩). А ещё пообещали систематические «задержки пару раз в месяц» (ну как пообещали - сама спросила 👍)

- А база данных, у вас же есть база, есть sql? 🥺
- Да, но мы редко работаем с ней, да и у меня есть сотрудник, который знает sql. Мне нужен человек под конкретные цели без творчества, это если когда-то останется время свободное - можем придумать задачу, но свободного времени у нас нет 😰

После разговора сделала тестовое по экселю прям там же, и в итоге разошлись на том, что рук проверит его, а я подумаю будет ли мне это интересно в принципе

Через пару дней, когда я уже не ждала ничего от этой жизни (ведь приближалась пятница, а что ещё можно ждать на фоне этого великолепного события), вернулась hr с внезапно положительной обратной связью

- Может подождёте меня до января? (на дворе конец сентября, не терять же мне годовую премию ради вас 🤓)
- Ой НЕТ, нам человек нужен срочно 😐
- Ну я подумаю

По деньгам предлагали что-то около 65к на руки плюс небольшие премии (2023), в целом для не столичного города (хоть и миллионника) в те времена как будто вот не то, чтобы прям обнять и плакать (а если мы ещё посмотрим на медианную зп по данным Росстата за 2024 - 56,4к, и вспомним, что Росстат считает зп ДО вычета НДФЛ…😐). Можно и туда пойти набираться опыта хоть на каком-то количестве данных даже в power query, если сильно прижало

Так как это было моё первое собеседование, с мыслями «да я ж теперь аналитик, я теперь нарасхват» (☠️) и отказалась (но с ощущением, что подвожу целую корпорацию, конечно же)

Потом начались смутные времена, но об этом и собеседованиях с заводом, СБЕРом, девелоперами и другими - в следующих включениях 🤗Возможно, чуть прерву линейность и на контрасте напишу про выход на рынок в нынешнем сезоне

Говорят, на безрыбье - и рак рыба, но как будто не каждый рак - тот самый безрыбный 😏 (но собесов это не касается, эту воронку лучше расширять)

Быть или не быть аналитиком Excel

После первого собеседования я наконец открыла свой портал в ад мир откликов

Откликалась на вакансии в «знакомых» компаниях, где в требованиях могла понять хотя бы 40-50% слов и где, как мне казалось по вайбу описания, могли бы закрыть глаза на отсутствие коммерческого опыта 🤡

Но всё же я была осторожна, потому что..боялась найти работу.🤔 Казалось, не так уж сложно пройти собеседование (и это правда, куда сложнее на него попасть), но как я могу уйти без годовой премии? а «в айти же первое время работают почти за бесплатно» 😢

Например, на hh висела вакансия из моей же госсферы на 40к до вычета, на всякий случай скрыла от них своё резюме, чтобы дать себе шанс выбрать что-то получше 😁

Я думала, что готова и к работе «за опыт», но откликаться на такое не спешила, hr-ам в качестве зп ожиданий называла 60-70к (это был даже небольшой рост по сравнению с текущей на тот момент зп)

В основном звонили местные компании, которые искали "аналитиков" на эксель и соглашались на мою вилку по зп, но никто не предлагал мне работу с БД-шечкой 😢

Я вновь сходила на собеседование - в девелоперскую компанию, которая искала экономиста-аналитика, чтобы разговориться. Перед собеседованием hr вдруг сказала о том, что позиция руководящая. Кортизольчик в крови скакнул, интерес вырос, но работать руководителем за 50-60к, как было указано в вакансии, не прельщало, и в качестве ожиданий я назвала сумму выше вилки - аж 80к 😎

Разговор с руководителем мне понравился - несмотря на отсутствие возможности попробовать скилы, которым я училась, рабочие задачи звучали интереснее и полезнее, чем мои текущие. Предстояла работа в отделе маркетинга - поиск инфы по конкурентам, исследования, сравнения, предложения по новым проектам. Интересно было бы ощутить реальный вклад своей работы в изменение чего-то в компании

Я уже представляла себе этот вайб руководящей должности, но мне не перезвонили 🥺(вакансия у них кстати висела ещё год и через какое-то время накинули к зп аж 10к)

Было ещё несколько таких предложений, но мне не зашло ехать куда-то ради экселя, отпрашиваясь при этом с работы

Соглашаться ли на такие вакансии в качестве первого опыта работы аналитиком - сложный вопрос

Для меня тогда это было бы всё равно полезно - у коммерческих организаций больший объём данных, и анализируют они их явно интереснее, ведь от результатов зависит вектор развития компании. Пользу почерпать в этом можно - хотя бы зачатки аналитического мышления сформировать

С другой стороны, технологии так быстро шагают в своём развитии, что как будто нельзя отнимать руку от пульса и отступать от поиска более высокотехнологичной вакансии 😐

Единственное, что я могу сказать однозначно - можно ходить на такие собеседования не в ущерб более интересным, но принимать такие офферы в самом начале выхода на рынок, наверное, не стоит (если нет отягощающих обстоятельств)

Ещё один явный недостаток моего джобхантинга в те времена - я не пыталась найти реальных отзывов о рынке, продвигаясь «вслепую», и переживая, что проблема игнора откликов и отказов - только моя 🥺

Как я получила первое тестовое и поняла, что до реальных собеседований на ДА мне бы не мешало ещё поучиться, - в следующем включении 🤗

Моё провальное тестовое

Первое тестовое на моём пути становления аналитиком прислала компания, занимающаяся умными домофонами.

Вакансия «аналитик баз данных», в описании внезапно волшебные слова - «рассматриваем в том числе учеников онлайн-курсов» - искра, буря, безумие! ☺️ гибрид после испытательного - вообще подарок 🙏

Откликнулась, hr задала стандартные вопросы, пришлось пересказывать и так не особо впечатляющее резюме другими словами. Перед собеседованием с руководителем - тестовое. Дедлайн - 3 дня.

Прислали sql-скрипты для создания таблиц, описание и задания, ещё были файлики с данными, чтобы повертеть их в питоне, но пока остановлюсь на sql-блоке.

2 задачи были лёгкими (на group by и having). Каким-то невероятным образом с учётом, что первое я сделала правильно, второе с такой же логикой - нет 😉🥹

А вот третье задание было поинтереснее:

Таблица 1: accounts
* acc_id — номер счёта (уникальный)
* balance — текущий баланс (если < 0 — есть долг, если 0 или больше - значит на текущий месяц всё оплачено)
* address — идентификатор адреса

Таблица 2: services
* service_id — ID для связки счёта и услуги
* acc_id — номер счёта
* name — наименование услуги
* status — статус услуги (Active — есть ежемесячные начисления / плата, Completed — нет, на счёте может быть несколько услуг или может не быть услуг совсем)
* price — тариф услуги

Таблица 3: payments
* service_id — ID для связки счёта и услуги
* date — дата начисления (только 01.11.2022 и 01.12.2022)
* amount — сумма начисления

Все начисления происходят первого числа каждого месяца. В день, когда проводится начисление, с баланса на лицевом счете отнимается сумма начисления.

