Data Scientist / Data Analyst

РЕЗУЛЬТАТ

• 
  Качественная подготовка, сбор, очистка, визуализация сырых данных
• 
  Автоматизация отчётности, глубокая аналитика и ML модели под задачи бизнеса, построение прогнозов, сокращение времени анализа больших данных
• 
  Стратегический рост продукта/бизнеса через аналитические проекты, внедрение data-driven-культуры, развитие компетенций аналитики в команде

• 
  Сбор, верификация, очистка данных, простая визуализация
• 
  Построение базовых метрик/дашбордов, помощь в выгрузках

• 
  Excel/Google Sheets
• 
  Основы Python
• 
  Базовый SQL, Tableau/PowerBI (чтение), визуализация данных
• 
  API-выгрузки, базовые статистические методы

• 
  Обучаемость
• 
  Внимание к деталям
• 
  Усидчивость
• 
  Самоменеджмент
• 
  Настойчивость
• 
  Аккуратность

• 
  Базовый опыт и учебные проекты (портфолио)

  Опыт в анализе данных.
  
  Вопрос
  «Покажите примеры своих проектов/решённых кейсов по анализу данных.»
  
  Ответ
  Есть 3 учебных проекта в Jupyter‑ноутбуках (анализ продаж интернет‑магазина, исследование датасета Airbnb, предобработка и EDA данных из Kaggle). Код и ноутбуки выложены на GitHub.
• 
  Python/SQL (уровень basic, практика)

  Базовые навыки программирования и запросов.
  
  Вопрос
  «На чём писали код, какие запросы/алгоритмы реализовывали?»
  
  Ответ
  Писал на Python (pandas, numpy). Реализовывал SQL‑запросы: SELECT с фильтрацией, JOIN по двум таблицам, агрегаты SUM/AVG/COUNT, группировки. В Python писал функции для расчёта метрик и циклы обработки данных.
• 
  Навыки data cleaning/preprocessing

  Опыт предобработки.
  
  Вопрос
  «Как вы работали с пропусками/аномалиями в данных?»
  
  Ответ
  Использовал pandas: dropna (), fillna (), median/mean для замены пропусков. Смотрел describe () и value_counts () для поиска аномалий. В проектах убирал выбросы через IQR‑метод.
• 
  Визуализация (Excel/Tableau/PowerBI или matplotlib/seaborn)

  Практика дашбордов и графиков.
  
  Вопрос
  "Какие инструменты для построения графиков/дашбордов знаете?"
  
  Ответ
  Строил визуализации в matplotlib/seaborn (гистограммы, scatter, heatmap). В Excel делал дашборды с графиками продаж. В PowerBI строил интерактивный отчёт по категориям товаров.
• 
  Основы статистики и аналитики

  Знание базовых методов.
  
  Вопрос
  "Для чего нужны корреляция, медиана, среднее, выборка?"
  
  Ответ
  Среднее — показывает среднее значение, медиана лучше при аномалиях, корреляция измеряет взаимосвязь признаков. Выборка нужна для анализа части данных и проверки гипотез.
• 
  Обучаемость и желание развиваться в data‑направлении

  Готовность к развитию.
  
  Вопрос
  "Что осваивали за последние 3–6 месяцев?"
  
  Ответ
  Прошёл курс по SQL (Stepik) и Python для анализа данных. Освоил новые библиотеки: seaborn, scikit‑learn (базовые модели). Сделал pet‑проект — прогноз цен на жильё.
• 
  Внимательность и аккуратность

  Пример исправления ошибок.
  
  Вопрос
  «Приведите пример, как нашли ошибку в данных или коде?»
  
  Ответ
  При анализе заказов заметил, что даты распарсились как строки. Исправил через pd. to_datetime (), пересчитал интервалы — это изменило итоговый отчёт, избежали неверных KPI.
• 
  Готовность к офису/удалёнке/сменному графику

  Формат работы.
  
  Вопрос
  «Есть ли ограничения по формату или времени работы?»
  
  Ответ
  Готов работать в офисе, удалённо или в гибридном формате. Возможен сменный график, ограничений нет.
• 
  Коммуникативные навыки

  Способность донести выводы.
  
  Вопрос
  «Приходилось ли объяснять свой анализ не‑техническому человеку?»
  
  Ответ
  Да, в учебной группе объяснял результаты исследования визуально и простыми словами («холодные регионы дают меньше заказов, но выше средний чек»). Получил положительный фидбэк за понятную подачу.
• 
  Мотивация, ожидания по ЗП и согласие с условиями

  Ожидания кандидата.
  
  Вопрос
  «Что для вас важно в работе, какие ожидания по зарплате?»
  
  Ответ
  Важно работать с реальными данными и расти в Data‑аналитике. Зарплатные ожидания — вилка junior‑аналитика (50−70 тыс. ₽), в соответствии с рынком, открыто готов обсуждать бонусы и KPI.

