Analyst IT

Как составить резюме, которое не отправят в отказ на первом экране Салют! Недавно я проводила опрос по поводу поиска работы, и по итогу стало понятно, что сейчас резюме не проходят даже hr. Сегодня немного моих мыслей на этот счет. Сначала о том, что сейчас происходит. Рынок тяжёлый, и конкуренция среди IT-специалистов просто бешеная. Поэтому HR не вчитываются, а ищут повод отказать: нет нужного стека, не тот опыт, странная формулировка. Тяжелее всего тем, кто входит в профессию с нуля. Многих берут по знакомству и рекомендации: работодатель боится ошибиться, а проверенный человек надёжнее. Есть и ещё один страх: резюме и ответы на собеседованиях всё чаще делает ИИ. Шаблонный текст сегодня узнают быстро, и после него с недоверием смотрят на всё остальное. Это мои наблюдения за рынком, не статистика.

Расскажу случай. К нам на техническое собеседование пришёл парень. На каждый вопрос он сначала немного зависал и делал вид, что думает, а потом отвечал ровным монотонным голосом и ровно так, как написано в словаре. И так на все вопросы. Весь собес он то и дело изображал раздумья. Ответы были правильные, но живого человека за ними мы не увидели. Мы поняли, что ему помогает ИИ. Ни одного рабочего примера, ни одной запинки, ни одного «а вот у нас на проекте было так».

Поэтому резюме и ответы должны звучать так, как говорит живой человек с настоящим опытом. 🤔 Что просят в вакансиях Я посмотрела свежие вакансии мидл-аналитиков (из больше всего). Чаще всего там; SQL, REST и SOAP, Kafka или MQ, BPMN и UML, Swagger и Postman, Jira и Confluence, ТЗ с нефункциональными требованиями, проектирование БД и участие в приёмке. Много банков и финтеха. Если вы с этим работали, пишите теми же словами. Не «занималась интеграциями», а «описала REST-интеграцию, оформила спецификацию в OpenAPI». И читайте текст вакансии, а не только грейд: бывает «Middle, 3–6 лет» в заголовке и «не менее 5 лет» в требованиях. 🔫 Что убивает резюме • Одно резюме на все вакансии. • Обязанности вместо результатов: «писала ТЗ, взаимодействовала с командой». • Нет масштаба: непонятно, что за система и какая команда. • Общие фразы вроде «ответственная, коммуникабельная, нацелена на результат». Они ничего не говорят и выдают сгенерированный текст. ✅ Как собрать резюме 1. Название: «Системный аналитик (Middle)», без «аналитик / BA / PM» через слэш. 2. Сверху 3–4 строки: сколько лет, какие домены, с чем работаете, основной стек. 3. У каждого места работы сначала строка о проекте: что за система, сколько клиентов или интеграций, размер команды. Потом 3–5 пунктов: что сделали и что изменилось. 4. Цифры только настоящие. Нет точных — пишите масштаб: сколько методов API, сервисов, интервью. Слишком красивые круглые числа читаются как придуманные. 5. В навыках указывайте глубину: «Kafka проектировала с нуля, SOAP работала на готовых интеграциях». 6. Один-два обезличенных артефакта по ссылке: схема, фрагмент спецификации. Такое за вас не сгенерируешь. 7. Telegram для связи или другой мессенджер 8. Перед каждым откликом 10 минут на правки под текст вакансии. Пример Было: «Участвовала в интеграции с платёжной системой». Стало: «Описала интеграцию с платёжным шлюзом (REST, 12 методов): спецификация в OpenAPI, идемпотентность платежей, обработка ошибок и повторных запросов, сценарии приёмки. Вопросов от разработки по задаче стало меньше: с ~15 до ~3». Цифры условные, подставляйте свои. 🤷‍♀️Как быть, если знакомых в индустрии нет Не ждите, пока вакансию опубликуют. Напишите бывшим коллегам и руководителям, расскажите, что ищете и какую роль. Часть мест закрывается по рекомендации ещё до публикации. А на собеседовании рассказывайте про свои реальные задачи и ошибки, можно и с запинкой: так видно, что опыт ваш. Как подготовиться к разным собеседованиям (hr, техническое, финальное) я расскажу в след посте 😉 ❗️ Шаблон резюме мидла со всеми формулировками выложу попозже Если было интересно - ставьте реакции Если есть, что обсудить - пишите в комментах 👇 Источник: @ba_and_sa 💙 BA|SA | 💬 BA|SA

