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.😘

data science намекает заботится о нашей менталочке 🏥

Итак, что там с рынком

А там интересная ситуация, потому что этот так называемый сезон найма по сравнению с летним «несезоном» что-то не сильно идёт.👀

Я решила провести импровизированную версию АА-теста и пока просто вернула свое летнее в статус «рассматриваю предложения».
В июне на эту версию резюме (которая тоже была своего рода экспериментом, об этом сделаю отдельный пост) мне в среднем в течение 2-х недель ежедневно писали по одному hr с предложением пообщаться.

На тот момент я ждала оффер и мне предстоял ещё больший стресс в виде необходимости сообщить на текущем рабочем месте об увольнении 😫, поэтому сил проходить собесы для интереса у меня не было. Я устала отвечать, что уже всё, надо было раньше, и сменила статус на «получила предложение», хотя изначально хотела оставить статус пассивного поиска примерно навсегда.😏

Сейчас прошло 3 недели с начала моего прощупывания рынка в аналогичном статусе. За это время мне написало всего 4 hr.

Из самого впечатляющего - было сообщение от hr о том, что у меня "потрясающий опыт" 🕺, на который они готовы предложить вакансию мидла с вилкой до 120к , спасибо, что на руки. Вакансия из культурной столицы, между прочим. Ещё там было указано про рост в течение года до лида, но неизвестно какой ценой…

Тестовые собесы хороши тем, что не страшно..ладно, страшно на самом деле, лично у меня еле поворачивается язык называть вилку побольше, чтобы проверить сколько дадут на самом деле. 😑

Накинула себе плюсом 15-20% от текущего совокупного уровня. Пока все (кроме 120к) предлагают только гибрид в Москве, хотя это иногда можно и прогнуть в свою сторону. За такой прирост к зп я бы вряд ли была готова переезжать в первопрестольную, лучше уж в своей галльской деревушке)) Но просить больше морально не готова, возможно после переделки резюме (называю 300к на руки, 2 hr не отказались продолжить общение, с ещё одной пока не общалась по вилке).

Такие вот дела на моих просторах hh. Следующий этап - правки и наконец АБ тест.

Интересное из мира официальной статистики - Росстат описал среднестатистического россиянина

Больше всего меня удивил пункт про средний рост:

Средний рост мужчин в России (с учетом всех возрастов) составил 162,9 см, женщин — 159,5 см.

Сначала не поняла, что случилось с мужчинами 😁
Потом осознала смысл скобочек "с учётом всех возрастов" 😅

Когда-то Росстат был основным источником данных для моей работы, и я думала меня уже не удивить их методологиями, расчётами и т.д., но им в очередной раз удалось 🤨

Моя первая лекция в универе началась с фразы преподавательницы, которая сначала заложила основы меня как экономиста, а потом распространилась и на все остальные сферы жизни:

Хороший экономист никогда не отвечает на вопрос однозначно, у любой медали есть две стороны

Со временем я стала искать эту самую обратную сторону во многих процессах. Замечаю, что отвечая на вопросы, всегда стараюсь оставить себе пространство для манёвра, чтобы если что удалось «переобуться». 😅

Как аналитику мне это и помогает, и мешает одновременно.

Например, у меня бывали задачи, когда надо было взять фактические данные, «откатить» их назад и пересчитать, изменив значение какого-то параметра. Предположим, пересчитать количество завершенных заказов на определенную дату при увеличении параметра «срок оказания услуги» на один день.

Рассказывая о результатах коллегам, которые хотят услышать однозначное «катим в прод» или «Галя, у нас отмена», конкретный стул всё же приходится выбирать, но с обязательным подсвечиванием «при прочих равных» и «удачном стечении обстоятельств» (сформулировав это побюрократичнее).

Вне работы такой взгляд на жизнь часто мешает принимать решения и расскажу я об этом на примере своих увольнений.

Увольнение первое 😅

Мысли о предстоящем уходе из компании, где я 5 лет бок о бок проработала в основном с прекрасными коллегами, морально давили на меня. Когда я поняла, что дело ближется к получению оффера, как фаталист на пол процентика решила «попросить» у судьбы дать мне знак «что же делать, что же делать».
И я его получила, правда неоднозначный. 🦷

Прямо в день получения долгожданного письма с «приглашаем вас стать частью нашей дружной команды» я узнала, что увольняется один из моих руководителей.

