Тагир Анализирует
Я аналитик из Яндекса. Пишу про свою работу, датавиз, новости индустрии, интересные факты и карьеру Закончил Вышку по направлению NLP. Раньше работал в Ozon и в Альфа-Банке. Веду @zarplatnik_analytics Автор: @travelwithtagir РКН: https://clck.ru/3N3UVy
نمایش بیشتر📈 تحلیل کانال تلگرام Тагир Анализирует
کانال Тагир Анализирует (@tagir_analyzes) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 11 711 مشترک است و جایگاه 3 313 را در دسته حرفه و رتبه 55 031 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 11 711 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 04 سپتامبر, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 37 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر 4 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 26.41% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 14.22% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 3 093 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 1 665 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 64 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند аналитика, стартап, yandex, рекрутер, duolingo تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Я аналитик из Яндекса. Пишу про свою работу, датавиз, новости индустрии, интересные факты и карьеру
Закончил Вышку по направлению NLP. Раньше работал в Ozon и в Альфа-Банке. Веду @zarplatnik_analytics
Автор: @travelwithtagir
РКН: https://clck.ru/3...”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 04 سپتامبر, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته حرفه تبدیل کردهاند.
در حال بارگیری داده...
| تاریخ | رشد مشترکین | اشارات | کانالها | |
| 05 سپتامبر | +1 | |||
| 04 سپتامبر | +9 | |||
| 03 سپتامبر | +1 | |||
| 02 سپتامبر | +5 | |||
| 01 سپتامبر | +6 |
| 2 | 👋 Привет, я не квант, спасибо за предложение
Примерно раз в квартал происходит одно и то же: мне пишет пачка рекрутеров из HFT
И самое забавное – каждый раз пишут про Yandex Cup. Видимо, идут по всему лидерборду соревнования. Приятно
Работать в HFT я не планирую, поэтому ответ каждый раз один
Начался новый квартал, поэтому отвечу сразу здесь – привет, я не квант, спасибо за предложение
А у вас есть такие ритуалы общения с рекрутерами? 👉
@tagir_analyzes | 2 651 |
| 3 | Weekend Offer* для ML и DL-специалистов
Приглашаем инженеров с опытом от 2 лет в NLP, CV, Classic ML и RecSys получить быстрый офер в одну из команд Яндекса.
За выходные вы сможете пройти основные этапы найма:
🔛12 сентября — две технические секции онлайн.
🔛13 сентября — финальные интервью и знакомство с командами.
Все этапы пройдут онлайн, вам понадобится только ноутбук и тихое место.
Подробности и регистрация на сайте: https://yandex.ru/project/events/wo-ml-0926 | 2 064 |
| 4 | 🎓 Закрыл первый курс магистратуры на одни пятерки
Пятерки тут, конечно, не главное – но повод рассказать про любимую магистратуру отличный
Учусь в AI Talent Hub в ИТМО. Шел туда в первую очередь за возможностью развивать свой проект во время учебы. У меня это Карьерник, и все, что я делаю для продукта, идет в учебу тоже. Звучит как лайфхак, но все честно – я и так вкладываю в него свободное время, и хорошо, что не приходится параллельно изображать бурную деятельность
Радует, что учебный план собирается как конструктор: выбираешь роль, потом один из четырех треков, а дальше дисциплины – в базе 80+ курсов, включая курсы ШАДа. Понял по ходу, что тебя тянет в другую сторону – перестраиваешь траекторию. Я так добавил себе много продуктовых курсов
Самым большим сюрпризом стала смена парадигмы. Фокус не на изучении конкретных инструментов и не на прокачке хардов, а на том, что ты с их помощью создаешь или улучшаешь. За год у меня прошли продуктовые исследования, DL, публичные выступления – и везде в итоге спрашивают про результат, а не про то, что ты выучил
😺 Отсюда и главный кайф: со своим продуктом можно заходить прямо в курсы. В тех же продуктовых исследованиях я разбирал не абстрактный кейс из методички, а Карьерник – проводил CustDev, строил когортный анализ, изучал конкурентов – а все это проверяли знающие люди. В конце ВКР можно защищать бизнес-тезисом, то есть диплом – это мой продукт, а не 80 страниц про чужую тему