Требуется вывести:
account | cумма неоплаченных начислений за декабрь | cумма неоплаченных начислений за ноябрь

Превозмогая испанский стыд (🔫), нашла то своё решение. Отправила его дипсику для оценки:

Вывод: Вам не хватило понимания бизнес-логики в самом сложном задании. Прежде чем писать код, нужно было составить чёткий алгоритм на бумаге: "Как это работает?». Ошибка в задании — это как раз то, что ищут на собеседовании: не столько знание синтаксиса, сколько умение мыслить.

Штош..знала ли я тогда про FIFO? Знала, но при решении мозг вернул лишь 404 not found💩

Отправила в итоге тестовое не полностью (да и неправильно сделанное), в анализе на питоне вообще мало, что удалось (в решение пока не заглядывала - поберегла психику от второй порции испанского 😬), просто чуть поспойлерю: задание из 7 пунктов для анализа: полноценный EDA, предложение своих метрик, визуализация - по мне суммарно всё тестовое - не совсем уровень для «джуна» (ещё и с большим минусом).

Обратной связи, естественно, не было. Но я получила понимание, что не всегда знать select where group by достаточно, чтобы переложить логику решения на sql. Пережив упаднический период (было и желание всё бросить, и ощущение, что это слишком сложно и не моё 😢), начала искать ресурсы по sql.

Бриллиантом в сфере бесплатных инструментов для меня тогда стал симулятор sql от Карпова. Там были объяснения конструкций запросов с плавным перекладыванием их на продуктовую логику.

Этого курса (у него вроде есть такое же бесплатное продолжение с продуктовыми метриками - уровень посложнее) мне за глаза хватило, чтобы понять, как мыслить при решении задачи с помощью sql, хватило его и для дальнейших собеседований и долгожданного оффера.

Но об этом - в следующих включениях 🤗

Пятница be like ✌️

1:0 в пользу бигтеха

Заметила, что при поиске работы количество приглашений на собеседование определяется по принципу «то пусто, то густо».

В тот свой период «пусто» у меня были бесконечные отклики и отказы, крайне редко доходило до общения с hr, которые исчезали после слов «учебный опыт».✌️ Я не шерстила интернет на предмет подобных проблем, но дозрела до мысли, что как будто без прибавки себе «коммерческого» опыта проблему не решить, но на тот момент ещё не достигла такого уровня отчаяния, чтобы пробовать этот путь воина.

Внезапно на фоне полнейшей пустоши возникли сразу несколько hr, которых моё резюме не смущало. Среди них был тот самый банк зелёного цвета.😐

Hr ничего не рассказала о вакансии и условиях (а я и не спрашивала, у меня в зобу дыханье спёрло, ведь это же сам БИГТЕХ звонит мне такой безопытной 😭). Поспрашивала меня про библиотеки питона, про уровень sql, гит, конфлюенс и джиру. И исчезла.

Во время ожидания моё настроение от приподнятого начало катиться вниз, но неделю спустя меня таки пригласили на техсобес - «будет лайвкодинг» (ради такого пришлось оказаться на больничном).

Оконные функция я не успела разобрать практически, поэтому перед собесом пыталась запомнить хотя бы просто конструкцию over (partition by).💻

Интервьюер был нудноват и не особо приветлив. В виду отсутствия релевантного опыта слишком детально расспрашивал, почему это я решила сменить профессию.

Начали с простого sql, что-то на группировку, потом предложили добавить ранжирование. Скрестив пальчики, написала запрос с row_number и, задержав дыхание, ждала реакции (прокатило).🚬

- А какие ещё варианты есть для этого?
- Dense_rank и rank
- И чем они отличаются?
- Не помню…
- А если бы в работе надо было?
- Я бы погуглила
- А если нет возможности гуглить?

Чувак, рил? 🤯 Если гугл исчез, может и планеты больше не существует? И незачем тогда и работать? В итоге снисходительно разрешили мне воспользоваться этим великим достижением научно-технического прогресса.

Следующий вопрос был про индексы:

- Это которые id? Которые как ключи в таблицах, да?😔

Ведь я не подозревала тогда о существовании индексов для оптимизации запросов. Получила указание почитать про это. Знаете, сколько раз мне это пригодилось за 1,5+ года опыта работы? Ну буквально ноль, всего один раз я видела их использование в запросах разработчиков БД.

Потом перешли к питону, задачка была простая - найти нужные числа Фибоначчи по заданному n. Я вспомнила решение только через рекурсию, написала, но меня попросили решить без таких затрат по памяти. Воспользовавшись открытым поисковиком, хотела погуглить про итераторы и генераторы, но мне «намекнули», что они тут не нужны.

«Ну не нужны, так не нужны» и, пользуясь моментом, быстренько поменяла запрос в поиске на «решение Фибоначчи питон» 😁 (экран я не шарила). Увидев волшебное while в выдаче, вспомнила всё, но..

- Гуглить нельзя
- Да я про итераторы читала😁

Сделав вид, что думаю, начала писать решение, но не сразу правильное, а как будто постепенно «рождаю» его из головы. 🤣

- Да нагуглила
- Та неее 😁

Решила, после этого мы попрощались, и он сказал, что с обратной связью вернётся hr, но по интонации было всё понятно.

Интересный опыт, ждать я уже тогда ничего не ждала от них. Вскоре с hr платформы сей компании пришел мне ответ, что меня зачислили в резерв по вакансии (по факту это ж отказ, но тогда для меня это звучало как комплимент).

Так я не попала в бигтех в свои зелёные аналитические годы. Про дальнейшие собеседования и реванш - в следующих включениях 😘

Из планов на завтрашний День знаний - проснуться к 11 утра на дейлик 👺

И хоть я и выбрала для работы сферу, где нужно буквально жить с рукой на пульсе и вечно чему-то учиться, я никогда не была фанатом этого процесса.

После магистратуры казалось, что с меня уже хватит - научилась. У меня и золотая медаль, и пара красных дипломов, поэтому по «системному» обучению я не скучала.

Работать всё-таки куда приятнее - за деньги да. Лишь ощущение прямой корреляции между количеством знаний в своей сфере и отдачей в виде зарплаты позволило мне начать относиться к учёбе как к инструменту и видеть в ней смысл, а не обязаловку.