🏛Станьте корпоративным архитектором: управляйте развитием компании как единой системой Курс OTUS «Корпоративный архитектор / Enterprise Architect» — для тех, кто принимает решения на стыке бизнеса и технологий. 📅Старт: 26 ноября | Продолжительность: 4 месяца Вы перестанете видеть отдельные процессы и начнёте проектировать компанию целиком. Научитесь превращать стратегию в реальные изменения: формировать целевое состояние, выстраивать IT‑ландшафт и готовить дорожную карту трансформации. 🎯Что освоите: • TOGAF и ArchiMate — и как применять их в гибких организациях. • Методы Business Architecture Guild и The Open Group. • Подходы MBA для принятия экономически и технически обоснованных решений. 👥Для кого: бизнес‑ и системных аналитиков, архитекторов решений, руководителей продуктов и портфелей, тимлидов, CTO, лидеров цифровой трансформации и всех агентов изменений. 💼Практика — вокруг реального кейса: можно взять задачу своей компании или работать в группе. Примеры тем: трансформация IT‑системы, архитектура финтех‑компании, внедрение системы управления проектами. 🏆После курса вы сможете: • Управлять архитектурой предприятия с помощью гибкой методологии. • Принимать решения об инвестициях в цифровизацию. • Претендовать на позицию корпоративного архитектора в крупных компаниях. 💸Скидка 10 % на раннее бронирование — с 12 по 25 октября. 🗓Ближайшие открытые вебинары: • 23 октября, 22:00 — «NoSQL в бою: как Cassandra помогает строить отказоустойчивый бэкенд». • • 9 ноября, 22:00 — «Монолит или микросервисы? Руководство для архитекторов, которые ценят свои нервы». 👉Оставьте заявку и получите скидку на обучение: https://clck.ru/3WcVWd Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Вклад системного аналитика оценивают не по качеству постановки задач разработчикам. А как тогда? ⏳ 10 мин | 🟤🟤⚪️ Перейти | @ba_and_sa 💙 BA|SA | 💬 BA|SA

Приглашаем на Код аналитика — бесплатный митап ЮMoney для всех, кто работает с системным анализом 🔥 ✅ 22 октября, четверг, 19:00 (мск) — приходите на митап в Санкт-Петербурге или смотрите трансляцию. Эксперты из ЮMoney, Сбера и Бындюсофт поделятся опытом и обсудят актуальные рабочие задачи и способы их решения. Вот о чём будут доклады: 🟣 Вечно-меняющиеся требованиями и как с ними работать Разберём один из наших проектов с большим количеством стейкхолдеров и их требованиям, которые менялись в процессе аналитики. Обсудим, какие ошибки и удачные решения мы вынесли из этого проекта. 🟣 Готовый прототип — ещё не продукт: как ИИ-агент становится промышленным решением Расскажем, почему промышленный агент — это не просто более умный прототип, а управляемый контур, включающий спецификацию, ограниченную автономию, проверяемые навыки, постоянные проверки как контракт завершения и среду, в которой агент выполняет работу после релиза. 🟣 Автоматизация работы с архитектурой as Code Поговорим про покрытие архитектуры тестами и автогенерацию архитектуры. А ещё о развитии опенсорс-репозиториев и том, как всё изменилось за последние три года. 🟣 ИИ-практики в команде системного анализа Рассмотрим лучшие и худшие кейсы, обсудим, какие инструменты используем, как изменится экспертиза аналитика через два года и как справляться с высокой когнитивной нагрузкой. Зарегистрируйтесь, чтобы принять участие. Все подробности — на сайте митапа Код аналитика 👈