Практики вообще много: задачи компаний-партнеров, хакатоны, командные проекты. Погружение в учебу у меня началось как раз с хакатона, где мы с командой взяли задачу Яндекса и работали над ней пару недель. Даже забрали какое-то призовое место
Комьюнити тоже супер живое. Тут разбирают друг у друга пет-проекты, скидывают вакансии, зовут в команды на хакатоны и вполне серьезно помогают, когда у кого-то что-то не сходится. Народ при этом собрался очень разный – кто-то из бигтеха, кто-то пилит свой продукт, а кто-то пришел из науки
Ну и формат – онлайн, но со статусом очной магистратуры: отсрочка, льготы, диплом ИТМО. В общем, я балдею. После не самого приятного опыта бакалавриата в Вышке я был рад попасть в гибкую (!) и комфортную среду, где не приходится притягивать за уши учебные активности
🔔 Набор в новый поток еще идет, заявки принимают до 28 августа – заглядывай на сайт магистратуры. Задавайте свои вопросы в комментах – постараюсь ответить, а если не смогу – позову коллег
200 реакций 👉 и второй курс тоже закрою на пятерки
@tagir_analyzes | 4 108 |
| 5 | 🔧 Мою первую задачу в аналитике решили несколько if-ов
Свою карьеру я начинал стажёром в Поиске Ozon больше 5 лет назад. Одна из первых задач звучала солидно — находить «кривые» карточки товаров. Те, где в описании указан чужой артикул, фото не от того товара, а в название накидано ключевых слов, чтобы вылезти повыше в выдаче
Что делает стажёр, который только что прошёл курс по ML? Идёт собирать модель. Разметка, фичи, кросс-валидация, красивый ноутбук с метриками — всё как по учебнику
А потом я от скуки открыл выгрузку и пролистал карточки глазами. Штук двести подряд
И выяснилось неприятное: большая часть нарушений ловилась несколькими тупыми правилами. Регулярка на артикул в описании, проверка длины названия, сверка категории. Пара условий, написанных за вечер, била мою модель, на которую ушли недели
Признаваться в этом тогда было стрёмно. Модель — это то, что показывают на демо и вписывают в резюме. А if/else — таким обычно не гордятся. Ну или я так думал
Так вот, спустя годы я думаю, что это была офигенная задача. Она научила простой вещи: сложность решения должна быть следствием задачи, а не следствием того, что ты недавно выучил или что сейчас модно
С тех пор постоянно замечаю это вокруг. Сейчас все тащат LLM-ки туда, где хватило бы SQL-запроса и одного разговора с продактом. Раньше на этом месте был бустинг, до него — дашборд, который никто ни разу не открыл. Технология меняется, ошибка остаётся та же
💊 Почему я вообще об этом вспомнил
12 сентября в Москве пройдёт конференция «Продукты 24 × ffdd2d» от Т-Банка — для продактов, аналитиков и дизайнеров. Ровно про то, чтобы посмотреть на привычные вещи под другим углом
Три зала — три способа это сделать:
• Ломаем шаблоны — про нестандартные решения и то, как идти вопреки общепринятому
• Достигаем результатов — про системное мышление, продуктовую и бизнес-логику, устойчивый рост
• Говорим прямо — зал без записи и трансляции, где честно обсуждают сложные решения, ошибки, конфликты и провалы
😺 Место — комплекс «Мечта» на набережной парка Горького. Количество мест ограничено, заявки проходят модерацию. Регистрируйся по этой ссылке
А какое профессиональное правило нарушали вы — и не пожалели? Го в комменты, самые злые истории заберу в отдельный пост 👉
@tagir_analyzes | 3 188 |
| 6 | 💼 Как финансисты Anthropic используют Claude
Я недавно разбирал статью Anthropic про то, как они закрывают 95% вопросов к данным без аналитика. Держите ещё один заход из соседней команды – у них есть разбор про то, как с этим живут финансисты. Рассказывает Alice Fong из corporate finance & strategy 🏁
Боль знакомая: квартальная преза для борда, цифры обновляются каждый день, слайды правят несколько человек параллельно. И к дедлайну в тексте на одном слайде одно число, а в таблице на другом – уже другое. Ловить это приходится глазами, перечитывая всю презу целиком