• 
  Data mining
• 
  ML-проекты
• 
  Построение аналитики от бизнес гипотезы до отчёта/ML
• 
  Визуализация
• 
  Автоматизация BI
• 
  Работа с большими объёмами
• 
  A/B тесты

• 
  1,5–4 года
• 
  Портфолио кейсов (BI/ML/Ad-hoc)
• 
  Продвинутая работа с SQL/Pandas/PowerBI/Looker
• 
  Внедрение автоматизации или ML

• 
  Уверенный SQL/Python/R
• 
  Pandas/NumPy
• 
  PowerBI/Tableau
• 
  Структурирование данных
• 
  Знание A/B-тестирования
• 
  Опыт построения ML-моделей, Git.

• 
  Критическое мышление
• 
  Коммуникабельность
• 
  IT/бизнес-аргументация
• 
  Работа в команде
• 
  Гибкость, инициативность

• 
  Коммерческий опыт, готовое портфолио

  Опыт проектов с бизнес‑результатом.
  
  Вопрос
  «Покажите реальный аналитический/ML‑кейс для бизнеса.»
  
  Ответ
  В e‑commerce проекте построил модель прогнозирования спроса. Итог: сокращение излишков на складе на 18% и рост оборота. Делал отчёт по юнит‑экономике маркетплейса: выявил нерентабельные товары, что позволило перераспределить бюджет сэкономив 2,5 млн ₽ в год.
• 
  Продвинутые навыки Python + SQL (методы анализа, API)

  Глубокая работа со стеком.
  
  Вопрос
  «Какой стек данных предпочитаете и почему?»
  
  Ответ
  Использую Python (Pandas, NumPy, scikit‑learn, requests) для предобработки данных и ML. SQL — уверенно пишу сложные запросы с несколькими JOIN, оконными функциями и CTE. Работал с API Google Analytics и CRM. Стек удобен для интеграции разных источников и быстрой аналитики.
• 
  Построение и автоматизация отчётов/дашбордов

  Опыт BI и автоматизации.
  
  Вопрос
  «Какие BI‑инструменты использовали, какие отчёты автоматизировали?»
  
  Ответ
  Использовал Tableau и Power BI: автоматизировал отчёты по продажам (обновление 1 раз в сутки через связку SQL + BI). Строил дашборд для топ‑менеджмента: GMV, ROI каналов, retention. Настраивал рассылку отчётов для маркетинга.
• 
  Понимание A/B тестов и статистической проверки гипотез

  Опыт гипотез и метрик.
  
  Вопрос
  «Как проводили A/B тесты, какие метрики использовали?»
  
  Ответ
  Участвовал в A/B‑тестах лендингов. Использовал t‑test и z‑test для проверки значимости, p‑value < 0.05. Основные метрики: CR, ARPU. По результатам теста новый дизайн увеличил CR на 7%.
• 
  ML‑моделирование или опыт в аналитических продуктах

  Применение моделей машинного обучения.
  
  Вопрос
  «Расскажите о модели/методе ML, которым пользовались.»
  
  Ответ
  Строил модель логистической регрессии для предсказания оттока клиентов. Accuracy составил 83%. Реализовал модель регрессии для прогноза LTV клиентов. Объяснял бизнесу подход простым языком: какие признаки влияют на уход клиентов.
• 
  Работа с большими данными, структурирование данных

  Опыт работы с big data.
  
  Вопрос
  «С какими объёмами работали, что применяли для ускорения?»
  
  Ответ
  Работал с таблицами от 50 млн строк. Для ускорения использовал индексы в SQL, партиционирование таблиц. Аналитику делал через batch processing и ClickHouse.
• 
  Участие в автоматизации, оптимизации процессов

  Навыки оптимизации.
  
  Вопрос
  «Автоматизировали ли что‑то, сокращали лишние операции?»
  
  Ответ
  Да, писал ETL‑пайплайны на Airflow: загрузка данных из CRM в DWH. Автоматизировал отчёты — сократил время подготовки аналитики с 6 часов до 20 минут.
• 
  Готовность к KPI, условиям занятости

  Готовность к рабочим условиям.
  
  Вопрос
  «Готовы работать по KPI, с офисом/гибридом?»
  
  Ответ
  Да, KPI считаю нормальной практикой. Открыт к офису и гибридному формату. Есть опыт работы по SLA и планированию загрузки команды.
• 
  Аргументация и презентация решений

  Навыки презентаций.
  
  Вопрос
  «Как защищаете гипотезу или вывод перед заказчиком?»
  
  Ответ
  Формулирую инсайт простыми терминами, показываю данные на графиках. Например: «Новый таргет приносит лиды на 20% дешевле». Обосновываю выводы статистикой и визуализацией.
• 
  Навыки командной работы, позиция в проекте

  Опыт кросс‑функциональных взаимодействий.
  
  Вопрос
  «В какой роли вы любите работать — единолично или командно?»
  
  Ответ
  Работал в команде из аналитиков и маркетологов. Наставлял junior, помогал им с SQL‑запросами. Люблю командную работу: кросс‑функ взаимодействие с продуктом, BI, devOps.