Что я поняла за первый год работы бизнес-аналитиком ⏳ 5 мин | 🟡⚪️⚪️ Читать статью | @analysis_it 💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT

Микросервисы — это не просто набор отдельных сервисов. Важно понимать, где живёт бизнес-логика и как не превратить архитектуру в сложную систему зависимостей. 🔥22 октября в 19:00 МСК на открытом уроке разберём основы проектирования бизнес-логики в микросервисной архитектуре: как декомпозировать логику по сервисам, какие паттерны использовать и как избежать хаоса при росте приложения. Поговорим о Shared Kernel, API Composition и Saga, разберём, где должна находиться логика в сервисе, API-шлюзе или общем слое, а также рассмотрим ошибки при проектировании и кейсы декомпозиции сложной бизнес-логики. Урок проходит в преддверии старта курса «Микросервисная архитектура» и будет полезен backend- и fullstack-разработчикам, архитекторам ПО и системным аналитикам. ⏰Зарегистрируйтесь и разберите основы проектирования бизнес-логики в микросервисной архитектуре: https://clck.ru/3WVWkB Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Поэзия агентной разработки или как теперь писать код ⏳ 15 мин | 🟡🟡⚪️ Читать статью | @analysis_it 💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT

Многие начинают работу с данными с базовых выборок, но быстро сталкиваются с вопросами: какие инструменты SQL использовать, как получать нужные данные и как превращать результаты анализа в решения. На открытом уроке 20 октября в 20:00 МСК разберем основные возможности SQL на практических примерах. Вы вместе с экспертом напишете реальные запросы, разберете бизнес-кейс и увидите, как аналитик работает с данными. Урок проходит в преддверие старта курса «Аналитик данных». Занятие подойдет начинающим аналитикам, студентам и специалистам, которые хотят уверенно работать с данными в аналитике продуктов, маркетинге, финансах и отчетности. Освойте инструменты, которые помогут перейти от таблиц к полноценному анализу данных: https://clck.ru/3WMSmf Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Системный анализ тогда и сейчас — профессия изменилась, но не так как все думают Когда я начинала работать аналитиком, основным инструментом был Word, согласование шло по почте, а UML-диаграммы рисовались в Visio и распечатывались на встречи. Серьёзно — распечатывались, потому что показать экран было не так просто. Сейчас Miro, Confluence, Figma, Notion, и ИИ который за минуту генерирует структуру документа. Всё изменилось — и при этом самое главное осталось ровно таким же. Что изменилось реально 🏎️ Скорость. Раньше на подготовку документа уходили дни. Сейчас черновик можно собрать за час — ИИ помогает со структурой, шаблонами, формулировками. Это не хорошо и не плохо — это просто новая реальность. Но она повысила ожидания: если раньше "неделя на ТЗ" было нормой, сейчас заказчик удивляется почему так долго. 👩‍💻 Инструменты совместной работы. Event Storming в Miro с командой из трёх городов — это обычная история. Пять лет назад это было экзотикой. Удалёнка изменила не только где мы работаем, но и как договариваемся и фиксируем решения. ✅ Доступность информации. Раньше чтобы разобраться в незнакомой предметной области нужно было найти эксперта или перечитать гору документов. Сейчас можно за вечер получить базовое понимание любой отрасли. Порог входа в новую предметную область сильно снизился. 🤔 Размытие ролей. Граница между аналитиком, продактом и проектным менеджером стала тоньше. Всё чаще аналитик занимается и приоритизацией бэклога, и работой с метриками, и фасилитацией стратегических сессий. Это расширяет возможности — и добавляет неопределённости. Что не изменилось — и это важно понимать 👥 Люди не изменились. Заказчики всё так же не могут сформулировать что хотят. Разработчики всё так же хотят чёткие требования. Конфликты интересов всё так же нужно разруливать вручную. ИИ не научился вытаскивать из технолога знания которые он сам не осознаёт. Не умеет почувствовать что заказчик говорит одно а имеет в виду другое. Не может выстроить доверие с командой которая сопротивляется изменениям. Всё что связано с людьми — осталось нашим. И судя по тому что я вижу — останется ещё долго. Что изменилось во мне как в аналитике Раньше я тратила много времени на оформление. Красивые таблицы, выверенные формулировки, идеальная структура документа. Сейчас это делает ИИ быстрее и не хуже. Освободившееся время ушло туда где ИИ не помогает: глубже разбираться в предметной области, больше времени на живое общение с заказчиком, думать о последствиях решений а не только об их оформлении. Не знаю хорошо это или плохо — но точно интереснее. Про страх который был и прошёл Помню как несколько лет назад в профессиональных чатах активно обсуждали: "нас заменят". ИИ напишет требования, сгенерирует документацию, проведёт анализ. Частично это случилось — рутинная часть работы действительно автоматизировалась. Но профессия не исчезла. Она стала другой. Аналитик который умеет работать с ИИ как с инструментом — стал продуктивнее. Аналитик который умеет только это — стал уязвимее. Потому что инструменты меняются каждый год, а умение думать и работать с людьми — нет. Двенадцать лет назад я не могла представить, что буду обсуждать требования в онлайн-доске с командой из разных городов и проверять черновики с помощью ИИ. Через двенадцать лет профессия снова будет другой — и это скорее интересно чем страшно. Если было полезно, ставьте реакции Источник: @ba_and_sa 💙 BA|SA | 💬 BA|SA