Но вот что определённо радует - уже пару лет как ощущение тревожности перед приближающимся 1 сентября меня покинуло. Поделитесь, когда это щемящее чувство отпустило вас (а может быть и не напрягало вовсе) 🐽

Три кита современного резюме

Отойду немного от линейности повествования, чтобы закончить рассказ о великом и могущем бигтехе. Для этого необходимо поведать, как я вернулась на рынок труда уже в этом году. 😎

На первом месте аналитиком я проработала 1,5 года (о том, куда и как я всё-таки попала - в одном из следующих постов).

Но устроившись, я уже думала, как буду увольняться. Потому что все знакомые твердили «первая работа в айти на полгодика-год, поработаешь за 60-70к, потом сразу рывок к богатству». 🤑

На собеседовании мне говорили, что ищут человека вдолгую, а я заверяла, что это про меня. 🤨 Но в первый же рабочий день случилась оговорочка по Фрейду. Мне выдали ноутбук в коробке и я уточнила, куда бы мне её спрятать:

- Да выкинь - А как я буду потом его возвращать?

Ну это мёд, но такова сила привычки - думать на несколько шагов вперёд.

Через полгода я уже набила руку на sql и анализ данных в питоне, но ещё не была сильно погружена в процессы компании - сфера новая, много тонкостей, особенно это заметно было на фоне коллег, проработавших там годы (больше, чем вся моя карьера в принципе).

Но тогда было страшно и "испортить трудовую", и подвести руководство (которое промывало мне голову идеями «не увольняться»).

Наконец, в начале 2025 года, стукнул волшебный год моему опыту - и тыква вновь превратилась в карету.😁 Публиковать резюме я была ещё не готова, страшно, что спалят и придётся объясняться с руководством. Поэтому для начала я воспользовалась предложением знакомого закинуть резюме по рефералке к нему в компанию.

Сделала себе прямо скажем хреновастенькое резюме и отправила. Вернулся он с обратной связью, что «им в компанию щас ищут людей посиньористее». Но на всякий случай закинул резюме знакомому лиду ДА в другую компанию.

Я-то ждала, что все hr этого мира наконец начнут рвать меня на кусочки, засыпая предложениями о работе только лишь из-за наличия у меня в резюме реального опыта. Но прилетела отрезвляющая обратная связь, что резюме моё, мягко говоря, отстой.😬

- Я бы это резюме скипнул в первую же минуту, потому что в рабочих задачах описано буквально ноль конкретики. А вот внизу в разделе о себе много полезного, это и надо указывать в опыте

Мне объяснили, что резюме сейчас базируется на трёх китах (не те, на которых и земля по мнению плоскоземельщиков).

➡️ Задачи - достижения - техстэк

Достижения мне рекомендовали «приукрасить», если кажется (а так и показалось изначально), что вообще нечего в них писать.

- В техстэке укажи всё, что знаешь, а не только то, что реально юзаешь на работе. По нему проходятся в первую очередь и смотрят, сколько из нужных навыков мэтчится с командой

Говорят стыдно, когда видно - так вот это моё стыдно в виде скринов из того разнесённого резюме я оставлю в комментариях к посту, чтобы вы так не делали.😔

Единственное отмечу, что раздел о себе всё-таки тоже должен остаться информативным (я тогда его снесла совсем) - говорят, некоторые рекрутеры смотрят только его (это раздел доступен для бесплатного просмотра на hh), поэтому, возможно, он подарит вам пару дополнительных процентов к конверсии.

В следующем включении - про повторный набег на бигтех 😘

Реванш гринпису банку

В апреле я вернулась на hh с обновлённым резюме - настала очередь реванша бигтеху.🤓

Откликнулась на вакансию «главный эксперт». У корпораций интересные названия должностей, и за приставки типа «главный» или «ведущий» я не шарю.

В требованиях всё логично: sql, питончик, ничего лишнего (ну ладно, ещё spark и ещё что-то, но мы ведь знаем, что откликаться надо чаще и больше, даже если не все слова в вакансии понятны 👺). Конечно же офис, поэтому сильно я на это не рассчитывала - променять свою почти полную удалёнку на поездки куда-то каждый день к 9 утра - неть, спасибо.

После отклика на почту пришло письмо, что меня рассматривают на вакансию «руководитель DS проектов». 😬

С перекошенным от удивления лицом увидела, что пропустила пару строк в вакансии о том, что подразумевает она «руководство группой специалистов it отдела».😐

На следующий день позвонила hr и предложила пройти тесты для первичного определения моей профпригодности: что-то типа логико-математического, SQL и питон.

Первый я самоуверенно начала ещё во время работы (закон подлости работал на все сто - позвонили мне все коллеги) и не успела сделать его за 20 минут. Но задачи там были решаемые - нужно было либо считать, либо обладать суперспособностью глядя на цифры по нескольким группам складывать их в голове и делать выводы (я не из этих счастливчиков).

Интересное началось на тесте по sql - помимо классических тем были и весьма неожиданные. Вопросы по созданию и апдейту таблиц я ещё могла понять, но вот когда начались процедуры / триггеры / индексы, я сильно засомневалась в своём отклике.

В питоне было ООП, наследование, декораторы и даже замыкание. Конечно, были и классические вопросы по типам данных, циклам, функциям, но процентов 40 пришлось на «нечто неожиданное».

Я не стала отвечать на всё, потому что следующий этап - техничка, и если я щас всё сделаю правильно, то потом будет весьма неловко.🤡 Моих ответов оказалось достаточно, и вот он - долгожданный лайвкодинг. 🤨

«Проверяющий технические навыки» (так его назвала hr) скинул файлик с заданиями в коллабе и сказал «шарим экран, у тебя час, можно пользоваться чем угодно».

Задачи по sql (3 штуки) были сформулированы так, как обычно их формулируют в учебных целях. За год я привыкла к более продуктовой постановке вопросов и было тяжеловато понять эти формулировки. Всё было достаточно просто, даже без оконок.

На питоне было две задачи: одна на анализ мини df - сгруппировать и посчитать что-то вроде средних и медианы. Вторая чуть более запутанная по формулировке, но тоже достаточно простая:

❓Заполнить одномерный массив A длиной N случайными вещественными числами от 0 до 10 (значение N вводится с клавиатуры). Сформировать новый массив B, в котором значение B[i] равно количеству элементов массива A, удовлетворяющих неравенству i <= a < (i+1) для i от 0 до 9. Массив A «в столбик», а массив B – «в строку» вывести на экран.Уточнение: a - элемент массива А

Я просто молча решала по одной задаче, её проверяли, "ок"-али и я переходила к следующей. И вообще у меня был стресс, готовилась я к вопросам по матстату, немного ML, вспоминала, что знаю про декораторы, а тут оказалось такое «детсадовское», что выбило меня из колеи ещё больше.