На тот момент у меня была хорошая должность, но это была декретная ставка и через 7-8 месяцев её предстояло освободить. Руководство было готово побороться за выделение новой штатной единицы, но я сказала, что учусь и планирую покинуть этот праздник жизни.

Наличие дедлайна в моем трудовом контракте было одной (но не основной) причиной желания «войти в айти».

Я сразу поняла, какие кадровые ротации нам предстоят, и что если останусь, то временная ставка станет постоянной и дедлайн исчезнет. Чем ли не знак, что самое время тут задержаться?

С другой стороны, покидающий нас руководитель проработал тут почти 20 лет, и если уж при таком бэкграунде и занимаемой должности он решил уволиться, то разве это не знак, что мне тоже пора?

Спасибо, Вселенная, за знак, я всё поняла.👆

Увольнение второе😅

Здесь уже мысли об увольнении не были для меня такими тяжёлыми с точки зрения покидания зоны комфорта, мне искренне хотелось только больше денег (ну и задачек поинтереснее, ладно).

Но ведь в целом атмосфера в компании мне нравилась. А неизвестность по «требованиям», которые предъявляются к более высокооплачиваемому специалисту, меня всё же немного пугала.

После пары успешных этапов собеседований я поняла, что дело пахнет жареным оффером. И снова попросила у судьбы знак. И снова его получила.

Меня внезапно повысили. По роковому стечению обстоятельств это произошло ровно за месяц до даты увольнения.

И вот с одной стороны, получается - оценили мои старания, сделали новую должность, как же в этот момент «предать» компанию?

С другой стороны, повышение было «формальным» - у моей должности появилась приставка в виде слова «старший» и на зп это никак не отразилось (пообещали в будущем).

Спасибо, Вселенная, ещё раз, теперь-то уж точно всё понятно. 😅

Больше никаких знаков (но это не точно). Если у вас были похожие примеры, с удовольствием почитаю об этом в комментариях.🤗

Ещё немного о резюме

Ранее упомянула, что при последнем поиске работы немного скорректировала резюме, чтобы проверить как это повлияет на конверсию. 😡 Изменила я одновременно два пункта, что не рекомендуется при проведении классического АБ-теста, потому что невозможно понять, что повлияло в большей степени, что в меньшей или не повлияло вообще.

📝 Моё резюме в мае до внесения правок по заветам классиков уже содержало оцифрованные достижения и техстэк. В качестве локации - мой реальный город, в опыте работы - 1,5 года аналитиком и 5 лет прошлой работы с должностью из трудовой.

Эту версию без откликов никто не смотрел. Хотя вру - из местных компаний звонили звали в свои эксель-царства, но я тактично указывала, что по зарплатным ожиданиям мы всё же расходимся.

После откликов - смотрели тоже не очень-то и много. Примерно 200 откликов за 2 месяца (это мало кстати) привели к 5-7 взаимодействиям с компаниями и этого хватило, чтобы получить 3 предложения о работе и принять одно из них.

📝 Изменила я город на Москву и должность с прошлой работы - на аналитика. Я же тоже анализировала там какие-то данные? Более коммерческим языком расписала про обязанности, но честно - ни слова о big data, питоне, sql. Но да, моя должность из разряда «главного специалиста» превратилась в аналитика.

С точки зрения этичности насколько это корректно и не ввожу ли я компании в заблуждение? Я смирилась с тем, что это нормально.

Ни на первой, ни на второй работе моя должность не называлась по факту аналитиком данных. В первом случае я была менеджером. Во втором (и текущем) ни на намека на анализ данных в названии. Напиши я эти должности - резюме не пройдет ни один автофильтр. Поэтому подстраиваемся под обстоятельства.🥴

На hr-скрининге, когда спрашивают про опыт именно DA, называю реальную цифру. Удивительно, никто не отваливался после этого. Например, была компания, у которой в требованиях был порог в 4 года опыта, и я сказала, что именно DA 2 года, до этого несколько лет более своеобразной аналитики, меня пустили дальше.