Как перейти от монолита к микросервисам без лишнего риска? 🎥 6 октября в 20:00 МСК на открытом уроке разберём практические подходы к переходу от монолита на микросервисы: как определить границы сервисов, выбрать стратегию миграции и не остановить разработку. На примере покажем, как работать со strangler pattern, декомпозировать систему по доменам, организовать работу с данными и транзакциями и избежать главной ловушки «распределённого монолита». 🔔 Урок проходит в преддверии старта курса «Микросервисная архитектура» и будет полезен backend-разработчикам, архитекторам, техлидам и DevOps-инженерам, которые работают с большими системами и планируют их эволюцию. Зарегистрируйтесь и разберитесь, как переходить от монолита к микросервисам поэтапно без остановки бизнеса и дорогих архитектурных ошибок: https://clck.ru/3WEKez Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

ИИ уже анализирует данные. Но умеет ли он делать это правильно? Нейросеть может быстро обработать таблицу, найти закономерности и подготовить выводы. Но без правильной постановки задачи легко получить ошибочные расчеты, неверные гипотезы и выводы, которым нельзя доверять. На открытом уроке 30 сентября в 20:00 МСК разберем, как применять ИИ в анализе данных: от подготовки запроса и очистки данных до поиска аномалий, проверки гипотез и создания аналитических выводов. Вы узнаете, какие задачи можно передать нейросети, как проверять ее результаты и превращать данные в рекомендации для принятия решений. Урок пройдет в преддверие старта курса «Аналитик данных». Занятие подойдет аналитикам, системным и бизнес-аналитикам, которые хотят сократить рутинные задачи и эффективнее работать с данными. Освойте практический подход к анализу данных с помощью ИИ и используйте новые инструменты в работе: https://clck.ru/3W43qk Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Как найти причину сбоев внешнего API и исправить её до того, как интеграция попадет в прод ⏳ 7 мин | 🟡🟡⚪️ Читать статью | @analysis_it 💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT

Не отставайте от рынка — учитесь со скидкой 16% Если чувствуете, что стоите на месте, и хотите освоить востребованную профессию, — сейчас хороший момент начать. Потому что до 30 сентября на все курсы Практикума действует скидка 16%.  Выбрать курс Вы сможете: — получить актуальные навыки; — освоить ИИ-инструменты для работы; — перенять опыт экспертов, которые двигают индустрию; — попасть в сообщество выпускников, где можно попросить совета и, возможно, найти будущих коллег. Просто выберите курс, начните учиться бесплатно и получите скидку 16% — она автоматически появится в личном кабинете.  Учиться! Erid: 2SDnjeTSaSP Название: ООО "ЯНДЕКС" ИНН: 7736207543