В итоге со всеми заданиями я справилась раньше, чем за час, на что услышала «молодец, надеюсь там никто не сидел рядом не помогал» (мы не включали видео и никто на этом не настаивал заранее).

Созвон я покинула с таким лицом 😐Задания показались мне невероятно лёгкими для уровня руководителя, и мозг настойчиво пытался найти подвох в этом всём. Через полчаса мне перезвонили и позвали на следующий этап.

О нём и вердикте великого и всемогущего - в следующем включении🤗

Отказать нельзя принять

Продолжение рассказа о собеседованиях с бигтехом и о том, где же была поставлена заветная запятая.

На созвоне с руководителем в первые же пять минут он сказал, что далёк от этого «нашего» айти, что де-юре для меня означалось конец вопросов по технической части.

По поводу руководящей роли не всё так однозначно: в будущем предполагалось быть руководителем проектного офиса, а пока команда в процессе формирования. Но всё равно пришлось бы взять шефство над коллегами и как минимум заниматься распределением задач внутри команды. И самой не забывать ещё работать.🤡

Суть работы одним словом можно описать как айти-аудит (копаться в куче данных, пытаясь найти в них причину проблем/жалоб).

В процессе собеседования я собирала для себя минусы позиции:

📌 руководитель не от мира айти, а мне самой хотелось бы пока перенимать лучшие практики от более опытных коллег
📌 мутная позиция с руководящей ролью
📌 офис, не гибкий график
📌 скорее всего общение с руководством на вы и по имени-отчеству
📌 есть какой-то план и kpi, но мне осталось не ясно, как считается их выполнение

В итоге мне немного рассказали о вакансии, я рассказала о себе, спросили будет ли мне интересна такая работа, а я ответила как есть: при таком абстрактном объяснении того, что надо делать - пока непонятно. 😐

И настала очередь самого интересного для меня вопроса - про «финансовые ожидания». Моя цель была противоречива - и прощупать рынок, и одновременно узнать об условиях в компании. Понимала, что региональный офис вряд ли щедр на зарплату, но и не хотела сильно занижать ожидания, поэтому решила назвать свою на тот момент «минималку» (на которую бы конкретно сюда пойти бы и не согласилась).

- Ну я бы хотела получать..не меньше..170к ежемесячно..
- Хорошие у вас…ожидания…
- Какая жизнь, такие и ожидания

Я видела, как собеседующий изменился в лице после озвученной суммы, но пытался сдержать своё удивление. 🤯 Тогда же я поняла, что мой дозор окончен.

Ожидаемо, что через пару часов мне прилетел отказ.😭
Неожиданно, что через две недели они вернулись. Просили прощения, предлагали миллионы.😎 Жаль, конечно, этого добряка (меня), но нет.

Учитывая, что звонил мне уже руководитель руководителя с неизвестного номера, долго представлялся и называл банк полным наименованием, я сначала хотела бросить трубку, подумала мошенники.😁

Оказалось, вернулись с попыткой демпингнуть мою вилку:

- Вы сказали, что хотите 130
- Не, я говорила больше
- Ну ладно, 130-150
- Ну допустим (здесь уже было тактическое отступление, чтобы узнать, сколько же предложат)

Понятия не имею, почему вернулись ко мне:

❓ никто не захотел идти на эту позицию или за предлагаемую сумму?
❓ все просили ещё больше?
❓ ну ещё пол процентика оставлю на случай, что я им понравилась - мало ли, прошлый госопыт у меня идеально вписывается в их концепцию «писать служебки на руководство»

Итоговое предложение: оклад 100 («больше нам не одобрят», до или после налогов я не уточнила, потому что даже если чистыми - мне не подходило). С учетом всех премий за год среднемесячная зп выходила бы как раз 130-150 (если оклад до и после налогов, соответственно).

После дня «на подумать» ответила, что для меня это фактически ухудшение текущих условий и пойти на это я не готова. Такие вот дела в региональных офисах бигтехов. 😐

В следующих включениях вернусь с продолжением истории о вкате и выборе, перед которым я тогда встала - корпорация или стартап.🤗

В конце недели уезжаю в «урбанистический детокс» - на пару недель сваливаю из города в село (родная гавань).

Надеюсь, это положительно отразится на моей попытке рационально сократить траты в категории "балую себя", чтобы поскорее приблизиться к священной айти-ипотеке.🤑 В городе это даётся с большим трудом - один прогиб и ты погиб курьер Самоката уже везёт тебе чипсики и ещё кучу всего из раздела новинок.🤡

Из минусов - никаких доставок даже обычного набора продуктов (а уж о готовой еде и любимых ролликах не стоит и говорить 😔). А ведь глобальные закупки непосредственно в магазинах для меня остались где-то в допандемийных временах.

Ну и, естественно, никаких такси в один клик, только через звонок, а это дело мы недолюбливаем.📞

В детстве расстояния тут казались мне огромными, дойти от дома до бабушки было целым приключением. Но после жизни в городе всё кажется таким небольшим (а на фоне Москвы - так вообще в одном шаге).

Ещё наконец-то воспользуюсь возможностями удалёнки работать не только из дома (офисные вайбы пока не до конца покинули мою голову), надо обрастать новым опытом. Хотя меня раздражает необходимость предупреждать компанию, что будешь работать не из города проживания, чтобы не было лишних вопросов, это не уживается с моим стремлением поменьше рассказывать о личном на работе.

Надеюсь, что сие мероприятие не закончится легендарным «Я остаюсь, я буду здесь жить!»🤪

Делитесь, если у вас был подобный опыт 🤗

Немного о параметрах и пользе документации 😁

Признаюсь честно, я не люблю читать документацию к библиотекам в питоне. Что поделаешь, сухое описание «вот этот параметр отвечает за это» и простенькие примеры не откладываются у меня в голове.

Но незнание некоторых особенностей методов иногда приводит меня к факапам (даже с простейшими функциями) и попыткам изобрести велосипед.🤡

📌 Лот первый - df.info()

Базовый метод, показывает структуру датафрейма, я юзаю его практически после каждого изменения в df для проверки всё ли идёт по плану. Помимо количества строк и столбцов, типа данных и проверки на нулевые / ненулевые значения может показывать используемую память.