Вот как она пустила агентов в свою рутину:
• Проверка презы перед бордом. Задача по сути одна: проверь, что каждая цифра и каждое утверждение сводятся к единому источнику правды. И вторым заходом – прочитай это глазами члена борда и отметь, где текст противоречит сам себе или опирается на контекст, которого у читателя нет
• Черновик месячного ревью. Она закидывает таблицы из финмодели и просит написать первый черновик тем голосом, которым команда уже пишет: выручка была А против Б, отклонение В%, потому что Г. Дальше правит руками
• Разбор чужой финмодели. Claude for Excel разматывает ссылки между вкладками и находит структурные косяки до того, как она потратит вечер на чтение незнакомого экселя
• Разные проекты под разные аудитории. Для месячного ревью один, для борда другой. Тон и договорённости отличаются, значит и память должна быть разная
Главное во всей статье: агент забрал не аналитику, а проверку. Сходятся ли цифры между слайдами, то ли это определение метрики, не противоречит ли текст сам себе – вся душная механика, где человек ошибается просто от усталости. А что эти цифры значат и что с ними теперь делать – по-прежнему не его работа
У нас то же самое, только слова другие. Сверка с источником, дедуп, проверка, что метрика бьётся с продовым дашбордом – это уже частично уезжает к агенту. Выйти к продакту и сказать, что делать – пока нет
Вот что легко упустить. Определения, договорённости и нужный тон кто-то записал руками один раз – а дальше их надо чинить каждый месяц, когда поменялась форма отчёта или появилась новая метрика. Часы освободила не подписка за 20 баксов, а вот это занудство
И дисклеймер, без которого пост будет нечестным. Anthropic тут в тепличных условиях: свои данные, свой контур, фронтир-модель из первых рук и ноль разговоров с безопасниками про NDA
У нас же в контуре обычно крутится дипсик годовалой давности, и доверить ему сверку цифр перед бордом – ну такое
Плюс всё это надо тащить на себе. В прошлом посте про 95% была отрезвляющая деталь: без поддержки точность за месяц сползла с 95% до 65%
Здесь будет ровно так же – перестанешь обновлять контекст, и агент начнёт уверенно писать красивый нарратив по неправильным числам
А что у вас первым забрали агенты? Ежегодную индексацию?
@tagir_analyzes | 4 943 |
| 7 | 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. | 2 769 |
| 8 | 🏆 Один и тот же чайник назван двенадцатью способами
Свою карьеру в аналитике я начинал в Ozon еще 5+ лет назад. Сильнее всего первые месяцы меня удивили данные. В учебном проекте тебе дают чистый csv
Потом ты выходишь на работу, открываешь базу и видишь – один и тот же чайник назван двенадцатью способами, часть фото не от того товара, а в описании всплывает артикул из чужой категории
Так вот, 10 августа стартует E-CUP 2026 Students – ML-соревнование для студентов от моих друзей из Ozon Tech. Решил рассказать, в чем я планирую участвовать
Три трека, все на реальных обезличенных данных Ozon:
• Поиск дубликатов товаров – тот самый матчинг: понять, что две карточки от разных продавцов это один и тот же товар
• ИИ-модерация карточек маркетплейса – ловить нарушения и косяки в описаниях и фото
• Прогнозирование поведения пользователей – классика рек. систем
Вторую задачу я как раз пытался решать стажерчиком в Поиске – только не ИИшкой, а правилами на уровне if/else (хотя это часто работает лучше, чем сложный МЛ)
Всё онлайн, участвовать можно одному или командой до пяти человек. Призовой фонд – 7.200.000₽, мерч и билеты на E-CODE, где 12–13 сентября наградят победителей
Главный кайф таких соревнований – задачи совсем не те, что решаешь каждый день. За пару недель залезаешь в матчинг или модерацию без легаси, согласований и вопроса, влезет ли это в квартальные планы 👉
Регистрация уже открыта, вот ссылка
Если залетите – пишите в комменты, какой трек взяли. Увидимся на лидерборде! А пока – я на картинке, нашли?