Салют! Что-то я немного выпала из телеграмной жизни, каюсь 😱 и возвращаюсь)) Сегодня погрузимся в тему sql и я для вас собрала небольшую подборку на тему БД: - SQL для аналитика - SQL для начинающих: 10 запросов, которые нужно знать каждому аналитику - SQL в 2026 для аналитика (с чего начать, где учиться и что реально нужно знать) - Как изучить SQL за ночь или шпаргалка для системного аналитика - Проектирование БД и почему важен SQL для системного аналитика: гайд по улучшению качества требований - Вопросы по SQL для подготовки к собеседованию Источник: @ba_and_sa 💙 BA|SA | 💬 BA|SA

Укрощение зоопарка сервисов: как системный подход одной команды повышает надёжность и скорость разработки ⏳ 16 мин | 🟡⚪️⚪️ Читать статью | @analysis_it 💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT

Помните, я совсем недавно писала о том, как ИИ изменил процесс собеседования для аналитиков? Очевидно, что ИИ меняет сейчас не только это. Уже не идет речь о том, пользоваться им или нет, с ним работают почти все. Другой вопрос — как адаптироваться к тому, что ИИ уже меняет продуктовую разработку, процессы и инфраструктуру. 5 сентября, уже завтра, Яндекс проведет deep tech night: конференцию о технологических вызовах в эпоху AI Это событие не про абстрактные прогнозы: только хардовые доклады и то, что AI меняет уже сейчас. Делюсь частью программы: — Мо Гавдат, ex-Chief Business Officer Google X, будет говорить о том, что идёт после первого поколения AI-систем и как вслед за ними будут меняться инженерные команды — Андрей Попов, руководитель общепортальных компонент из Яндекса, покажет на метриках, как AI ускоряет профессию разработчика прямо сейчас — Станислав Макеев, директор по технологиям и AI-трансформации в Яндексе Лавке, расскажет, как AI становится управляющим слоем физического мира Будет доступна онлайн-трансляция с Q&A-сессией. Записи всех докладов выложат позднее — первыми их получат зарегистрированные участники. Подробная программа — по ссылке

Когда все решения сходятся к тимлиду, команда начинает ждать, а руководитель — работать за всех. Согласования, приоритеты и спорные вопросы постепенно превращают его в узкое место, которое ограничивает скорость всей команды. 9 сентября в 20:00 МСК на открытом уроке разберём, как распределять ответственность и сохранять управляемость процессов без постоянного личного участия в каждом решении. Вы узнаете, что действительно стоит оставлять в зоне ответственности руководителя, а что можно передавать сотрудникам. Обсудим границы самостоятельности, распределение ролей и управленческие практики, которые помогают команде принимать больше решений самостоятельно. Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Руководитель команд в ИТ». Примите участие, если хотите меньше контролировать каждую задачу и больше управлять системой работы команды: https://clck.ru/3VcegV Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru

Аналитика начинается не с дашборда: как понять, какое решение должен поддерживать отчёт ⏳ 6 мин | 🟡⚪️⚪️ Читать статью | @analysis_it 💙 Analyst IT | 💬 Analyst IT

