Как стать автором
Обновить
176.81
Яндекс Практикум
Помогаем людям расти

Как я попал на стажировку аналитиком в Яндекс и как к ней готовился

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение7 мин
Количество просмотров3K

Привет, Хабр! Меня зовут Раф. Сейчас я работаю аналитиком ценообразования в Яндекс Лавке, куда попал после стажировки в команде аналитики Яндекс Браузера. Параллельно учусь в НИУ ВШЭ и уже успел пройти курс «Специалист по Data Science» в Практикуме.

В этой статье я расскажу, как попал на стажировку в Яндекс: какой у меня был бэкграунд, из каких этапов состоит отбор и как к ним подготовиться. 

Предыстория: с каким бэкграундом я пришёл к стажировке

Я учусь на программе «Программная инженерия» в университете, но уже на первом курсе понял: программирование не совсем моё, я не хочу углубляться в промышленную разработку. Начал изучать другие варианты: интерес вызвала аналитика и нейросети. Чтобы попробовать новое направление, записался на бесплатные онлайн-курсы по анализу данных. Но без дедлайнов прогресс был медленным.

На втором курсе узнал о программе «Цифровые профессии», которая покрывала 50% стоимости IТ-обучения. Решил воспользоваться — и пошёл на курс Практикума. Выбор был стратегическим: так как я планировал попасть на стажировку в Яндекс, это обучение идеально вписывалось в мои планы.  

Как я готовился к стажировке

На самом деле это миф, что в Яндекс попадают только олимпиадники, а на собеседованиях дают какие-то сверхсложные задачи, которые под силу только гениям. 

Если кратко, чтобы попасть на стажировку, важно понимать структуру отбора и готовиться по рекомендациям Яндекса. Всё подробно расписано на сайте стажировок и в отзывах других кандидатов. Нужно просто следовать этим шагам. Вот как действовал я. 

  1. Изучил теорию и собрал портфолио

Ещё во время обучения я начал готовиться к собеседованиям. Сфокусировался на математических основах: решал задачи по теории вероятностей и математической статистике. В университете выбрал несколько предметов, связанных с анализом данных. 

Параллельно учился на курсе, он закрыл пробелы в практических навыках и помог собрать портфолио. Спойлер: это сильно пригодилось на собеседовании — руководитель команды задал вопросы сразу по двум моим проектам.

Когда я почувствовал, что база уже достаточно крепкая, начал подавать заявки на стажировки. Варианты искал на сайте стажировок Яндекса. Там можно подробнее почитать об условиях. 

  1. Нашёл человека, который меня порекомендовал 

Попасть на стажировку можно и без рекомендаций, но наличие знакомых может ускорить процесс обработки вашей заявки — она быстрее попадёт в руки рекрутеру. Я, например, проходил отбор по рекомендации друга, который уже работал в компании. 

Если у вас нет знакомых в Яндексе, ничего страшного — просто напишите любому сотруднику компании и попросите порекомендовать вас. Можно написать мне. Это абсолютно нормально, и большинство относятся к таким просьбам спокойно. Сотрудник от этого ничего не теряет, у него не будет никаких последствий, кроме положительных. Рекомендация не гарантирует, что вас выберут, но поможет выделиться из толпы. 

  1. В резюме адаптировал свой опыт работы к новой роли

Честно говоря, до стажировки я никогда не писал резюме. Опирался на шаблон, который предложила одна из компаний во время Дня карьеры в университете. Претензий к нему не было, шаблон реально классный — я до сих пор всем его советую.

Сам шаблон и пример моего резюме можно посмотреть и скачать тут 
Сам шаблон и пример моего резюме можно посмотреть и скачать тут 

Старался делать универсальное резюме, которое может заинтересовать разные команды аналитики Яндекса. Дело в том, что после первых собеседований резюме кандидатов попадает на внутренний портал, где команды выбирают себе стажёров. Поменять резюме на этом этапе уже не получится. Так что лучше сразу сделать его качественным и грамотно расставить акценты в зависимости от ваших карьерных планов.

В своём резюме я неплохо обыграл опыт работы, хотя он не совсем подходил для новой роли. Например, я работал куратором в онлайн-школе, где помогал школьникам готовиться к ЕГЭ по информатике. На первый взгляд, это никак не связано с аналитикой, но я нашёл, что показать. 

