Как вести себя на новом проекте 🤷‍♂️

Попал в новое окружение, новая компания. Никого не знаешь. Ничего не понимаешь. Паника?? Спакуха 🙂
Вот что тебе поможет пережить первые рабочие дни в IT.

Вот уже почти неделю нахожусь в новой компании, и подумал написать пост с годными советами. Так вот:

1️⃣Прими, что первые 1–2 недели ты «плаваешь»

Это нормально.
Никто не ждёт, что ты с первого дня будешь пушить фичи в прод и предлагать идеи.
Твоя главная задача врубиться в процессы, людей и контекст.

ВСЕ проходят через это.

2️⃣Учись задавать хорошие вопросы

Самый простой способ показать вовлечённость это задавать вопросы, которые помогают делать работу:

🟢Где хранятся источники данных?
🟢Какой стек аналитики мы используем?
🟢Где лежат метрики и словари?
🟢Как мы выкатываем отчёты?

Не надо спрашивать то, что легко гуглится.
Но если что то важное, лучше спросить сразу, чем молча страдать в тишине.

3️⃣Пиши заметки

Новый проект это всегда миллион новых терминов, сервисов и имён.

Старайся записывать все самое важное, бизнес метрики, формулы 🧐 важные запросы, как обновляются отчеты и тд

Через неделю ты скажешь себе спасибо.

4️⃣Сделай маленькую полезную задачу

Очень важно, не геройствуй.
Можешь поделать мелкую задачу, поправь запрос, сделай фильтр в отчёте, или почини метрику,

Маленькая победа➡️доверие + уверенность.

5️⃣Найди «своего человека»

На любом проекте есть тот, кто может подсказать и помочь быстрее, чем вся документация.

Не надо тупить. Просто больше общайся, спрашивай и узнавай.

Обычно люди сами рады помочь.

6️⃣Слушай, как команда общается

В чате и митах видно всё. Например кто принимает решения, кто шарит в данных, кто курирует задачи и какой тон общения

Подстраиваешься под стиль и внезапно становишься «своим».

7️⃣Не пытайся казаться умнее

Самая частая ошибка новичков это делать вид, что они всё понимают.
Это просто убивает.

Лучше честно скажите

«Сори, я не до конца понял, можете пожалуйста ещё раз объяснить вот эту часть?»

Вас только зауважают за это 🪖

8️⃣Первые дни важнее то, как ты общаешься

Умение коммуницировать, договариваться, слушать и быть адекватным, чаще важнее всего остального

9️⃣И самое главное, расслабься

Тебя наняли не случайно.
Тебе доверяют и ты справишься.

⛓Первые дни это про адаптацию.
Спокойно впитываешь контекст, людей, процессы.
Маленькими шагами приносишь пользу.

А настоящая работа начнётся чуть позже 😉

Как и обещал, рассказываю как проходил собес сюда

Спойлер: Не вывез

Вакансия: Аналитик данных
Компания: Альфа-Банк 🏦(через Selecty)
Предполагаемая вилка: ~200k rub net
Формат работы: Гибрид (1-2 раза в офис)
Этапы собеседований:
HR 🔜Tech interview 🔜 Reject

Как все было:

Собственно, начало вы можете увидеть в прошлом посте. Рекрутер сама нашла меня через HH, рассказала за вакансию. Меня все устроило и назначили созвон на след день.

📞В звонке все было как обычно. Рассказали про проект планирования и бюджетирования, слегка намекнули на зп, ДМС со стоматологией и всякие плюшки. Гибрид, в офис заезжать тоже надо. Спросили за мой опыт, бэкграунд. С чем работал, что знаю, чем дышу. Короче, 🟢

После скрининга позвали на техническое интервью с командой. Тут уже началось..🔥
Интервью было спокойное по тону, но сложное по содержанию. Примерно час разбирали кейсы на:

➖прогнозирование продаж в разрезах продуктов
➖откуда брать факторы для модели
➖что делать, если исторические данные неполные
➖как автоматизировать сбор данных

По Python и SQL спрашивали дофига и больше, но без лайфкодинга. Больше про то, как я решал задачи раньше, какие библиотеки использовал, чем проверял качество моделей. Из статистики спрашивали базовые вещи по типу: сезонность, тренды, какие метрики уместны для качества прогноза (MAPE/MSE), и как правильно сравнивать модели.

В какой-то момент стало понятно, что они ожидают опыт именно в банковских процессах (Ну ясное дело, этож банк..). Планирование, бюджетирование, продуктовый P&L, то, с чем я работал меньше всего. Я честно рассказывал, что делал, где применял прогнозы, но конкретно под их задачи у меня опыта не хватало.

В общем по фидбеку 🔔сказаали, что:

недостаточно сильный технический бэкграунд именно по моделям прогнозирования для продуктового планирования. Хорошая логика и потенциал, но нам нужен человек, который уже делал это в большом контуре.

После этого до свидания, без второго круга. В целом, нормально. Проект интересный, ребята адекватные, но слишком уж точечный запрос.

☺️ Позитивный момент. Уходить в другое место я все равно не собирался. А получить доп опыт всегда приятно. Теперь лучше понимаю, что нужно больше практики по тайм-сериям, фичам, факторным моделям и автоматизации процесса прогноза.

Что думаете? Не слишком жестко? 🤯