Недавно у меня была задача по заливке датафрейма в озеро данных. Чуйка (и здравый смысл вообще-то 😎, ведь датафрейм формировала я) подсказывала мне, что объём данных может уронить мне этот процесс. Но df.info показал, что моё детище весит всего плюс-минус 250 МБ. И отправив на выполнение запрос на запись, спустя n секунд я словила ошибку OutOfMemoryError.🤯

Оказалось, что даже в таком простом методе есть параметры, и один из них очень полезен при работе с ёмкими столбцами - memory_usage:

📝 memory_usage=False - отключает вывод данных о памяти (удобно, когда датафрейм большой и нужно быстро увидеть всю остальную инфо);

📝 memory_usage=True (по-умолчанию) - показывает объём памяти, который занимают данные в столбцах и ссылки на них (для строковых колонок учитывается только место под ссылку на каждую строку, а не размер самого текста);

📝 memory_usage='deep' - считает реальный объём памяти, включая весь текст в строковых колонках, данные категорий и даты.

У меня был как раз датафрейм с текстовыми столбцами. После перевыполнения ячейки с memory_usage='deep' оказалось, что датафрейм весит 5,3 ГБ.🥴

Теперь понимаю, сколько раз ошибалась, видя, что датафрейм весит вроде не так уж много, но процессы почему-то тормозят. Как говорится:

- Как у вас получаются такие хорошие показатели?
- Мы просто неправильно считаем

🫣

📌Лот второй - df.value_counts()

Пример ещё одного полезного, но долго остававшегося для меня в тени параметра - normalize.

value_counts - быстрый «счётчик частот» в pandas. Показывает, сколько раз встречается каждое уникальное значение в серии или столбце таблицы. По умолчанию считает абсолютные значения, а вот при использовании normalize=True позволяет перейти к относительным (доли от общего числа).

Раньше, когда нужно было быстро прикинуть проценты, я напрягала извилины😡, чтобы хотя бы примерно посчитать, сколько же там составляют группы относительно друг друга (если было лень считать нормально). Теперь юзаю normalize, в том числе уже пару раз пригодилось мне на собесах.

df['column'].value_counts(normalize=True).round(2) * 100

(еще у value_counts есть параметр bins, который делит данные на примерно равные по ширине интервалы и показывает количество значений внутри них, но мне пока ни разу не пригождалось сие знание)

Остаётся только вопрос - как узнавать о таких простых и нужных вещах? 🙄 Лично мне в голову никогда бы не пришло загуглить, как посчитать проценты в пандасе, ведь я и так могла бы это сделать в пару действий.

Корпорация vs стартап: часть первая

Разбуди меня ночью и спроси - куда пойти новичку:

😎 в корпорацию, в отлаженные процессы, крутить настроенные гаечки и плавно вливаться в работу
🥴 или в небольшую компанию, где аналитик может быть единственным на все отделы, а работа - хардовой без времени на раскачку

спросонья я бы сказала сам решу «конечно же, второй вариант! быстренько всему научится, будет тяжёло, зато уже через полгода можно будет продаться повыгоднее»

Но это только спросонья. Когда-то я оказалась перед таким выбором (и тогда тоже всеми фибрами души ратовала за стартап).

Итак, на моем пути становления аналитиком через пару месяцев череды откликов и отказов наступил период «густо» на hh: я общалась параллельно с несколькими компаниями:

📌 Мегафон - хотели сотрудника со знанием питона и sql в отдел эксельщиков, чтобы он и рыбку съел, и в экселе отчёты шлёпал, и перестраивал это всё на рельсы более современного стека. Запрошенные мной 65к оказались для них неподъёмными, да и очевидно им бы человека поопытнее 🤯

📌Магнит - нужен был аналитик на смесь экселя и sql, долго возвращались с обратной связью после собеседования с руководителем, я уже успела принять другой оффер 😔

📌 Местный завод - искали аналитика в маркетинг (только эксель). На собеседовании с руководительницей случился буквально мэтч, договорились на встречу в офисе. Обещали ещё разговор с СБ, что сильно удивило (обычно же анкета), сказали не переживать, «в глаза лампой светить никто не будет, просто позадают каверзные вопросы», что заставило переживать ещё больше. 😐 К моему облегчению hr пропала после обещания согласовать дату встречи, а я выдохнула и тоже исчезла - боялась не отказаться от них на фоне очарования вайбом руководителя.

И, наконец, финалисты этой битвы экстрасенсов - достаточно крупная транспортная компания и небольшая местная аккредитованная айтишечка.

Начну с корпорации:

📝 быстрый процесс отбора - от отклика до оффера прошла неделя
📝 в требованиях только sql (ну и эксель), питон озвучили как преимущество
📝 формальное общение с hr на целый час 🥴 детальный допрос про текущие задачи на работе и про знания sql, потом тестовое (простое - пару заданий на эксель и пару на sql)
📝 на собеседовании задали всего два вопроса по sql просто на словах (что-то про join и про то, как получить неактивных клиентов, если неактивные - те, кто не делал заказ n месяцев) и просто обсуждали мой опыта и вакансию
📝 ЗП в соответствии «со штатным расписанием» - 70-75к (мои пожелания были ниже, в этом преимущество отсутствия вилки)

Компания стабильная, мне как увольняющемуся впервые это было важно. Понравилось, что меня согласились подождать чуть дольше пары недель, премия же годовая, как это уйти в середине декабря? 😁

График - гибрид, на испытательном - офис (и я даже не уточняла, сколько дней предлагают работать из дома, даже если б это был всего один день в неделю - мне было всё равно).

Из минусов: офис очень далеко от места моего проживания тогда, но это было решаемо.
Из опасений: техстэк - всё-таки проверяли у меня эксель и sql, питон лишь на словах, что звучало для меня слишком просто, как будто я ничему не научусь и буду жалеть, что пошла туда..

Ведь параллельно у меня шёл процесс отбора в айти компанию, где в придачу к нужному техстэку прилагался режим хард+хард. Об их подводных камнях, собеседовании на два часа, непонятной обратной связи - уже в следующем включении 😘

Корпорация vs стартап: часть вторая

Итак, на очереди рассказ об айтишечке и ее вакансии «аналитик данных». ⁉️

В описании был весь джентельменский набор: SQL, питон, метрики, дашборды, Яндекс-метрика и конкретный продукт (что-то типа маркетплейса), что можно расценивать как синоним дорожки в продуктовую аналитику.

По особенностям взаимодействия:

📌 Растянутое общение с hr - после отклика она позвонила мне в неудобное время и исчезла на пару недель (а обещала перезвонить через пару часов), потом внезапно вернулась «мы уже вроде определились с финалистом, но тут ваш отклик, нас заинтересовало ваше резюме» (так мы и поверили 🤨). Еще было не особо сложное тестовое (пару sql запросов и мини-анализ данных по посещению сайта).

📌Техсобес - в офисе (а вы точно аккредитованная айтишечка?🤨). На этом этапе были hr и потенциальный руководитель. Очередной пересказ резюме, далее вопросы в стиле «почему решили уволиться», «почему пошли учиться», «а оцените знания sql по 10-балльной», «а почему столько баллов??»