Токсичная команда — кто бывает токсичнее всего и как с этим жить Салют! Про токсичных заказчиков мы уже говорили. Но честно — иногда заказчик милейший человек, а вот внутри команды такое творится что хочется сменить не проект а город. Расскажу про типы которые встречала лично. И сразу скажу: токсичность в команде бьёт по аналитику особенно сильно — потому что мы работаем со всеми одновременно и деваться особо некуда. 1️⃣“Разработчик который считает аналитика лишним звеном” Классика жанра. Человек искренне убеждён что требования — это лишняя бюрократия и он сам прекрасно разберётся что нужно заказчику. Задачи берёт напрямую, документацию игнорирует, на встречи по требованиям приходит с видом “зачем я здесь”. Самое неприятное — иногда он технически сильный специалист. И это делает его позицию в команде устойчивой. Что помогало: не воевать и не доказывать ценность словами. Доказывать делом — находить противоречия в требованиях до того как они станут его проблемой на этапе разработки. Когда человек несколько раз избежал переделок благодаря нормальной аналитике — отношение меняется. Не всегда, но часто. 2️⃣ “Коллега-аналитик который тянет одеяло” Бывает когда аналитиков на проекте несколько. И один из них активно присваивает чужие идеи, подрезает зоны ответственности, на встречах с руководством говорит “я сделала” там где правильнее было бы “мы сделали”. Это особенно больно потому что предаёт человек со стороны — тот кто должен быть союзником. Что помогало: фиксировать своё авторство письменно и своевременно. Отправила предложение — в письме, с датой. Провела анализ — задокументировала с именем. Не из паранойи, а как рабочая гигиена. И никогда не выяснять отношения публично — только один на один и спокойно. 3️⃣ “Саботажник” Внешне лояльный, на встречах молчит или соглашается. А потом тихо делает всё чтобы изменения не прижились. Затягивает согласования, находит бесконечные причины почему “сейчас не время”, распускает слухи что проект бесполезный. Это самый сложный тип — потому что его токсичность невидима. Формально не к чему придраться. Что помогало: выяснить причину. Саботаж почти всегда про страх — потерять влияние, привычный процесс, статус. Один честный разговор тет-а-тет иногда решал больше чем месяц борьбы. Не всегда — но попробовать стоило всегда. 4️⃣ “Вечно негативный” Любая идея встречает “это не сработает”. Любое решение — “мы уже пробовали, бесполезно”. Любое изменение — “опять за своё”. Сам ничего не предлагает. Но чужие инициативы топит с завидной регулярностью. Такой человек особенно опасен на этапе сбора требований — его скептицизм заражает остальных и убивает открытость которая нужна для честного обсуждения. Что помогало: не спорить на общих встречах. Задавать вопрос: “Хорошо, это не сработает — а что по-вашему сработает?” Переводить энергию скептицизма в конструктив. Иногда получалось — оказывалось что за вечным негативом прячется человек с реальным опытом и болью от прошлых неудачных проектов. 5️⃣ “Звезда” Технически сильный, это знает и регулярно напоминает окружающим. Чужое мнение не интересно, на ревью документов снисходит — с видом одолжения. Если что-то идёт не так — виноваты все кроме него. С такими людьми сложно потому что они часто правы технически. Это даёт им уверенность что можно не считаться с остальными. Что помогало: апеллировать к их же логике. Не “ваш подход неправильный” а “помогите понять — вот этот сценарий ваш вариант покрывает?” Звёзды любят демонстрировать экспертизу — используйте это. Пусть объясняют. В процессе объяснения часто сами находили слабые места. Кто токсичнее всего — если честно Из всего опыта самым разрушительным для команды был не громкий конфликтный человек — а тихий саботажник. Потому что с открытым конфликтом можно работать. Тихое сопротивление незаметно разрушает доверие и атмосферу — и к моменту когда это становится видно урон уже нанесён. А с какими токсиками работали вы? Или может кто-то ту сам токсик? Источник: @ba_and_sa 💙 BA|SA | 💬 BA|SA

Fuckup Night от создателей Trisigma, Ares и karpov.courses Согласитесь, ивенты, где все делятся только своими успехами, уже поднадоели. Хочется реальных историй, где что-то пошло не по плану, но в итоге ошибка стала ценным опытом. Поэтому команда Trisigma собирает Fuckup Night 26 августа — без записи и красивых цифр. Истории расскажут: 🔸 Виталий Черемисинов (Trisigma) 🔸 Роман Нестер (Ares, Arteus LLM и Segmento) 🔸 Валерий Бабушкин (British Petroleum) 🔸 Беслан Курашов (plevako.ai и karpov.courses) Встречу проведут онлайн, поэтому подключиться можно из любой точки и всем, кто принимает решения на основе данных. ⚡️ Важно! Записи не будет, поэтому приходите на эфир. Главное — не забудьте зарегистрироваться.