Написал, что опыт преподавания научил меня объяснять сложные вещи простым языком. В аналитике это важно, потому что приходится презентовать результаты или защищать идеи перед коллегами и заказчиками. Рассказал, что уже работал с отчётностью. Да, это были простые отчёты в Excel, но это всё равно показывает, что я могу применять аналитический подход даже к рутинным задачам. 

Мне кажется, это полезный подход для тех, кто только начинает свой путь — неважно, в аналитике или разработке. Даже минимальный опыт можно адаптировать под требования новой роли и представить в резюме.

  1. Прорешал типовые задачи, чтобы подготовиться к техническим собеседованиям

«Технический отбор» состоит из трёх этапов: контест и два технических собеседования — на одном проверяют знание Python, на другом — алгоритмы.

Всё начинается с контеста. Это тестовое задание, который помогает отсечь тех, у кого совсем нет релевантных знаний. Контест проходит на специальной платформе и длится около 5 часов (решить его нужно в течение недели в любое время). Это не соревнование на скорость, важно уложиться в установленное время. Обычно дают несколько заданий на теорию вероятностей и статистику, одну задачу на SQL. На следующий этап переходят все, кто справился с необходимым минимумом. Нет такого, что отбирают десятку лучших. 

Следующий этап — первое техническое собеседование. Это индивидуальная встреча с одним из нанимающих аналитиков. На этом этапе нужно в прямом эфире решить задачу на Python. Здесь важно показать, что вы умеете писать код, и объяснить, как вы мыслите. Обязательно проговаривайте каждый шаг: почему вы принимаете те или иные решения, как подходите к задаче. Оценивают не столько результат, сколько ваше мышление.

На втором техническом собеседовании проверяют знание алгоритмов. Хорошая новость в том, что для аналитиков этот блок упрощён по сравнению с собеседованиями для разработчиков. Эта часть как бы продолжает предыдущий этап: здесь важно не просто написать код, а подобрать оптимальный запрос. 

Вот тут можно посмотреть разбор технического собеседования — поможет работаться, как всё устроено. 

Вопреки стереотипам, задачи в Яндексе вполне стандартные — это не олимпиадные головоломки. К ним реально подготовиться, просто прорешав типовые примеры. Лайфхак: на сайте стажировок заранее указаны темы, так что готовьтесь именно по ним. Освойте базу чуть выше среднего — этого вполне достаточно. 

Полезный плейлист от Яндекс Образования с тренировками по алгоритмам:

  1. Перед финалами разобрался, чем занимаются команды, которые меня выбрали

После успешного прохождения технического отбора ваше резюме попадает в список кандидатов, которых команды Яндекса могут пригласить на финальное собеседование. На этом этапе у вас будет возможность познакомиться с нанимающим руководителем и ментором, обсудить, чем занимается команда, какие задачи она решает и как вы можете в неё вписаться.

Не стоит расстраиваться, если первые собеседования пройдут не очень удачно. Скорее всего, вас выберут несколько команд, и с одной из них обязательно случится мэтч. У меня было 5 финальных собеседований. 

На финальном собеседовании обычно дают кейсы, связанные с работой команды. Чтобы лучше подготовиться, заранее узнайте у рекрутера название команды — это поможет понять её специфику. После этого можно изучить в интернете, с какими задачами сталкиваются аналитики в этой области и как подобные проблемы решают в других компаниях.

Например, в команде аналитики Яндекс Браузера меня спросили, как можно оценивать эффективность рекламной кампании. Это довольно абстрактная задача, но так как я понимал, что речь идёт о рекламной аналитике, я смог предложить подходящие метрики и варианты решения. При этом никто не ждёт, что вы с ходу дадите идеальный ответ. Можно и нужно задавать уточняющие вопросы, прояснять цель задачи — это часть работы аналитика.

Ещё мы говорили о проектах из портфолио. Мне задали несколько общих вопросов о курсовом проекте, который я делал в университете. А ещё в Практикуме я работал над моделью кредитного скоринга для банка — на её примере мне объяснили, что ждёт меня в новой команде. Меня предупредили, что у меня будет много задач, связанных с практическим применением машинного обучения. И мне это подошло. 

