Как устроена работа специалиста оптимизации поиска в Wildberries

Хочу сразу поделиться: на техническом собеседовании меня спрашивали и про Python, и про SQL. Без live coding, а в целом понимание.

Когда я пришла в команду, мне предстояло заниматься анализом кейсов, поступающих через первую линию поддержки на вторую (это как раз часть моей команды), и далее разметкой кейсов в Google Sheets.

Для этого не нужны были хардскилы, которыми интересовались на собеседовании. Но со временем оказалось, что это лишь начальный, вводный этап работы. А далее уже с имеющимися навыками я могла бы браться за более сложные задачи.

Сейчас в течение рабочего дня я выполняю два вида задач:

⏺️ рутинные — например, могу проверять и анализировать падение конверсии по популярным запросам, вовремя вносить правки самостоятельно или просить разработчиков, если у нас нет инструментов для правки;

⏺️ спецзадачи разной направленности — например, анализ определённой группы запросов и разработка решения для улучшения выдачи.

А недавно я занималась улучшением и разработкой дашбордов в BI, в том числе анализировала причины зануления выдачи. Для подобных задач, естественно, важны мои хардскилы: они помогают действовать быстрее — находить проблемные зоны и разрабатывать способы их анализа.

Несколько раз в неделю у меня «дежурства», во время которых мы принимаем вопросы и информацию о проблемах напрямую от руководства и категорийных менеджеров, продумываем более быстрое или системное решение. Тут пригождается мой опыт общения с клиентами, мои софтскилы, так как нужно давать наиболее полный и понятный ответ, а также держать в курсе решения вопроса.

Сейчас моя позиция околоаналитическая, но я стремлюсь развиваться дальше, чтобы больше углубляться в аналитику 🙂

Подборка полезных ресурсов для аналитиков

На мой взгляд, важно не только регулярно обновлять знания, читая тематические статьи и книги, но и быть частью профессионального сообщества. Общение с коллегами, их опыт, актуальная информация о тенденциях в профессии, о вебинарах, полезные материалы — всё это очень мотивирует и помогает в работе.

Для поиска единомышленников рекомендую следующие телеграм-каналы:

⏺️ «Работа ищет аналитиков» — здесь можно пообщаться с аналитиками из разных направлений, узнать об опыте ребят, отправить резюме на «прожарку», а также попросить помощи, если она требуется в работе;

⏺️ Left Join — здесь про анализ данных, технологии, нейросети и SQL;

⏺️ «Аналитика и growth mind-set» — для дата-аналитиков, продуктовых и веб-аналитиков, а также для всех, кто хочет усилиться в этой сфере. Здесь много образовательного контента, ссылок на бесплатное обучение и на симуляторы, а также разбор задач и вопросы с собеседований;

⏺️ Reveal the Data — канал Романа Бунина о визуализации данных, дашбордах и развитии BI-систем.

Также делюсь ссылками на полезные материалы:

📎 «Откуда есть пошла аналитика и что отличает DS, DA, BA и SA» — статья на Хабре;

📎 более 250 бесплатных курсов и ресурсов по аналитике — большая подборка для аналитиков данных, продуктовых аналитиков, веб-аналитиков, маркетинговых аналитиков и особенно для тех, кто хочет ими стать;

📎 курс «Основы статистики» на Stepik;

📎 «Руководство по стилю SQL»;

📎 YouTube-канал Глеба Михайлова об анализе данных, Data Science, Python и SQL;

📎 записи собеседований на канале Karpov.Courses.

Материалов много, особенно если углубляться в определённое направление аналитики или развиваться в Data Science и ML. Поэтому для начала нужно понять, что вам ближе, а далее двигаться по конкретному пути и искать свои источники дополнительных знаний и опыта.

Подборка для начинающих тестировщиков

Тестировщик (или QА-инженер) нужен любой компании, которая создаёт IT-продукты. Его задача — испытать сценарии в приложении, зафиксировать ошибки и передать их на исправление в отдел разработки. Мы сделали подборку каналов и книг, которые помогут стартовать в профессии, — сохраняйте себе и делитесь с друзьями.

🤳 Телеграм-каналы

«Уютное сообщество тестировщиков» — подборки полезных статей, советы опытных тестировщиков и новости из мира QA.

«Тестировщик | IT» — канал, в котором публикуют ссылки на обучающие видео и статьи, кейсы о трудоустройстве и подготовке к собеседованиям.

«В очереди на тестирование» — создатели курсов Практикума пишут о тестировании для новичков: о багах в обычной жизни и рабочих кейсах.

👀 YouTube-каналы

Artsiom Rusau QA Life — обзоры инструментов для QA, примеры тестирования реальных сайтов и подборки вопросов с собеседований.

«QA Mobile | Мобильное тестирование» — канал о мобильном тестировании, смартфонах и мобильной разработке. Есть гайдлайны по QA, советы о прохождении собеседований и примеры тестирований.

«Лёша Маршал» — автор делится знаниями о тестировании ПО, автоматизации тестирования, языках программирования Java и Go и инструментах тестировщика.

📚 Книги

«Как тестируют в Google» — в книге описано, как организованы команды тестирования в Google, какие инструменты используют специалисты и кто отвечает за конечный результат.

«Тестирование чёрного ящика» — книга о том, как тестировать программное обеспечение, чтобы находить максимум ошибок и тратить на это минимум времени.

«Тестирование dot-com, или Пособие по жестокому обращению с багами в интернет-стартапах» — автор разбирает инструменты и методы тестирования, даёт советы о работе с багами и рассказывает, как можно развиваться в профессии.

Ещё больше ресурсов вы найдёте в блоге Практикума, а на курсе «Инженер по тестированию» сможете освоить ключевые навыки и потренироваться на практических задачах.

🔜 Узнать о курсе подробнее и начать учиться бесплатно.