@tagir_analyzes | 4 851 |
| 9 | 🍺🍺 Знать метрики и декомпозировать их на собесе – два разных навыка
Недавно я выкатил Каталог метрик на сайте Карьерника – дерево, где видно, из чего складывается любая North Star. Получилось вполне наглядно: открыл, посмотрел, почитал, закрыл
Вот только на собесе этой картинки перед глазами нет. Трафик за квартал вырос на 25%, а выручка стоит – где теряем. И формулу надо не вспомнить, а собрать вслух за пару минут. Когда читаешь – всё логично и очевидно, когда спрашивают – собираешь с нуля и путаешься в уровнях
Поэтому в тренажёре Карьерника появился новый режим – Собери формулу метрики
Даём метрику, ты собираешь её из чипов-драйверов в правильном порядке. Промахнулся – подсветим, какой кусок не тот. Собрал – получаешь разбор: как читать, где частый косяк, здоровый диапазон и живой вопрос интервьюера
Что внутри:
🧩 54 метрики – выручка, юнит-экономика, SaaS, маркетплейсы, финтех, B2B
📊 Разбор и бенчмарк к каждой
🎤 Вопросы 1:1 с собеса, а не сухие определения из учебника
⚡ Энергия, XP и стрики – как в обычной тренировке
Три места, где сыплются чаще всего:
• CTR. Собрать Клики ÷ Показы легко, а дальше идёт добивающий вопрос: почему высокий CTR при нулевых заказах – это плохой сигнал
• ARPU и ARPPU. Первое делится на всех пользователей, второе – только на платящих. Звучит очевидно ровно до момента, когда просят объяснить, почему ARPU вырос, а ARPPU не двинулся
• Конверсия. Кандидат называет цифру, а интервьюер спрашивает: конверсия из чего во что, за какое окно и считаешь ты по сессиям или по пользователям. Ошибся в знаменателе – и вся декомпозиция дальше едет вслед за ним
Залетайте по ссылке или по этому пути: Карьерник → Тренировка → Метрики
Баги, пожелания и доработки приносите в @kariernik_feedback. Режим будет дорабатываться, а метрик станет больше
Наберём 200 реакций 👉 и я добавлю режим, где интервьюер после твоего ответа просто молчит 40 секунд
А вас на какой метрике ловили на собесе чаще всего? Кидайте в комменты – самые злые заберу в тренажёр
@tagir_analyzes | 4 005 |
| 10 | 🪐 До золота не хватило пары планет
Я тут недавно участвовал в Orbit Wars и почти всё время болтался между бронзой и серебром. Скор иногда подкидывало в золото, но потом сразу оседало обратно
В итоге – первое серебро в соло. Призовой фонд был $50k, мне из него не досталось ничего – зато медалька на месте, уже добавил в резюме
Напомню, что за сорева:
Orbit Wars – космическая RTS: планеты крутятся вокруг солнца и клепают корабли, ты запускаешь флоты и захватываешь чужое численным перевесом. Пишешь не ходы, а бота, который играет сам за себя. Скор – живой рейтинг: твой бот круглосуточно рубится с ботами других участников, выиграл – вверх, проиграл – вниз