В целом собеседование было довольно стандартным: мы обсудили мой опыт и проекты, будущие задачи, график работы и условия стажировки. В итоге я попал в команду Яндекс Браузера. 

Сколько времени занял процесс отбора

От подачи заявки до выхода на работу прошло два месяца. Ответ пришёл уже на следующий день после отправки резюме. Результаты технических собеседований приходили через день-два. Собеседующий заполняет фидбэк практически сразу после интервью, а затем рекрутер связывается с вами.

Что удобно, собеседования можно было планировать под свой график. Никто не ставит вас в жёсткие рамки — вы сами выбираете удобные дни. Если планы меняются, собеседование легко перенести. Я старался ставить собесы раз в неделю, чтобы успевать нормально подготовиться, но можно двигаться быстрее.

Что я делал на стажировке и как совмещал работу с учёбой

Моя стажировка длилась полгода, потому что я работал по 20 часов в неделю. Если бы выбрал полный рабочий день, она заняла бы три месяца. 

Всё началось с онбординга: в первый день собрали всех стажёров, провели вводную встречу, после чего отправили нас в офис. Атмосфера была комфортной — никто не спешил загружать задачами, первые 2–3 недели ушли на знакомство с командой, ментором и процессами. У меня, как и у большинства стажёров, возникали мысли: «Я тут сижу, читаю статьи, а от меня, наверное, чего-то ждут». На самом деле всё нормально — это время специально отводится на адаптацию. Работа начнётся чуть позже. 

В Яндексе стажёрам дают настоящие задачи. Например, я занимался прогнозированием LTV пользователей. Нужно было обучить модель предсказывать, сколько денег принесёт конкретный пользователь, отталкиваясь от его поведения в браузере. Завершить проект удалось как раз за полгода. 

Один из уголков в офисе Яндекса
Один из уголков в офисе Яндекса

Сочетать стажировку с учёбой оказалось вполне реально: днём я ходил на пары, а во второй половине дня приезжал в офис или работал из дома.  В Яндексе к этому относятся с пониманием. Если нужно уйти на занятия, просто заранее предупреди команду — никаких проблем. Мой совет — заранее оцените свою загруженность. Я понимал, что с каждым курсом нагрузка будет снижаться, поэтому решил стажироваться на втором курсе. Если бы я мог всё переиграть и захотел сделать себе жизнь проще, то, наверное, начал бы стажировку на третьем. 

Хотя график был плотный, у меня сложилось ощущение, что я попал в летний лагерь. Не потому, что было легко, а потому, что было весело. Для нас постоянно организовывали какие-то мероприятия: митапы с руководителями, тренинги, соревнования на парусных яхтах. В один из дней я даже поработал курьером в Яндекс Еде. Ролик об этом опыте (принадлежит компании Meta, признанной экстремистской организацией и запрещенной в РФ) залетел на пару миллионов просмотров. 

После стажировки я получил отличный отзыв от руководителя, но в моей команде не оказалось штатных мест. Зато я прошёл собеседование в команду аналитики Яндекс Лавки, где мне сразу предложили позицию мидла. Моим преимуществом перед внешними кандидатами стало то, что за полгода я освоил все инструменты, которыми пользуются в Яндексе. Если бы я приходил с рынка, скорее всего, подавался бы на джуниор-позицию. 

Перехожу в Лавку после стажировки
Перехожу в Лавку после стажировки

Вывод такой: даже без профильного опыта можно попасть на стажировку, если выделить полгода на серьёзную подготовку — освоить теорию и прокачать навыки. Для меня стажировка стала мощным толчком для карьерного роста. Ещё полтора года назад я только выбирал, в какой сфере хочу работать, а сейчас я уже мидл-аналитик.

Если эта статья показалась вам полезной и вы хотите узнать больше о стажировках, можете посмотреть моё интервью с Сашей.

Теги:
Хабы:
-1
Комментарии6
2

Публикации

Информация

Сайт
practicum.yandex.ru
Дата регистрации
Дата основания
Численность
101–200 человек
Местоположение
Россия
Представитель
Ира Ко