Мок-собеседование по продуктовому кейсу: кандидат ищет способ повысить конверсию из просмотра сбора денег в перевод и проектирует A/B-тест с предустановленными суммами. Ведущие обсуждают ценность функции, диагностику воронки, CustDev, метрики, выборку, стратификацию и правила остановки эксперимента, а затем разбирают решение кандидата. Сценарий построен на примере Т-Банка и прямо обозначен авторами как учебный, не относящийся к реальному процессу найма.
Источник: Твой ментор | Владислав Носковец
Открыть на YouTubeВ мок-собеседовании кандидат решает продуктовый кейс: как повысить конверсию из просмотра сбора денег в перевод за счёт предустановленных сумм. Он уточняет ценность функции для пользователей и банка, анализирует воронку и поведение участников, обсуждает CustDev и проверку причин проблемы до запуска эксперимента. Затем участники проектируют A/B-тест: формулируют гипотезу, целевую, прокси- и защитные метрики, подход к расчёту выборки и длительности, стратификации, мониторингу и остановке. В финале интервьюеры отмечают полезные уточнения кандидата, но указывают на неструктурированные рассуждения, недостаток выводов и неполноту дизайна эксперимента. Кейс построен на примере функции «Сбор денег» Т-Банка и назван учебным, а не частью реального найма.
1:22:38На мок-интервью кандидат решает кейс, имитирующий работу менеджера продукта в Яндексе: запуск премиальной подписки для наиболее ценных пользователей экосистемы. Интервьюеры проверяют сегментацию, ценностное предложение, состав бенефитов, экономику и метрики удержания.
ЯндексМок-собеседование
1:38:11Кандидат решает продуктовый кейс по A/B-тесту для Netflix, а интервьюер задаёт уточняющие вопросы и разбирает логику. Отдельно обсуждаются метрики, факторы влияния и типичные ошибки.
1:09:09Публичное мок-собеседование на Middle Product Manager. В двух связанных кейсах о мобильной игре кандидат разбирает, почему ежедневные награды не увеличили рекламную выручку, формулирует и валидирует продуктовые гипотезы, а затем сравнивает проверенную механику с предложением CEO внедрить колесо удачи. В финале интервьюер разбирает структуру ответа, пользовательские исследования, A/B-тесты, метрики и приоритизацию.