Собеседование на продуктового аналитика (mock-интервью)

Коротко о видео

Это mock-интервью на позицию продуктового аналитика: Ксения рассказывает о работе аналитиком в Яндексе, включая проект с ростом заказов на 8% по её оценке. Основная часть посвящена методологии и дизайну A/B-тестов, включая кейсы LinkedIn и Telegram, выбор метрик и влияние пересечений пользователей. В конце кандидат решает SQL-задачу о доле выручки пользователя в стране, алгоритмические задачи на Python и получает развёрнутую обратную связь.

Затронутые темы

Что взять на заметку

• В самопрезентации полезно связывать опыт с измеримым результатом: кандидат приводит пример роста заказов на 8%, который она относит к своему проекту с пуш-уведомлениями.
• Для A/B-теста нужно заранее определить целевую аудиторию, контрольную и тестовые группы, а также обеспечить случайное и сопоставимое распределение пользователей по регионам и истории заказов.
• Не стоит завершать эксперимент только из-за раннего положительного результата: собеседники подчёркивают необходимость покрыть недельную цикличность и проверить устойчивость эффекта.
• Рост одной метрики нужно проверять через сопутствующие метрики и здравый смысл: изолированное изменение может оказаться случайностью или следствием побочного эффекта.
• При параллельных экспериментах нужно проверять конфликты и пересечения; независимые изменения можно изолировать через слои и слоты, конфликтующие — разводить по аудитории.
• Для KPI роста продукта установки недостаточны: кандидат и интервьюер приходят к метрике установки с последующей активацией, например отправкой сообщения.
• В SQL-задаче полезны предварительная фильтрация успешных заказов, агрегации по пользователю и стране и оконные функции; в Python — потоковый подсчёт через словарь, set для уникальности и один проход с двумя максимумами.