Дальше – мой заход на грабли, строго по порядку
Ещё в середине соревы я решил, что дальше меня вытянет только нейронка. Обучил сеть клонировать ходы топов лидерборда – 1.4 млн примеров состояние→ход. Запустил как самостоятельного бота и получил 0 побед из 150 против обычной эвристики
Почему: клон ошибается примерно в трети решений, за 500 ходов ошибки копятся снежным комом, и партия сваливается в труху уже к 110-му ходу. Чистое клонирование в принципе не может быть сильнее того, кого клонирует
Ладно, обучу с нуля через self-play. Дважды провал – без масштаба и GPU обучение просто дрейфует в тупик и учится бить только своих же предков. Решил оценивать позицию отдельной моделью. Опять мимо
А сработало вот что – нейронка не как игрок, а как советчик. Есть сильная публичная эвристика, которая считает выгоду каждого запуска флота. Я к её оценке добавил маленькую подсказку от сети: насколько ход похож на то, что делают топы. Выкрутил силу этой подсказки – и винрейт против базы прыгнул с 60 до 72%
Это был первый статзначимый прирост за всё соревнование. Всё остальное – 12 стратегических тюнингов, свои эвристики – давало честный ноль
Два вывода, которые забираю с собой:
🏋️♂️ Подсказка сильнее клона. В играх с длинным горизонтом чистый клон захлёбывается на накопленных ошибках, а мягкий прайор поверх проверенной эвристики берёт лучшее из двух миров
🎉 Иногда правильный ход – вообще не тащить ML. Ту позицию, что я пытался оценивать нейронкой, почти идеально предсказывала одна простая фича – разница в числе кораблей
А золото – там сидят боты на голову выше, и туда нужна была полноценная нейронка-драйвер плюс тяжёлый RL на GPU-масштабе. Вот тут рассказывали, кто оказался в золоте
@tagir_analyzes | 4 117 |
| 11 | 🇯🇵 Меня пригласили выступить на JAPAN & AI SUMMIT 2026
Помните, я получил премию ИИ-гуру от RuCode? Кажется, наверху это не осталось незамеченным
Недавно мне написали организаторы конференции – само японское правительство меня приметило и позвало на JAPAN & AI SUMMIT 2026. Оплатили перелёт, проживание и даже такси из аэропорта
Еду сейчас в этом такси, а на спинке переднего сиденья крутят рекламу того самого саммита. Приложил фото к посту
Саммит – это что-то. Главный зал прямо в парламенте, делегации из 40 стран, роботы разносят матчу и суши, синхронный перевод на 12 языков. Мой доклад воткнули между вице-министром цифры и каким-то дядькой из FLUX
За кулисами тот самый дядька жмёт мне руку и говорит, что давно читает канал – даже китов иногда ставит
Примерно так выглядят сны с температурой в 40 градусов. Но я сейчас действительно в Японии – пишу этот пост, пока жду свои суши. А вам снится работа в горячке?