Потом дали задачку с sql-ex. Решила, но запрос не выполнялся. 😁 Руководитель уже почти принял и такое решение (оказалось, он не из наших - айтишных, слегка знает sql, и не понял, что не так), но я сама нашла ошибку и добилась правильного результата. Засчитали как решенное.

📌 Далее рассказ о вакансии. Выяснилось, что аналитик в компании один. Тот самый человек-оркестр - работает на всех. Если аналитик один и вакансия свободна, кто же сейчас выполняет его задачи? Правильно, уже уволившаяся сотрудница 😔

📌 Про переработки честно ответили, что пару отчетов в неделю требуется делать вне рабочего времени. В четверг вечером — к утру пятницы, в ВОСКРЕСЕНЬЕ — к понедельнику (данные появляются поздно, поэтому начать раньше - никак). Вот этого я не понимаю до сих пор :)) почему бы, учитывая время появления данных, не сдвинуть дедлайн на пару часов? Тем более речь не идёт о бизнесе мирового масштаба или о судьбе планеты

📌 Удалёнки нет, на испытательном - офис, потом - гибрид - 2 дня из дома, но в это время за вами следит тайм-трекер (об этом просто так никто не говорит, это был мой допвопрос)

📌 ДМС нет - «А что прям пользуетесь им?» 🤨

Спустя час допросов я почти выдохнула и была готова бежать домой, но оказалось есть ещё один этап - с директором. Предложили совместить сегодня всё и ненадолго зайти и к нему (всей толпой и новыми участниками).

Настал час морального насилия. 🥴 Представьте, что вы находитесь в компании незнакомых вам, но знакомых между собой людей, цель которых, судя по количеству вопросов, - залезть вам под кожу, хотя я вроде не на ЧБД пришла ⁉️ «у нас тут такая атмосфера хорошая в компании и коллектив тоже, поэтому мы так тщательно подходим к отбору кандидатов».

Теперь представьте, что на вас сыплются все возможные вопросы из разряда: «Кем видите себя через 5 лет?», «Опишите конфликт с коллегой», «Ваши сильные и слабые стороны», «Что бы вы не потерпели от коллег и руководителя», «Кто ты из Смешариков», на вас в этот момент ещё все смотрят и «деликатно» улыбаются (прямо как в Извне, если понимаете о чём я)

За этот час уровень кортизола в крови ставил всё новые и новые рекорды, но красавица держалась до последнего😁

Гендир спросил про вуз, факультет, тему диплома и причину её выбора.. И дал две задачки чисто на школьную математику (а в качестве листка для решения дал моё же распечатанное резюме 😐).

В конце hr спросила, на сколько я готова на первое время поступиться в зп, ведь им придётся вкладываться в меня и учить.. (ранее на мои озвученные 60-65к не возражали, а потом я ещё узнала, что часть зп они платят в серую).

После финального вопроса «так вам будет интересна эта наша работа?» и обещания подумать я наконец сказала всем чао и свалила с этого кринжрариума.

Означало ли, что уходила я оттуда с уже принятым решением? Нет, конечно, пути не мазахистские нам не известны.🤪 О тяжести дилеммы, решении и выводах по истечении 1,5 лет - в следующем включении. 🤗

Корпорация vs стартап: финал

Не буду сильно томить - выбор мой в итоге пал на корпорацию, потому что…стартап меня бортанул 😁

Хоть он и оказался сборищем рэд флагов, но востребованный на рынке техстэк перевешивал для меня всё: и офис, и отсутствие ДМС, и тайм-трекер, и переработки. Смущало только отсутствие руководителя, шарящего за DA, и предложенный демпинг и так небольшой зарплаты.

Ну и после сверхбюрократичной госсферы, где все друг с другом на «Вы» и по имени-отчеству, я не была сразу готова к той расслабленной атмосфере, которую могла подарить мне айтишка (иногда кажется, что субординация течёт по моим венам вместо крови).

Своими сомнениями я измучила всех вокруг и ситуация всё больше напоминала аксиому Эскобара.🤯

Самое интересное заключалось в том, что у меня был только один оффер - от корпорации. А вот «стартап» лишь ждал от меня обратную связь про мою заинтересованность и фактически ещё ничего не предложил. Для меня почему-то это означало, что меня готовы взять, и лишь спустя пару дней мне ударило в голову, что ещё ничего не решено. 🙄

В дни "размышлений" я задавала hr уточняющие вопросы (так я узнала много ранее указанных нюансов). И решила уточнить, является ли их вопрос предложением о работе или они будут выбирать. Оказалось, что выбор будет между мной и другим финалистом (видимо тем самым, которого уже выбрали, но потом их почему-то заинтересовало моё резюме).

Это странно, зачем выбирать, если можно не выбирать?😎 Когда ищут лучшего, а не первого подходящего по скиллам, включая софты, - это уже заскок. Предположив, что я назвала зп заметно ниже их финалиста, я буквально получила карт-бланш и решила выторговать себе зп побольше.😁

И вот после вопроса об уровне зарплаты и возможности сдвинуть мои ожидания вверх я подписала себе приговор - на следующий день hr сообщила «о выборе в пользу другого кандидата 💫».

И я наконец выдохнула (и отправилась работать в сферу грузоперевозок). Многие вкатившиеся в айти говорят, что им повезло в начале пути, и я не стану здесь исключением: первая работа аналитиком, вопреки куче моих переживаний, обеспечила мне все основные инструменты аналитика. Благодаря «корпорации» мой переход в сферу айти оказался достаточно плавным.

Да, у меня не было спринтов, дейликов, планирований, бэклога, но уже на второй день руководитель обрисовал мою большую проектную задачу, для решения которой очевидно нужен был юпитер ноутбук и питон. ❤️

Конечно и тут были свои приколы:

📌 пришлось поработать в 1с 🤨
📌 MS SQL, хотя училась я на постгресе (не было многих прикольных штук)
📌 были недоговоренности и в некоторых обещаниях (мой список вопросов на собеседовании пополнился)
📌 высокий уровень декомпозирования сфер ответственности - сильного разнообразия задач ожидать не стоит. Мои приелись мне уже через полгода, а отработала я ради трудовой и отсутствия клейма «предателя» в глазах руководства 1,5 года.

