Загрузка…
Загрузка…
analyst / middle / behavioral
Формат
online
Стадия
behavioral
Когда
within_quarter
Длительность
—
01
Поведенческий
Сколько вы хотели бы, чтобы мы вам платили? (ожидания по зарплате)
Вопрос от HR на скрининге; кандидат почувствовал намёк, что зарплата ниже рынка
02
Поведенческий
Расскажи о своих интересах в аналитике — что тебе интересно, чтобы я скорректировал рассказ о задачах команды
Встреча с руководителем отдела продуктовой аналитики Яндекс Маркета (Александр)
03
Поведенческий
У тебя больше опыта в SQL или в Python, или используешь и то и то?
Кандидат ответил, что в основном работает с SQL, Python — по необходимости; интервьюер сказал, что большинство задач решается SQL (YQL со вставками Python)
04
Кейс
Как ты относишься к работе из офиса и очным встречам — тебя это не пугает?
Команда работает гибридно, ожидание 2-3 дня в офисе; кандидат ответил, что фанат ходить в офис каждый день
05
Поведенческий
Как ты относишься к алкоголю? (в контексте тимбилдингов и неформального общения команды)
Follow-up: нормально ли относишься к тому, чтобы сходить с командой пообщаться после работы; кандидат не пьёт, но за тимбилдинги
Заметки
Видео-ретро блогера-аналитика о собеседовании в Яндекс Маркет на вакансию «Продуктовый аналитик в Маркет» (команда B2C-аналитики: воронка покупки, карточка товара, поиск, UGC-контент). Транскрипт покрывает HR-скрининг и мотивационную встречу с руководителем отдела аналитики — встреча была в основном презентацией задач команды (A/B-тесты, прокси-метрики, ухудшающие эксперименты, метрика полноты контента, YandexGPT-генерация описаний), конкретных технических вопросов почти не было. Процесс найма: после встречи с лидом — серия секций (кодинг на SQL, секция по статистике/матанализу/теорверу с задачами на выбор), затем финал с разбором бизнес-кейса и выбором команды (B2C, B2B, финтех). Кандидат не прошёл математическую секцию (проводили сотрудники финтеха, детали обещаны в следующем видео). Другие компании (Ozon, Wildberries, Таобао, Авито, Сбермегамаркет) упоминаются только как контекст про маркетплейсы, не как собеседования.
Подготовка
HR прислала материалы для подготовки: курс по статистике на Степике (Карпов), задачи по SQL, задачи по Python (вероятно LeetCode). Алгоритмической секции в чистом виде нет — проверяют матстат и теорвер, поэтому стоит повторить именно их. Кандидат рекомендует бесплатный курс Глеба Михайлова по статистике на YouTube; «Статистика и котики» показались ему местами запутанными. HR рекомендовала взять неделю на спокойную подготовку перед секциями. На SQL-секции возможна скидка/замена, если кандидат сильнее в Python.
Стиль интервьюера
Руководитель отдела (Александр) вёл встречу как презентацию команды и задач, доброжелательно, в формате свободного диалога без задач и проверочных вопросов; сам предложил перейти на «ты», в конце подробно рассказал про процесс найма и пообещал поставить на секции «максимально адекватных» интервьюеров из будущих коллег. HR (Яна) приятная, без давления, прислала материалы для подготовки. В начале были технические накладки: кандидату дали не ту ссылку, встреча началась с опозданием на 10-15 минут.