TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
Аналитический джаз

3 Aug, 18:07

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

Вам не стыдно готовиться к собеседованиям??

Мне тут недавно накинули, что некоторые считают, что готовиться к собеседованиям позор, и многие менторы принципиально к собесам не готовятся. Решила вынести тему на обсуждение в блог 🥁

Тут мне надо совершить каминг-аут - я сама готовлюсь к каждому собесу, и менти своих тоже готовлю в идеале к каждому собесу.

И речь не про generic повторение статистических терминов и нарешивание задачек по SQL (но это мы тоже делаем).

Речь про специфическую подготовку под конкретную компанию и вакансию 🤑

Моя последняя самостоятельная подготовка заняла ~1.5-2 дня исследований, штудирования статей и специфической технички. А компания при этом довольно рядовая 😐. Давайте разберем, что ж я делала эти два дня 🙃


✅ Подгонка опыта под вакансию

В вакансии нужен опыт в *сфере Х*, а у тебя он только опосредованный? Будь добр, изучи все, что связано с метриками *сферы Х*, свяжи это со своим личным опытом и уложи в стройную историю.

❗️ То что вы прошли скрининг != что вы идеально подходите под вакансию, и вас не будут про нее спрашивать

Вам еще предстоит это доказать рассказом о себе.


✅ Изучение истории компании и ее соцсетей

Соцсети - это Telegram, Instagram (реже), YouTube, Habr, Medium. На последних трех ресурсах компании могут публиковать рассказы о своих технологиях и исследованиях - то, что вполне может попасться на кейсах.

Иногда бывают еще какие-то статьи в Forbes или специфических журналах а-ля TravelTech, например 😲

Тут есть несколько основных целей:

➡️ Отвечать на вопрос "Что вы знаете о компании"
➡️ Глубже погрузиться в бизнес- и культурный контекст
➡️ Понять short-run и long-run цели
➡️ Поискать матрицу компетенций
➡️ Глубже понять техстек

Если вы нашли матрицу компетенций - это вообще 💎. Потому что вы сможете подогнать свой рассказ о себе идеально под грейд.


✅ Изучение структуры ЦА и Acquisition'а

❗️ Хорошее понимание маркетинга = хорошее понимание разрезов

• какую проблему решает продукт?
• упор на новых или старых пользователей?
• какая география? пол? возраст?

Тут я маньячелло 🔪 Я прям смотрю рекламные объявления в Meta Ads Library, захожу на Semrush и ищу источники трафика, ключевые слова, по которым находят компанию, и тп.

Важно, чтобы маркетинг работал хорошо. Если продукт не продается, какой классный у вас продукт - неважно. Со временем у компании наступят тяжелые времена.


✅ Полный разбор воронки и бизнес-модели

Хотите придумывать на кейс-интервью хорошие метрики для АБ? Просто подготовьте их заранее 🤓

Я не маг, который сразу насквозь видит каждую бизнес-модель. Я заранее иду в пробивать все вопросы про монетизацию компании, ищу ее фин отчетность, а также до дыр закликиваю сайт, чтобы понять, какие там есть фичи и этапы воронки 🤫


✅ Разбор специфичных продуктовых кейсов

... А дальше изучаю потенциальные задачи/проблемы, которые может решать компания 🥁

Это нужно, чтобы лучше понять:
• метрики,
• продукты,
• приоритеты.

Вообще очень важно понять, о чем компания думает в первую очередь - об инвесторах? Об окупаемости? О пользовательском опыте?

+ Я смотрю конкурентов:

➡️ Есть ли перед компанией/продуктом задача кого-то "обогнать"?

➡️ Что можно позаимствовать у конкурентов?

➡️ А что у них в соцсетях, с маркетингом и тд (колесо Сансары дало оборот 🤓)?

Хотите иметь наготове парочку гипотез по улучшению продукта? Соприте их у конкурентов.


✅ Разбор технических нюансов

Ну и финалочка - в некоторых компаниях вы вероятнее попадете на кейсы про сетевые эффекты, свитчбэк, ratio-метрики и тп.

Потому что у них такая специфика бизнеса!! 👍

➡️ Мало наблюдений? Вас вероятнее спросят про методы повышения чувствительности

➡️ Нет рандомизации? Готовьте Causal Inference

➡️ Пользователи в тесте общаются между собой? Опа, сетевые эффекты

Это не рандом. Это система, и вы можете такое предугадывать с вероятностью 80-90% и усиливать подготовку.

———
В общем, надеюсь, убедила, и вы поддержите меня 🔥🔥🔥, если было полезно 💪

Но мне вот интересно, правда ли многие не готовятся к собесам? И как оно в итоге складывается?

1.8k 0 31 24 69
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot