Вообще мой пост про одну из задачек на SQL все время набирает в поиске какие-то удивительные показы. Нет, я правда думал, что это не особо нужно кому-то, кроме как подписчикам тематических каналов с вакансиями. Казалось, что кроме меня это никому не интересно. Но получается наоборот.

Поэтому я подумал, что самым логичным продолжением будет рассказать, как я проходил скрининги и технические собеседования на аналитика данных в разных российских компаниях. Давай для начала разберемся с тем, что бывает на рынке труда аналитиков данных в 2025 году.

Вакансии от HR-фрилансеров

Они, как правило, минимально погружены в контекст. Задают довольно простые вопросы и плохо понимают твой реальный уровень знаний, благодаря чему можно довольно легко попадать на технические этапы. Например, так я ходил на продуктового аналитика в RuTube. Но их список может быть разным.

Вакансии от IT-подразделений в крупных компаниях

Контур, Альфа-банк, ВК, Лада — тут почти в 100% случаев есть скрининги. Если вы прошли отбор по резюме, то на первом созвоне вас попросят рассказать о себе за 2-3 минуты, пробегутся по опыту, а дальше будет такой вопрос:

«Имя, вы готовы будете пройти технический опрос от нашей команды, который буквально займет 30 минут?»

Разумеется, ты можешь отказаться, но тогда вероятность, что тебя позовут дальше, стремится к нулю. Хотя я не пробовал отказываться — если у вас был такой опыт, поделитесь в комментариях.

Стратегия «Оружейного барона»

Я сразу скажу, что изначальная моя стратегия отбора вакансий была следующей: учусь проходить собесы сначала на простых и небольших компаниях, которые соответствуют стеку. Обычно в мою подборку попадали: CPA-сети, AI-порно стартапы, а также вакансии из беттинга (например, Фонбет) и МФО. Я даже шутку с друзьями придумал, что еще чуть-чуть — и я дойду до аналитиков данных в компаниях по продаже оружия.

...и возможность напрямую влиять на демографию

Прохождение таких вакансий не было морально тяжелым. Я в целом не успевал полноценно готовиться, поэтому и требования к самому себе не взрывали мозг. Я жестко факапил на интервью просто потому, что вообще не представлял, о чем меня будут спрашивать.

Но интересно вот что: если ты тупишь в таких компаниях, будь готов к довольно неприятным персонажам на том конце провода.

Например, на собесе в AI-стартап по генерации голых теток интервьюер почти рассмеялась, когда я не смог ответить, как считается ROMI. Это было настолько непрофессионально и цинично, что вопросы от её коллеги, инженера данных, мне показались уже не такими жуткими. Жаль, что я тогда не пользовался тактикой «записи позора».

мвухаха, 1 час позора и здравствуй отказ

Level Up

Когда я почувствовал себя увереннее, стал откликаться и на остальных. На следующем уровне появляются вакансии от субподрядчиков Альфы, Газпрома и прочих гигантов. Я специально не ходил на собесы сразу в Яндекс, Озон, Сбер и прочие, чтобы сначала набить руку и понять, чего от тебя хотят в итоге. Чтобы наконец-то проходить дальше скрининга.

Я тут, кстати, согласен с Сашей Михайловым, который писал у себя в Телеге, что единственный рабочий вариант проходить собеседования — это заучивать их.

Списать с экрана, мне кажется, самым сложным вариантом. Набирать вопрос условно по SQL в Perplexity и потом отвечать на интервью — это просто будет очень долго и вряд ли прокатит. Но вполне возможно, что на техническом интервью (когда вы решаете задачу без камеры или в редакторе кода) вы можете это проделать. Я не пробовал и осуждаю.

После десятка завалов я решил поменять стратегию: я добавил решение задачек на SQL в различных сервисах, стал разбирать вопросы вместе с задачами в Perplexity и вести Гугл-документ. Когда тебе десятый раз задают вопрос про декартово произведение, ты, разумеется, уже легко приводишь ответы и даже можешь найти в своей памяти примерчик.

Если вы чувствуете, что провисаете в задачках по SQL, то начните с решения на этих сервисах в таком порядке:

• itresume.ru
• sql-academy.org
• sql-ex.ru

Работа над ошибками с ИИ

Еще походив на пару интервью, я подумал: а почему я все время должен по памяти восстанавливать, что мне говорили, а чего не говорили? Поэтому я решил записывать все интервью в CleanShot X и потом прогонять их в Яндекс Спич (который давал 3000 баллов), а дальше все эти вопросники скармливать Perplexity.

Шпаргалка автора для разбора задач на технических собеседованиях

Обратите внимание на важный нюанс: если загружать обычную стерео-запись, текст на выходе будет дублироваться. Поддержка Яндекса мне объяснила, что их алгоритм воспринимает левый и правый каналы как разных спикеров (как в колл-центрах: оператор и клиент). Чтобы данные не двоились, отправляйте аудиофайл строго в моно. Я конвертировал через ffmpeg простой командой:

ffmpeg -i input.wav -ac 1 output.wav

И это дало мощный буст. Вопросы, которые часто ускользали от моей памяти, я стал не просто разбирать, а понимать на том уровне, который мне вдалбливали еще на курсе аналитика данных в Практикуме.

Итак, у меня получился следующий план подготовки:
— сходить на парочку «тренировочных» собесов;
— сделать запись, чтобы не забыть вопросы;
— перевести аудио в моно и загрузить в SpeechKit Playground;
— разобрать вопросы самостоятельно или с ИИ;
— повторить перед следующим звонком.

А какие вы используете инструмент для прохождения собесов?