@tagir_analyzes | 4 466 |
| 12 | 📦 Мой первый месяц в новой команде обычно выглядит так
Открываю дашборд, вижу метрику – и не понимаю, откуда она берётся. Лезу в код, там легаси от троих уволившихся ребят. Иду к людям – они сами не помнят, как оно считается. А продакт уже спрашивает, почему цифра просела
Знакомо? Это не какая-то моя личная драма – так выглядит вход почти в любой сложный домен, где нет ни готовых данных, ни выстроенных пайплайнов
Ровно про это – бесплатный вебинар от karpovꓸcourses в четверг, 23 июля, в 19:00 по МСК
Спикер – Илья Шведов, Senior-аналитик Авиасейлс, в своё время приходил на технологию комбинирования билетов, где ключевая метрика болталась на 10% ниже OKR – а где теряется каждый %, не понимал никто. На вебинаре разберёт, как из такой точки вырулить к реальному влиянию на бизнес
Что заберёте с собой:
▶️ Как заходить в незнакомый домен и быстро понимать, как устроена система
▶️ Как превращать сырые данные в бизнес-инсайты
▶️ Как декомпозировать страшную метрику на управляемые куски
▶️ Как строить инструменты, которые снимают с тебя поток ad hoc-запросов, а продакту дают работать самому
▶️ Как связать аналитику с OKR и бизнес-результатом, чтобы работа была видимой, а не растворялась в фоне
Вебинар зайдет, если вы продуктовый или дата-аналитик в сложном домене, тимлид, который строит аналитические процессы, или новичок, которому хочется наконец увидеть, как это работает end-to-end
👉 Формат живой, запись потом пришлют. Регистрируйся по этой ссылке
Реклама. ООО "КАРПОВ КУРСЫ". ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHqJRus | 2 267 |
| 13 | 🌳 Собрал все метрики аналитика в одно дерево
Почти на каждом продуктовом собесе повторяется один и тот же момент – тебя просят разложить метрику на драйверы. Трафик за квартал вырос на 25%, а выручка стоит на месте – где теряем?
Для подготовки к этому я запилил новую страницу на сайте Карьерника – Каталог метрик для аналитика. Что внутри:
🌳 Дерево метрик – выбираешь North Star (выручку, LTV, retention, MRR) и видишь, из чего она складывается. Жмёшь любой рычаг – он раскладывается дальше, а весь путь сверху остаётся на виду
📄 79 метрик, и по каждой – формула, расчёт в SQL и типичная ловушка, на которой чаще всего заваливаются
🔍 Фильтр по отрасли (маркетплейс, SaaS, финтех, мобилки) и категории + поиск по названию. Готовишься в конкретную компанию – собираешь ровно её стэк метрик
🗂 Тематические подборки под индустрию: маркетплейс (GMV, take rate, ликвидность), SaaS (MRR, NRR, rule of 40, CAC payback) и даже AI-продукт (hallucination rate, RAG precision, стоимость токенов)
И у каждой метрики есть блок про то, как её спрашивают на собесе – с живой формулировкой вопроса
Залетайте, выбирайте свою любимую метрику и раскладывайте её на рычаги: https://kariernik.ru/metriki
Страница постепенно дорабатывается. Пишите, если замечаете неточности или хотите предложить новые метрики – добавлю. И заглядывайте в тренажер: @kariernik_bot
@tagir_analyzes | 5 307 |
| 14 | 🎤 Все пилят агентов. Никто не признаётся, что они не работают
Почти все доклады про AI-агентов звучат одинаково – мы собрали пайплайн, подключили LLM, вот красивые метрики, ждем аплодисменты
А где часть про то, как это полгода не заводилось в проде, сколько денег утекло в токенах?
