Введение
Немного обо мне. Я успел поработать продуктовым аналитиком в Т-банке🏦 и Wildberries👌. Параллельно обучаю ребят: сейчас у меня 60+ учеников, и мне искренне нравится делиться своим опытом и помогать им расти.

Менторство и отзывы

Про что этот канал ✏️

Это мой личный дневник про менторство, развитие и карьеру в аналитике.

Про какие темы будут посты

1️⃣ Продуктовая аналитика — рабочие кейсы, интересные эксперименты, разбор продуктовых решений и выводы.

2️⃣ Машинное обучение — мой путь в ML, заметки по обучению, разбор ошибок и полезные методички.

3️⃣ Решение задач с технических и продуктовых собеседований — объяснения, подходы к решению.

4️⃣ Лайфхаки по прохождению собеседований — как не переживать, как произвести первое впечатление, проверенные советы.

5️⃣ Разбор ошибок учеников — самые частые ошибки и их разборы, чтобы не допускать их вновь.

И ещё много всего.

Уверен, тебе здесь будет полезно 😉

Ежедневная тренировка для продуктового аналитика или как превращать рутину в прокачку навыков🎯
Многие думают, что для этого нужно ходить на 100 собесов в месяц...
Но есть способ проще - прокачивать продуктовое понимание в обычной жизни.
Всё, что тебя окружает - это бизнес 🪙

Даже поход в магазин за колбасой можно разобрать как продуктовый кейс:
Пример: магазин у дома 🛒

1️⃣Сущности и сегменты
Кто покупатели? Молодые семьи, пенсионеры, студенты. Чем отличаются их корзины? Какой ассортимент уникален для каждого? Как работает обслуживание - от выкладки товара до кассы?
2️⃣Ключевая ценность
Что важнее: уникальные товары, доступность цены, скорость обслуживания или качество? Как эта ценность доходит до клиента?
3️⃣Монетизация
Как магазин зарабатывает? Маржа на товарах, акции, наценка на премиум-сегмент? Как распределяются денежные потоки?

Таких примеров - масса
Спортзал, доставка еды, такси, кофейня - каждый сервис можно «разобрать» по тем же принципам

💡Зачем это нужно?
Чем чаще ты анализируешь повседневные процессы с продуктовой точки зрения, тем лучше прокачивается:
 🟡Насмотренность - ты начинаешь видеть паттерны в разных бизнесах
 🟡Структура мышления - учишься выделять сущности, ценность, монетизацию
Уверенность на собеседованиях - большинство кейсов в Big Tech проверяют именно это умение

Вывод:
Не жди собеса, чтобы начать думать как продуктовый аналитик. Начни сегодня - смотри на мир через призму бизнес-логики🔭
Чем больше разных бизнесов разберёшь, тем проще будет и на интервью, и в работе.
Продуктовое понимание - это мышца. Качай её каждый день 💪

Чтобы вам не пришлось собирать эти примеры годами, я уже подготовил каталог готовых кейсов из повседневности.
В нём можно сразу увидеть, как работают причинно-следственные связи между действиями бизнеса и ключевыми метриками ➡️ здесь

Теорема Ферми🧮

В этом посте я расскажу о кейсе ученика, который проходил собеседование на 300,000 рублей "на руки", и о том, как правильно на него ответить.✅

Формулировка задачи

Мы запускаем образовательный продукт, который помогает школьникам готовиться к ЕГЭ. На начальном этапе нам важно оценить масштаб рынка, чтобы понять жизнеспособность нашего продукта. У нас есть ограничения: отсутствие интернета и всего 10 минут для расчета⏱

На первый взгляд, на этот вопрос невозможно дать точный ответ. Однако нам не нужна абсолютно правильная оценка; мы хотим приблизительно оценить ситуацию, используя простые эвристики. Что проверяет эта задача?

• Декомпозиция больших абстрактных вопросов на более мелкие задачи.
• Логическое мышление.
• Связность рассуждений.

Как подходить к решению этой задачи?

Необходимо выделить логические блоки главного вопроса и понять, какая логика наиболее вероятна на каждом уровне:

1️⃣ Кто сдает ЕГЭ или готовится к нему? Это школьники, студенты колледжей, которые хотят поступить в вуз, школьники, не сдавшие ЕГЭ с первого раза, а также ученики 9-10 классов, которые решили готовиться заранее.

