Собеседование продуктового аналитика в Авито

Коротко о видео

Открытый эфир AvitoTech показывает мок-собеседование продуктового аналитика, близкое к процессу Авито: кандидат рассказывает об опыте, отвечает на вопросы по SQL, Python, ML, планированию и приоритизации. Затем он решает вероятностную задачу с кубиком и продуктовый кейс Telegram о встроенном переводе в личных чатах: от формулировки проблемы до дизайна A/B-теста. В финале интервьюер разбирает логику вопросов и даёт кандидату развёрнутую обратную связь по матрице компетенций; его вывод о возможности следующей секции — оценка интервьюера в рамках мок-интервью.

Затронутые темы

Что взять на заметку

• Описывайте опыт через структуру «контекст — задача — действия — измеримый результат»; кандидат применяет её для кейса с чатами водителя и пассажира в inDrive.
• Для SQL полезно уметь не только назвать базы и оконные функции, но и объяснить оптимизацию: лишняя фильтрация до выгрузки, агрегации в запросе, преобразование таблиц и анализ плана запроса.
• В дизайне A/B-теста нужно заранее зафиксировать бизнес-проблему, гипотезу, целевую и контрольные метрики, аудиторию, сплит, MDE, уровень значимости, мощность и длительность эксперимента.
• В продуктовом кейсе сначала отделяйте пользовательскую проблему от решения: для Telegram это быстрая переписка на разных языках без ухода во внешний переводчик, а не просто «добавить переводчик».
• Метрика решения должна быть связана с исходной бизнес-проблемой: для переводчика уместнее проверять скорость ответа в релевантных чатах и связанные бизнес-метрики, а не выбирать количество сообщений без обоснования.
• Для экспериментов с несколькими группами и рынками учитывайте сегментацию, множественные проверки и поправки; при наличии сетевых эффектов отдельно продумывайте единицу рандомизации.