Но зато я вошла в аналитику плавно и получила необходимый опыт и по хард скиллам, и по аналитическому мышлению.🤪

Если вы стоите перед выбором, подумайте, насколько правдивым является запись о стрессоустойчивости в вашем резюме. Если вы и так близки к выгоранию, у вас нет свободного времени для переработок, то тише едешь - дальше будешь :))
Есть и особый тип людей, которым стартап и его темп подойдут больше и лучше. И я до сих пор думаю, что я бы этот темп выдержала ради карьеры, но какова бы была цена вопроса с точки зрения денег, потраченных на магний и косметолога.. 🫣

В следующих включениях расскажу о подводных камнях своих работ, увольнениях и моих обязательных вопросах на собеседованиях 😘

Профдеформация аналитика

Часто профессиональные привычки выходят за пределы работы и становятся частью жизни и мышления.
Учитель всегда поправит "надеть пальто", врач спросит "а давно кашель?" у заболевшего друга, а бухгалтер проверит чеки из магазина до копейки.

Аналитики могут очень выгодно использовать свою профдеформацию 💵. Недавно я познакомилась с Наташей. Она работает аналитиком данных более 4-х лет и переняла подходы в работе 💼в свою жизнь.
Например, сравнивает процентные ставки по ипотеке, оптимизирует личный бюджет,
или анализирует стратегии в отношении денег🐰.

А ещё она мечтает делать свой небольшой петпроект и собирает материалы в своих рубриках:

🙏время vs деньги
🙏СДВГ и как на нём заработать
🙏сервис для учёта расходов в паре
🙏бот-трекер подписных сервисов
🙏зомби-покупки

Ну и про свою работу, конечно, тоже рассказывает. Например:

🙏стоит ли стремиться в топ-компанию
🙏почему работа в айти - не розовый пони
🙏стоит ли учиться зарубежом

Поприветствуем Наташу реакциями здесь☺️и поддержим её блог!

С днём дня 👀

Не забудьте пожелать коллегам на дейлике хорошего дня сил и терпения 😭 потому моё утро началось с сообщения от подружки «норм ли увольняться, не найдя работу на замену» 😑

Итоги деурбанизации

Две недели в отрыве от привычной цивилизации пролетели куда незаметнее, чем я думала.

Первое и очевидное для меня по итогам - всё это имело небольшой подтекст отпуска (в моей голове), поэтому было тяжело сосредоточиться над работой. К счастью, над задачами можно было «подумать чуть подольше». ⁉️ Интернет же вопреки моим ожиданиям и вашим предупреждениям работал отлично.👏

Теперь об ощущениях «по жизни», вне работы:

📌Всё очень близко и быстро. На то, чтобы обойти все основные окрестности, потребовалось часа 4 суммарно.

Отсутствие светофоров (и лифтов) очень экономит время в пути. В городе продуктовый магазин, где продают хлеб кирпичиком как в детстве, находится через дорогу, но вот это время лифт-светофор туда-обратно превращают ожидаемые «пару минут» в 7-10 реальных. В селе же 2 минуты до магазина и обратно - это реально 2 минуты.

📌Магазины работают максимум до 10 вечера. А большинство вообще до 8-9. Не закупился заранее - сидишь грустишь. Без доставки очень непривычно брать кучу всего и тащить это ручками домой. Но зато не берёшь лишнего (или идёшь второй раз 🤓).

📌Никакой суеты - на фоне города можно сказать, что людей и машин вообще нет (хотя речь идет о посёлке - районном центре в 5-6 тыс. человек численностью, что не так мало).

После 9 улицы пустые и можно буквально не смотреть по сторонам, переходя дорогу. В городе же идти пешком - значит уворачиваться от велосипедистов, самокатчиков и маневрировать между собачками (надеясь, что они не на «невидимом поводке» и ты сейчас не рухнешь, запутавшись ногами в нём 🤯).

📌Ассортимент в магазинах для меня оказался заметно хуже. Меньше марок и разнообразия вкусов привычных продуктов.

Так, я обошла три привычных пятёрочки и магнита и нигде не нашла приправу для креветок и раков (раки от знакомых - это база деревенского вайба). Никаких салатных миксов тут тоже не продают - если бы моя бабушка узнала, что я беру «траву» с огорода в магазине, которую она выбрасывает, по таким ценам - уж не знаю, шо бы она со мной сделала.

А ещё если ты пришёл вечером (как я всегда), то могли уже раскупить что-то базовое.

📌Из плюсов - тут есть почти вся привычная
«инфраструктура»: и косметолог, и массаж, и ноготочки, есть даже лазерная эпиляция (!). По несколько пунктов вб и озона. Но в целом с точки зрения досуга взрослому человеку тут нечем заняться.

Поэтому эффекта Сухорукова не случилось (скорее Агаты Кристи - «окончен бой, иду домой»). Траты были заметно меньше (процентов на 30% точно), но мне, как стопроцентной сове, больше нравится возможность продолжать жить ночью и ощущать, что вокруг кто-то тоже продолжает это делать.

Посещая знакомые с детства места, вспоминая все срезы по дворам, магазины, в которых работают те же самые продавцы, что и в мои школьные времена, почувствовать себя ребенком не удалось.

Не знаю, хорошо это или плохо, но знаю точно - с каким удовольствием я пойду по всем своим мастерам красоты и потом на самый вкусный том-ям в городе 😏 (на это сильнее всего там пробило по желаниям 🤪)

Аналитик-пограничник

Летом я сменила работу и пока пребываю в смешанных чувствах от новой компании и задач в ней.

Попала в «настоящее айти» по сравнению с тем, что было до этого. Аккредитованная компания, дейлики, спринты, разработка, гит-репозитории. Меня как будто из состояния «слева от медианы» по процессам для DA закинули в район 95-99 квантиля. 🥴

Сейчас я единственный DA в своей команде (меня окружают разработчики - ML и backend). И задачи у меня ближе к аналитике-разработке и DE. Big data (оказывается, несколько миллион строк - это ещё не оно), аирфлоу и даги, работа с файлами, озеро, паркет, айсберг, импала, хайв, о май Гарбл, Данила..🥴

На первых дейли я пребывала в состоянии лёгкого (😳) шока от большого количества незнакомых слов (и записала в список обязательных вопросов на собеседовании - вопрос о составе команды). Вайб «если бы мы знали, что это такое». 😐

В целом задачи мне нравятся, они отвечают моему желанию быть самостоятельной в решениях - самой думать что и как делать, есть свобода действий и возможность проявить «творческий подход».

И я уже какое-то время и до этого поняла для себя, что мне нравится заниматься логикой решения, а не поиском инсайтов в данных.

Если рассматривать дата-аналитика как «универсального бойца», который мог бы в какой-то момент сделать выбор в пользу более узкого направления, то я бы однозначно хотела уйти в сторону позиции аналитика-разработчика (и я даже собесилась в один свердловский бигтех, но мне не хватило компетенций в этой области). И как будто текущая работа отвечает этим моим запросам.

Да, с одной стороны я прокачиваю экспертизу в разных вопросах и через какое-то время могу стать универсальным бойцом в треугольнике DA-DE-ML.