2️⃣ Сколько людей подходит под критерий из пункта 1? Скорее всего, основная масса — это люди в возрасте 16-18 лет. Мы можем подсчитать это следующим образом: в России проживает 150 миллионов человек. Допустим они равно вероятно распределены по категориям возраста 0-10 лет, 10-20 и тд.

3️⃣ Сколько из них идет в 10-11 классы или кому актуально сдавать ЕГЭ? По данным Министерства образования, в 2025 году 60% школьников пошли в 11 класс.

4️⃣ Сколько из пункта 3 готовы платить за подготовку к ЕГЭ? Здесь останется еще меньше людей, и еще меньше из них выберут онлайн-образование вместо офлайн-репетиторов.

В результате обсуждения с учеником мы пришли к оценке в 900 тысяч учеников, тогда как правильная оценка составила 682 тысячи. Это довольно близкие значения. Суть данного метода заключается в том, что мы получаем оценку, которая почти всегда находится в тех же порядках величины, что и искомое значение.

Дополнительно можно проанализировать, на каком этапе мы сделали наиболее неточную оценку. В нашем случае это будет распределение людей по возрастам: кажется, что большая часть населения — это взрослые люди, а школьников меньше из-за кризисов и других глобальных факторов, влияющих на рождаемость.

Подобные задачи часто встречаются на собеседованиях для продуктовых позиций. Я сталкивался с такими задачами в "Профи.ру", "Сбер", на финалах в "Тинькофф" и в продуктовой части "Яндекса".

Примеры похожих задач: сколько сантехников в Москве? Сколько грузовиков нужно, чтобы перевезти гору?
У Яна Топлеса есть видео о данном подходе ссылка.

Домашнее задание📝

Попробуйте прикинуть:

• Сколько литров воды в океане?
• Сколько звезд в космосе?
• Сколько муравьев в мире?

Пишите ваши решения в комментариях!

⚡️Как выделиться на собеседовании: не просто отвечать, а рассказывать

После сотен собеседований заметил одну важную закономерность. Часто общение строится по шаблону: вопрос — короткий ответ. Это не самый выигрышный сценарий.

Почему❓
— Вы не используете шанс показать себя.
— После короткого ответа наступает пауза, и интервьюер задает следующий, иногда неудобный, вопрос.
— Собеседование становится «как у всех», а вас — сложнее запомнить.

Что можно сделать иначе❓

1️⃣ Отвечайте развернуто, с примерами
Например, вместо сухого ответа на вопрос по SQL можно рассказать, как на прошлой работе вы проверяли код коллеги и нашли ошибку. Так вы не только ответите на вопрос, но и покажете опыт командной работы и внимательность.
2️⃣ Сокращайте пространство для неудобных вопросов
Чем полнее и детальнее вы отвечаете, тем меньше времени остается у интервьюера на дополнительные, возможно, сложные для вас вопросы. Это не значит уходить от темы — это значит давать полные ответы, которые показывают ваш опыт.
3️⃣ Используйте «эффект ореола»
Когда человек говорит уверенно, подробно и по делу, он воспринимается как более компетентный. Это работает даже если собеседник не сильно разбирается в вашей области. Вы экономите время интервьюера, давая ему всю необходимую в первую очередь информацию.
4️⃣ Подготовьте свою «историю»
Часто вопросы на собеседованиях повторяются: самый интересный проект, карьерные цели, причины поиска работы и т.д.
Можно заранее продумать связный рассказ, который закроет эти темы. Это не будет выглядеть как заученный текст, если вы вставите его в разговор естественно.

А если я буду говорить слишком много❓
Не переживайте — если интервьюеру станет неинтересно или вы уйдете от темы, он вас мягко остановит и вернет к нужному вопросу. Но если вас слушают внимательно — вы на правильном пути.


❤️Поставьте лайк, если хотите увидеть материал про развитие сторителлинга для собеседований.

Как прокачать сторителлинг для собеседований 📣

Сторителлинг на собеседовании — это не умение красиво говорить.
Это навык конгруэнтно и последовательно объяснять, что вы делали, зачем и как.