После такой корректировки резюме просмотры выросли и наконец hr стали писать сами. Поэтому не превращаем резюме в копию трудовой, а отражаем лишь то, что продает нас на рынке труда. 😅

По поводу локации, кстати, теперь у меня уточняют в Москве ли я (говорю да). Что бы я делала с этим по факту - понятия не имею, но как вариант попробовала бы сказать, что переезжаю из не резиновой туда, где покупка квартиры окажется мне более по карману.😅

Моя текущая компания после отклика пришла с предложением гибрида в Москве (тогда в резюме была не Москва), и я согласилась на собес для тренировки. А потом внезапно оказалось, что можно и полную удалёнку. И не только из Москвы (такие уникумы тоже попались - чем их не устроит удалёнка из соседнего от Москвы города, например, я хз).

Ну и бонусом расскажу про совет от hr, который получила, когда общалась с ней по поводу оффера. У меня тогда были запланированы ещё собесы и я честно сказала об этом. Она ответила, что всё понимает и советует мне всегда выбирать компанию покрупнее - с более известным именем.

Когда я передаю нанимающему менеджеру штук 20-30 отобранных резюме, чтобы выбрать, кого позвать на техсобес, сложно в этом всем однообразии копаться и искать «золото». Один из пунктов для отбора - работа в крупной компании, которая на слуху, а не в ООО «Рога и копыта»

Здесь полномочия оценивающего человека я с себя снимаю, предлагаю этот совет оценить вам.
Добавлю лишь, что моё резюме анонимное и названия компаний скрыты от всех. И именно это анонимное резюме прошло все этапы отбора и компания в итоге прислала мне оффер. 😅

Такие вот дела с этими резюме. Делитесь своим опытом и взглядом на современный рынок.

Утром:
- пресс качат
- турник
- анжуманя
- да да да пон дорогой тренер, скачаю фэтсикрет, буду есть n грамм белка в день и следовать вашему плану

Вечером:
- идёшь в магазин за чипсами
- не можешь определиться какой из двух вкусов взять
- кто я такая, чтобы себе отказывать??
- идёшь с двумя пачками в руках и на выходе сталкиваешься с тренером…

Дорогой дневник, мне не описать ту боль…которая будет ждать меня после следующей тренировки 😅

Всех с окончанием шестидневной рабочей недели 👎

Почему полезно cидеть на hh, даже если не ищешь работу

Потому что можно узнать уровень зарплат в своей компании 🤨

Не буду разводить лонгрид о плюсах мониторинга рынка. Расскажу историю, как однажды я вовремя зашла на hh и заработала себе индексацию.👀

Спустя 3-4 месяца работы аналитиком на первом месте моя коллега с должностью один в один как у меня сообщила о своем увольнении. И через пару недель после этого меня просто чудом занесло на hh.

В те времена я была сосредоточена на новой работе и на hh заходила редко - только когда в процессе учебы узнавала о новой технологии и шла смотреть, как её упоминают в вакансиях. Но в тот раз буквально судьба завела меня в приложение - я просто промахнулась иконкой. 🥴

И в первой же рекомендованной вакансии на главной странице я увидела свою компанию, свою должность и свой город. Перед осознанием что к чему - пару секунд когнитивного диссонанса «а не уволили ли меня». 🥴

В вакансии была указана зарплата (чего не было в случае моего отклика). На 25 тысяч больше моей. А при условии работы джуном за 75к - очень и очень весомая разница.🙄

Обнаружила я это перед выходными, поэтому было время подумать, что делать. Стоит ли заводить разговор о зарплате, если ты вообще-то недавно работаешь, да ещё и новичок в сфере? Но за спрос не бьют и, откинув все свои «против», в понедельник я подняла эту тему с руководителем. Да, я не стала говорить «с какой стати я вас спрашиваю», а зашла чуть иначе:

А есть какая-то разница в наших обязанностях? (хотя я знала, что нет, коллега передала мне весь свой функционал) Чем обусловлена разница в зп, если должность одна? Я бы тогда тоже хотела откликнуться на эту вакансию 🤓

Конечно, последовала серия вопросов, что я забыла на hh, но руководитель сам был не в курсе, что к чему, и обещал уточнить.

Оказалось всё довольно просто - в компании есть региональный коэффициент, благодаря которому зарплата у сотрудников «столичных» регионов выше. Её-то и разместили по ошибке в вакансии для моего нестоличного города. Стало грустненько, но лид сказал, что скоро индексация и меня не забудут.