Мои друзья из Ozon Tech завтра (16 июля) проводят ML&DS Offstage. Это не конференция, а закрытая камерная встреча для своих – без записи и трансляции
Программа плотная – от эволюции архитектур поиска до LLM-платформ и безопасности внедрения AI. Но главный кайф – отдельный круглый стол про реальный опыт с AI-агентами в Ozon, RWB, Сбере и Яндексе
Агентов сейчас пилят все, а честно проговорить, что работает, а что нет, у ребят из четырёх бигтехов в одной комнате – большая редкость. Свою карьеру в аналитике я когда-то начинал именно в Ozon, так что от души рекомендую сходить
Формат камерный, поэтому и отбор строгий: каждую анкету смотрят вручную. Ждут Senior+ ML/DS, лидов и техлидов, которые влияют на AI-продукты. В финале – напитки, афтепати с DJ и нэтворкинг
Мероприятие пройдет в Москве в четверг 16 июля. Я сейчас пью матчу в Японии, поэтому до встречи не дойду. Но если это про вас – подавайте заявку на сайте
Признавайтесь, тоже сталкивались с такими докладами из начала поста? 👉
@tagir_analyzes | 4 504 |
| 15 | 🏆 Слетал в Москву на финал Yandex ML Challenge
Спойлер: миллион я не выиграл. На 100 финалистов – один приз в миллион рублей, и ушел он не мне. Ставок я на него не делал, но все равно было бы приятно его получить. Ну или хотя бы плойку
Зато порешал накопившиеся дела и встретился с друзьями. Еще получил джерси с названием канала на спине
Задачи были интересными, но я пока не отошел от такого опыта – было как всегда напряжно. Как отойду – сделаю отдельный пост про задачи и сореву
@tagir_analyzes | 5 224 |
| 16 | Оффер на Senior Data Science роль за 1 неделю — реально? 🚀
Да. Авито запускает Fast Track — ускоренный отбор для Senior и Senior+ Data Science специалистов. Одна неделя на все технические этапы и финал → оффер в классифайд №1 в мире по количеству пользователей.
📅 Основные этапы — 20–26 июля. Регистрация по ссылке открыта до 15 июля, 23:59 МСК.
Как проходит:
🟣 До 15 июля — заявка + HR-скрининг
🟣 До 24 июля — техническая секция (ML-теория + Python)
🟣 25 июля — ML System Design
🟣 26 июля — финал
🟣 До 28 июля — оффер
Преимущества фаст-трека:
🟣 Быстрый отбор и совмещённые этапы
🟣 Все даты известны заранее
🟣 Возможность оценить свои скилы — результат закрепляется на год
Кого ждут:
🟣 От 4 лет опыта в крупных российских и международных IT, BigTech и FinTech компаниях
🟣 Полный цикл разработки моделей — от ресёрча до выкатки в прод
🟣 От 1 года самостоятельного лидирования проекта, автономность и инициативность
Команды на выбор: антифрод и модерация, монетизация и реклама, поиск и рекомендации, вертикальные DS-команды.
⏳ Регистрация — до 15 июля. Успей оставить заявку. Рекрутеры проведут тебя через все этапы за рекордно быстрые сроки! | 2 571 |
| 17 | 🧠 Продуктовое мышление на собеседованиях аналитика
Многие компании делят найм на несколько этапов: скрининг, лайвкодинг, продуктовая секция. Последнее – то, на чём валится большинство аналитиков
И часто это не из-за того, что человек не обладает продуктовым мышлением – он может хорошо решать задачи на работе, но на собесе приходится подстраиваться под определённые фреймворки
На работе у тебя есть время, контекст и коллеги, у которых можно переспросить. На собесе – двадцать минут, вслух, в одиночку и под взглядом интервьюера. Это просто другой навык, и качается он отдельно
Продуктовая секция почти всегда про одно: тебе дают размытую проблему вроде «DAU упал на 12%» и смотрят, как ты её раскладываешь. Уточняешь определение метрики, режешь по сегментам, выдвигаешь гипотезы, отсекаешь лишние, дожимаешь до причины и формулируешь вывод для команды. Вслух и по порядку
Вот под этот навык и сделал в Карьернике отдельный режим – продуктовые кейсы. И он офигенно зашел пользователям. Сейчас в приложении 100 кейсов из крупных компаний разных доменных областей
Кейс – это одна большая задача из жизни аналитика. Прилетел алерт, или ПМ просит разобрать просадку конверсии, и ты проходишь штук пятнадцать связанных шагов до финального диагноза и вывода для команды. Каждый шаг тянет за собой следующий – ровно как на живом собесе
Заглядывайте в @kariernik_bot. Лежит на главном экране: «Начать тренировку» → «Кейсы с собеседований». Пожелания и доработки приносите в @kariernik_feedback
😳 Делитесь в комментариях, как вы относитесь к продуктовым секциям – насколько вам сложно их проходить?