Разберем составляющие хорошего сторитейлинга и упражнения на их развитие

1️⃣Проверка понятности речи
Попробуйте рассказать человеку не из IT.
— Кем вы работаете
— Над какими проектами работали
— В чем заключается ваш вклад

После разговора спросите:
— Как ему ваш рассказ
— В каком месте было сложно понимать
— Где не хватало примеров

Это ровно то же самое, что происходит на собеседованиях.

2️⃣Навык быстро формулировать мысли
На интервью часто бывает так: ответ в голове есть, а сказать его нормально не получается. Или нужно было что-то добавить, но не успели

Упражнение:
возьмите любой предмет — телефон, кружку, наушники
и 5 минут говорите о нем без пауз и желательно связно. Единый рассказ

Можно:
— просто описывать
— «продавать»
— рассказывать историю, связанную с этим предметом

Через 20–30 секунд становится сложно, потому что слова заканчиваются. Это нормально.
Именно в этот момент тренируется навык быстро находить слова.

3️⃣Интонация и подача
Даже правильный ответ звучит плохо, если говорить монотонно.

Упражнение:
запишите голосовое сообщение
перечислите 10–15 предметов вокруг себя
перед каждым словом добавляйте «ВАУ»

Это заставляет автоматически менять интонацию.
Через несколько дней речь становится более живой — по крайней мере, у меня был такой эффект.

4️⃣Самое важное
Упражнений для развития речи много.
Нет одного «правильного» способа.

Важно пробовать разные подходы и смотреть, что реально дает результат именно вам.

В следующем посте разберем:
— зачем анализировать свои собеседования
— как это делать правильно
— и почему почти никогда не стоит полагаться на фидбек от HR

Если тема полезна — поставьте лайк ❤️

Почему сильные продукты делают пары, а не одиночки 🎧.

Аналитики и менеджеры часто работают рядом, но не вместе.
Один считает цифры, другой принимает решения.
И где-то между этим теряется смысл данных и ценность аналитики.

Чаще всего это происходит в командах с жёсткой иерархией:
«я — менеджер, я принимаю решения»,
«ты — аналитик, твоя задача посчитать то, что я скажу».

Нет никакого контекста зачем мы считаем метрики, куда уходят результаты анализа, какие гипотезы мы проверяем, помогает ли это продукту.
Еще подливает масло в огонь, что от аналитиков ожидают сверхрезультатов, практических рекомендаций на основе данных, описание алгоритма действий чтобы бизнес зарабатывал 300к / наносек.

Проблема такого подхода
🟡 Аналитик не знают цели анализа, не может предложить альтернативные варианты как проверить идею менеджера
🟡 Задать правильные уточняющие вопросы становиться практически невозможно, без контекста.
🟡 Теряется мотивация, когда твоя работа улетает в черную дыру, желание делать следующий ресерч пропадает.
🟡 Аналитика перестает влиять на принятие решение, а становиться инструментом отчета, красивой картинки цифр, презентаций.

Что делать?

🟢 Поговорить с менеджером и объяснить ценность контекста. Иногда достаточно 10–15 минут, чтобы рассказать смысл задачи, какие решения будут приниматься на основе данных и что вообще хочется понять.
🟢 Обсуждать задачу до того, как брать её в работу: зачем считаем, какие есть альтернативные варианты, какие ограничения у данных и будущих выводов.
🟢 Запланировать регулярные встречи, на которых менеджер рассказывает команде, какие решения были приняты, на каких данных и чьих ресёрчах. Так появляется понимание, что твоя работа реально на что-то влияет.
🟢 Подумать об автоматизации получения цифр для менеджера: обсудить, какие метрики и срезы нужны регулярно, и собрать дашборд. Возможность доставать базовые цифры без аналитика — как правило, признак зрелой продуктовой команды.

Если общий язык с менеджером найти не получается, а в компании в целом принято такое взаимодействие с жёсткой иерархией, имеет смысл мониторить рынок и смотреть в сторону других компаний, где к аналитике относятся иначе. потому что скорее всего, принципы взаимодействия между аналитиками и менеджерами на уровне команды или компании аналитик в одиночку не поменяет.
Это не вопрос одного разговора, а вопрос культуры.

Пауза в канале ≠ пауза в продукте / Что полезного для вас я сделал за время моего отсутствия?