Но с другой стороны я для себя осознаю, что моя главная цель в карьере - быть востребованным специалистом (не знаю, когда мне удастся закрыть этот гештальт). И тогда возникает вопрос, нужны ли кому-то такие пограничники.

Подхалим дипсик говорит мне, что это классный вариант развития, а я, например, думаю о том, что забуду SQL (99,9% времени у меня сейчас работа на питоне). Поделитесь, если есть опыт относительно таких пограничных состояний в работе. 👀

P.S. Думаю провести эксперимент с резюме, указав пару своих новых задач как основных, чтобы посмотреть на отклик и спрос на это. Хотя порой моральное состояние оставляет желать лучшего - мне снится аирфлоу и структура папок в рабочих директориях, функции по логике обхода которых я пишу, поэтому вывезти на этом фоне ещё и собесы - было бы славно. 😁

Что я спрашиваю на собеседованиях

На собеседованиях всегда ждут вопросов от кандидата - считается, что это показывает его заинтересованность.

Общение с hr обычно более-менее лайтовое и подходит для организационных вопросов. На технических собесах мне бывает сложно задавать вопросы, потому что это и так волнительный этап. А если время для вопросов выделяют в конце такого собеса, мне в таком случае хочется только скорее покинуть этот митинг и больше никогда не быть онлайн.😁

Я не буду повторяться и писать все те классические вопросы, что легко гуглятся, укажу лишь свой специфический опыт, на котором я учусь искать дьявола в деталях.

📌 Оценивание работы на испытательном сроке и критерии его прохождения 

Раньше я думала, что с испытательного достаточно легко уволить - на то он испытательный, но оказывается компании и в этом случае требуется доказывать, что человек реально не справился с работой.

На первой работе аналитиком мне дали подписать список задач на испытательный срок. Подозреваю, что подобные «бумажки» - подстраховка компании на такой случай. И знаю примеры с этой работы, когда с людьми прощались на испытательном. Поэтому теперь уточняю, есть ли что-то фиксированное на этот этап или просто «текущие» задачи.

📌 Оплата труда на испытательном сроке

Часто зарплата состоит из оклада и премий. Премии обычно завуалированно прикрывают фразой «зависит от KPI» и во время испытательного на них рассчитывать не стоит, hr чаще всего предупреждает об этом.

В моем случае меня не предупредили, а я была слишком несмышлёныш, чтобы уточнить это. Стоит отдать должное моему руководителю - не дополучив около 20% от суммы, на которую я рассчитывала в качестве первой зп (а она и в целом была не очень большой), спросила у него что за подстава и он пообещал мне досрочное закрытие испытательного (реально закрыли раньше).

📌 Сроки предоставления ДМС

"ДМС предоставляется сотрудникам после года работы". По факту оказалось, что компания всего раз в год делает «срез» по сотрудникам и оформляет ДМС тем, у кого по состоянию на эту дату есть год стажа. У меня на тот момент было 10 месяцев и меня отправили ждать ещё год (а одной коллеге не хватило вообще двух недель). Если бы я там осталась, до сих пор бы сидела без ДМС (и срок бы ещё не подошел, и вообще его потом «временно» отменили 😁).

Этот пример скорее выброс, но если вам важно и у вас есть планы на срочные чек-апы, то можно и уточнить реальный порядок дел (компания может ждать начала месяца / квартала для оформления полиса новым сотрудникам).

📌Про состав команды

К каким удивлениям может привести незнание этого факта - в предыдущем посте.

📌Тайм-трекер

По факту тайм-трекера на первом месте у меня не было, но в используемом мессенджере был виден статус онлайн. Он пропадал при отсутствии взаимодействия с компом в течение 5-10 минут. Никогда не получала предъяв за него, но при злоупотреблении, думаю, найдётся возможность отследить бездействие. Добавлю ещё, что о тайм-трекере могут и не сказать. 😎

📌 Дополню перечень ещё одним вопросом, который я не задаю, но мне всегда оч интересно в какие числа платится зп. По ТК РФ оплата за отработанный период может быть отсрочена не более чем на 15 дней. Я встречала варианты отсрочки в 0-5-10 дней. И лучше мои денежки полежат у меня лишние 5-10 дней под процентами, чем поработают на компанию (на компанию и так работаю я 😡). Ну и, например, если вы выходите на работу в первых числах месяца - оплату за первую половину месяца можете получить только в конце месяца. 🥺 

Наверняка я что-то упустила, поэтому если есть чем дополнить - делитесь в комментариях. В следующих включениях расскажу о первых днях работы аналитиком 🤗 (навеяно воспоминаниями об испытательном😁)

Задержание кота

Или как неожиданно мило Вкусвилл забайтил меня на просмотр рекламного сообщения ❤️

Согласие на рассылку я давать, конечно, не буду 👺 (вот если бы коту угрожали 😁)

Прошла новый для себя стресс-тест - пообщалась с hr-ами ради тренировочных собесов, сделав вид, что «открыта к интересным предложениям». 👄

Пока не обновляла резюме новым стеком, просто изменила статус на hh. Договорилась на пару техничек в ближайшее время и поняла, что мне реально нужно вспомнить SQL.😡 (и возможно подготовиться к алгосам🤨)

За последние три месяца мне всего разок пришлось написать нормальный SQL-запрос. Нормальный - это когда как минимум несколько join, учитываешь null, делаешь замену через case when и пара cte, можно ещё и оконку забацать.

В основном я не писала ничего сложнее простых select, чтобы посмотреть структуру таблички. Но у меня было много примеров DDL запросов на создание таблиц, ну и потом ещё наполнение их данными.

В первую очередь у меня кстати забылись функции по работе с датой и временем. Я ещё и работала до этого только с MS SQL, он специфический. Например, там нет limit, вместо него используют select top.

Ещё одна интересная особенность - номера недель не всегда совпадают с производственным календарём. 🥴

Если 1 января приходится на пт-сб-вс, то по производственному календарю считается, что это ещё 52-53 неделя предыдущего года. А в MS SQL 1 января - это 1 неделя нового года, даже если в ней будет всего один день.

В PostgreSQL первая неделя года - это та, где больше 3 дней этого нового года (по ISO стандарту). И это больше похоже на производственный календарь РФ (но вроде тоже есть какие-то отличия).

В MS SQL вместо параметра wk надо использовать iso_week, чтобы добиться такого же результата. Не знаю, часто ли кто-то смотрит динамику по неделям, но у нас это было базой. 🤨

Так что придётся потратить в эти выходные немного времени на пару сложных задачек из симулятора sql, чтобы вспомнить всё. В следующих включениях вернусь с разбором одного из самых частых вопросов (по SQL в том числе), которые задают hr на своём скрининге.😘