@tagir_analyzes | 5 109 |
| 18 | 😺 Путешествия через соревнования
Недавно упало письмо о том, что я прошел в финал Yandex ML Challenge. Проходить будет в Москве, организаторы берут на себя дорогу и проживание – значит, можно ехать
И это не первый такой заход. Мне нравится формат подобных поездок – что-то вроде мини-отпуска. Бесплатно едешь в другой город/страну (обычно включена какая-то программа развлекательная), а если сойдутся звезды – получишь и приз
На последние финалы Yandex Cup я так же скатался в Ташкент и Стамбул, и там, и там залутал бронзу и денюжку. Хотя изначально я участвовал ради самой поездки
Особенно приятно вышло со Стамбулом. Я тогда летел из Австралии в Европу и думал о том, как бы мне вписать это в поездку, да еще так, чтобы мне оплатили хорошие билеты – в итоге мне проплатили маршрут Шанхай-Стамбул-Лион
Теперь вот еду в Москву. В этот раз цель проще – порешать накопившиеся дела. Ставок на сореву не делаю – на 100 участников полагается 1 приз в миллион рублей, тут уж точно мимо
Знаю, что тут многие ездят на соревнования, командировки и конференции в классные места – делитесь, куда удалось съездить бесплатно? 🥹
@tagir_analyzes | 4 689 |
| 19 | ИИ-ассистент, который знает ваши документы: как он устроен и почему нельзя просто спросить Клода или GPT?
👁 Они не видят ваши регламенты, инструкции и протоколы встреч → для рабочих документов нужен ИИ-ассистент, подключённый к базе знаний
📅 Как он устроен — покажем уже завтра, 23 июня в 17:00 на бесплатном вебинаре AI Talent Hub ИТМО х karpovꓸcourses
✅Приходите с реальной рабочей задачей → разберем ее на занятии
За 1 час вы:
→ Увидите вживую, как устроен ИИ-ассистент, который отвечает на реальные рабочие вопросы
→ Узнаете, где такие ассистенты обычно ломаются – и как это распознать до того, как доверил им важное
→ Поймёте, как ИИ-ассистент встраивается в работу «специалиста нового поколения» и как устроена совместная программа Университета AI Talent Hub ИТМО и karpovꓸcourses «ИИ-автоматизация: проектирование и запуск агентных систем»
Эксперт: Ярослав Шуваев✔️
Генеральный директор Panteo.ai, преподаватель karpovꓸcourses и MBA в РАНХиГС. Работал с топ-менеджментом Альфа-Банка, Ак Барс Банка, Viasat, МТС
➡️ ЗАРЕГИСТРИРОВАТЬСЯ
@aitalenthubnews | 1 973 |
| 20 | 🎮 Годы, потраченные на игры, наконец окупились
Работа в геймдеве часто окутана тайной. Есть стереотип, что для перехода нужен игровой опыт, а его, как обычно, без опыта и не получить
Написал для журнала «Код» статью про аналитику геймдева. Два моих последних проекта были связаны с играми: в Альфе я делал геймификацию, в Яндексе работал над несколькими игровыми направлениями. Не Rockstar Games, конечно, но тоже игры
Решил проверить этот миф на цифрах и разобрал 100+ вакансий:
• 46% вообще не требуют опыта в играх
• Топ навыков самый обычный – SQL, Python, статистика, A/B-тесты
• На hh висит лишь 20% вакансий, остальные 80% – в телеге, LinkedIn и на сайтах студий
Вывод такой: аналитика переносится между индустриями, а геймдев докидывает сверху лишь тонкий слой своих метрик
В статье – кому зайдёт этот путь, чем занят аналитик в студии каждый день, отличается ли это от классической продуктовой аналитики, нужно ли играть в свои игры и сколько платят
👉 Залетайте читать -> thecode.media/analitik-v-geymdeve-bez-opyta/
@tagir_analyzes | 4 784 |