В какой-то момент стало очевидно: вручную отслеживать все домашки, все доработки и всем быстро отвечать уже нельзя. Это просто перестает работать. Если хочешь делать сильный продукт, а не кружок по интересам, такие вещи нельзя оставлять на «ну как-нибудь вывезем»

⏩Поэтому я сделал бота

Теперь он пингует меня, когда сдана домашка. Отдельно сигналит, когда ученик что-то исправил или доработал. Подсвечивает, кто в процессе, а кто начал выпадать. И самое главное — помогает не терять людей, которые затихли и могут просто слиться, если вовремя не зайти к ним

Для меня это важное нововведение. Я серьезно отношусь к тому, что строю. Это мой бизнес

А бизнес — это когда ты не надеешься на память, настроение и удачу. Ты строишь систему

⏩Поэтому следующее, что я сделал — это нанял менеджера

Мы собрали статистику, посмотрели, что реально надо улучшать, а где вообще пора смещать фокус. Параллельно собрали пользовательский фидбек, чтобы смотреть, как продукт ощущается людьми

⏩И да, появился сайт. Там теперь можно отдельно посмотреть программу обучения, этапы

Еще один важный момент, который мне самому многое показал о росте моего уровня как ментора: ко мне теперь приходят не только новички, но и люди с 4–5–6 годами опыта. С целью точечно прокачиваться:

🔴 A/B-тесты;
🔴 Собеседования и другие прикладные вещи

Для меня это сигнал. Значит, менторство становится полезным не только на входе в
IT, но и дальше, когда человек уже внутри рынка и хочет расти

Из-за этого я и сам стал серьезнее готовиться к созвонам. Стало больше авторского контента. Мне важно точнее закрывать вопросы учеников

Поэтому, если со стороны казалось, что я пропал — нет. Я просто занимался тем, чем и должен заниматься человек, который строит нормальный продукт: усиливал слабые места, собирал систему.

И это только начало!

Также добавились несколько штук офферов, поэтому скоро будут опубликованы отзывы 🤝

Разбор SQL-задачи с технического собеседования VK

На собеседованиях в бигтех очень любят задачи на оконные функции. Особенно те, где нужно посчитать топ-N внутри группы

Разберём одну из задач, которая встречалась мне на интервью во ВКонтакте

⏩Формулировка задачи

Есть таблица logs:
platform — тип платформы
nav_screen — точка входа в видео
total_view_time — время просмотра с этого экрана

⏩Задача

➡️Для каждой платформы найти топ-5 экранов по времени просмотра

Если время у нескольких экранов одинаковое — вывести все

⏩Решение через оконную функцию

with agg_data_rank as (
select
    platform,
    nav_screen,
    dense_rank() over(
    partition by platform  -- группируем по платформе
    order by sum(total_view_time) desc -- сортируем по суммарному времени просмотра
    ) as rn
from logs
group by 1,2
)

select
  *
from agg_data_rank
where rn <= 5

Но на собеседованиях часто усложняют задачу. Иногда интервьюер говорит: "А теперь решите без оконных функций". И тут многие начинают путаться. На самом деле идея довольно простая

➡️Подумайте как решить данную задачу без оконной функции

with agg_data as (
select
    platform,
    nav_screen,
    sum(total_view_time) as total_view_time_agg -- считаем total_time_view
from logs
group by 1,2
)

select
a1.platform,
a1.nav_screen,
count(a2.nav_screen) + 1 as rn -- считаем кол-во экранов у которых TTV выше чем у текущего()
from agg_data a1
left join agg_data a2 -- селф джоин смотрим, сколько есть экранов, у которых TTV выше, чем у текущей строки
    on a1.platform = a2.platform
    and a1.nav_screen != a2.nav_screen
    and a1.total_view_time_agg < a2.total_view_time_agg
group by 1,2
having count(a2.nav_screen) + 1 <= 5

Небольшой лайфхак:
Если хотите понять такие задачи по-настоящему, а не просто запомнить решение: возьмите мини-пример на 2 строки и посмотрите, как будет работать join, агрегация.

Посмотрите:
🔴какие строки соединяются;
🔴как работает агрегация

После этого такие задачи начинают читаться намного проще. Вообще на собеседованиях в бигтех такие задачи — классика

Если интересно, могу иногда выкладывать:
🔴задачи с реальных интервью;
🔴разборы решений;
🔴и типичные ловушки, в которые попадают кандидаты

⬇️Напишите в комментариях, получилось ли решить задачу без оконной функции?