И спустя 4 месяца индексация действительно состоялась и, к моему удивлению, ровно до того уровня зп, который был указан на hh.

В корпорациях достаточно сложно с бюрократической точки зрения с повышением зп. Тем более в текущих экономических условиях. Ещё и на такую сумму сразу (для сферы не айти, где с зарплатами в целом довольно скромнее), и новичку впридачу. Поэтому без этой «находки» я думаю, что проиндексировали бы мне на заметно меньшую сумму.

Правда, ещё мне сказали на hh после этого не ходить хотя бы некоторое время (довольно субъективное понятие - «некоторое время»😅). Так я и сделала, однако уже в первой половине 2025 года наши представления о рыночной зп аналитика совсем разошлись, но это уже совсем другая история.

Конечно, встретить вилку в вакансии на hh - очень редкое явление. Иногда её указывают на сторонних сервисах, например, getmatch, хабр карьера или careerspace (но и там бывают пометки, что указана не зп компании, а оценка самого сервиса по рынку). Но не стоит забывать и про человеческий фактор, который сыграл важную роль в моей истории.

Делитесь своими историями индексаций, всегда интересно узнать, как и через какое время приходят к мысли, что пора бы попросить у начальства накинуть шекелей.😻

Встретилось недавно во время прогулки, даже не знаю, баг это или фича 🤓 потому что внимание точно привлекает

😐 - баг
😁 - фича

Самая нелюбимая часть в работе для меня - оценка задач

Я каждый раз оказываюсь в одной и той же луже - недооцениваю все возможные «подводные» камни (ну ведь на то они и подводные 😬) и думаю, что задача на час-день-пару дней. Хотя в ней на самом деле можно копаться хоть месяц. И да, здесь есть обратная сторона медали - паралич аналитика, но сегодня не о нём.

Задачи аналитика часто представляют собой целое исследование и повезёт, если данные для него уже есть. Мне последнее время не везёт. 😬

Приходится самой собирать все артефакты по крупицам, очищать их от всего ненужного (а только поиск выбросов и всяких нестандартных штук может занять день-два) и только потом уже начинать разбираться во всех причинах и последствиях.

Поэтому я понятия не имею, как оценивать такие задачи.

Лид рекомендовал мне «ориентироваться на прошлый опыт и отталкиваться от того, сколько неожиданного могло возникнуть в ходе прошлого анализа». Но мне кажется, если задача не повторяется из раза в раз в одном и том же виде, а видоизменяется, то в ней может «всплыть» всё что угодно.

И даже когда не меняется, не факт, что всё пойдёт по прежнему плану. 😬

Не пересчитать все случаи, когда меня просили добавить в выгрузку из sql дополнительный столбец (уже готовый, не расчётный) и запрос, который ещё вчера вечером отрабатывал у меня за 5 минут, сегодня утром решил выполняться час 😬. А пообещала прислать данные я, конечно же, «через 5 минут».

Но самый показательный случай - пришёл запрос повторить ранее проведенный анализ, просто на новых данных. Все скрипты готовы, вся логика проработана, запусти, отвалидируй и на следующий день отдавай свой вердикт, подтверждённый цифрами.

Но именно в этот день я обнаружила, что в данных в БД не хватает некоторых строк, которые нужны и для этой задачи. Обратилась к одному из разработчиков БД узнать, что пошло не так при выгрузке.

- Ну логи уже затёрлись, не знаю, в чём была ошибка, поставил всю таблицу на перевыгрузку
- А сколько это займёт времени?
- Сложно сказать, полгода назад с этой таблицей процесс занял 1,5 недели (значит ещё плюс минимум пара дней для данных за эти полгода)

😬

Стоит ли говорить о том, что через пару дней я случайно остановила процесс выгрузки и пришлось перезапускать его заново..

При этом когда пускаешься в крайности и озвучиваешь руководителю сроки сильно больше:

- Сколько тебе надо?
- НЕДЕЛЮ
- А что так много???

Такая оценка не принимается 😬

Надеюсь со временем я найду баланс, не буду скатываться в дотошность ко ВСЕМ деталям и научусь хотя бы приблизительно верно оценивать сроки (а верно в моём понимании - чуть больше, чем реально надо). Поделитесь, как вы понимаете сколько времени вам потребуется на задачу, особенно если она нестандартная.