• 
  Ведение ключевых аналитических проектов
• 
  Архитектура данных, roadmap аналитики, управление командой
• 
  Внедрение ML/AI/BI
• 
  Внедрение корпоративных стандартов

• 
  4–7+ лет
• 
  Опыт руководства/внедрения data-driven проектов
• 
  Стратегия ML/AI
• 
  Опыт управления командой аналитиков

• 
  Архитектура BI/ML решений
• 
  Продвинутые навыки stats/ML
• 
  Управление данными
• 
  Построение корпоративных data-фреймворков
• 
  Владение Spark/Hadoop/ETL
• 
  Feature engineering

• 
  Лидерство
• 
  Cтратегическое мышление
• 
  Навык наставничества
• 
  Ответственность за результат
• 
  Переговоры с бизнесом/IT

• 
  Опыт управления аналитическими/ML‑проектами

  Кейс end‑to‑end управления.
  
  Вопрос
  "Опишите свой самый амбициозный data science/аналитический проект."
  
  Ответ
  Вёл проект end‑to‑end для e‑commerce: от формализации бизнес‑требований до внедрения системы рекомендаций. Руководил командой из 8 аналитиков и инженеров. Результат — рост среднего чека на 22% и удержание D30 +15%.
• 
  Экспертиза в ML/BigData: архитектура, интеграция

  Опыт масштабных решений.
  
  Вопрос
  «Какие фреймворки, инструменты ML применяли, какие архитектурные решения принимали?»
  
  Ответ
  Использовал Spark для batch‑ML, Kafka для стриминга. ML‑модели — LightGBM и CatBoost, TensorFlow для экспериментов с NLP. Архитектура: Data Lake + DWH + ML‑сервис в контейнерах (Kubernetes).
• 
  Лидерство и развитие экспертизы в команде

  Наставничество.
  
  Вопрос
  «Как помогаете команде развиваться, обучаете новых сотрудников?»
  
  Ответ
  Организовал еженедельные knowledge‑sharing митапы, code‑review и внутренние воркшопы по ML‑фреймворкам. Наставлял junior‑аналитиков, двоих вывел до middle.
• 
  Глубокое понимание бизнес‑задач, стратегия

  Влияние на стратегию.
  
  Вопрос
  "Приведите пример, как ваша аналитика изменила стратегию компании."
  
  Ответ
  Разработал прогноз churn для телеком‑оператора. Выявил группы с высоким риском оттока, продукт внедрил таргетированные предложения. В итоге удержали 8% клиентов, что эквивалентно 120 млн ₽ в год.
• 
  Навыки внедрения ML/AI, автоматизации сквозных процессов

  Реализация ML в бизнес‑процессах.
  
  Вопрос
  «Что автоматизировали на уровне бизнеса, как внедряли ML/AI?»
  
  Ответ
  Построил энд‑ту‑энд ML‑пайплайн: сбор данных → фичи → обучение → деплой модели. Автоматизировал скоринг заявок в банке, сократил ручную проверку на 70%.
• 
  Публичная защита идей/результатов

  Навыки презентации.
  
  Вопрос
  «Как презентовали результаты/модели — кому и как?»
  
  Ответ
  Презентовал результаты C‑level руководству через BI‑дашборды и бизнес‑метрики. На внешних конференциях рассказывал о продакшн‑внедрении ML.
• 
  Решение критических инцидентов/ошибок в данных

  Опыт кризисного реагирования.
  
  Вопрос
  «Столкнулся с серьёзным багом/аномалией — как исправляли?»
  
  Ответ
  При сбое пайплайна логистики (данные о заказах дублировались) срочно перегрузили ETL, добавили тест на уникальность ID, сообщили бизнесу о задержке. Инцидент закрыли за 3 часа.
• 
  Поддержка культуры обмена знаниями, best practice

  Развитие командных практик.
  
  Вопрос
  "Как строите обмен знаниями в команде?"
  
  Ответ
  Создали wiki по ML‑проектам, проводим внутренние доклады и демо. Внедрил формат "ML Guild" — встречи экспертов раз в месяц.
• 
  Готовность к метрикам, KPI, ответственности перед топ‑менеджментом

  Фокус на бизнес‑результате.
  
  Вопрос
  "Что важнее — время вывода продукта или качество аналитики?"
  
  Ответ
  Балансирую: MVP должен выходить быстро, но критичные кейсы требуют качества. KPI: ROI проекта, точность модели, время time‑to‑market. Решения всегда стыкуются со стратегией бизнеса.
• 
  Согласие с условиями занятости, гибкость

  Опыт распределённого управления.
  
  Вопрос
  «Готовы управлять распределённой командой, format project‑based?»
  
  Ответ
  Да, есть опыт управления командами из разных регионов. Настроил синхронные митапы и отчётность. Один из проектов вёл полностью удалённо с командой в 4 странах — релиз был в срок.