Есть ли у вас команда аналитиков
Что проверяют
Где проходили границы вашей роли: кто ставил задачи, кто определял метрики, кто строил витрины и отчёты, а что делали вы сами. Для инженера данных или ML-инженера от этого зависит, насколько самостоятельно вы сможете работать там, где аналитиков мало или нет вовсе. Следом обычно спрашивают, как вы договаривались о требованиях и как измеряли эффект своей работы.
Как отвечать
Опишите команду на последнем месте работы через взаимодействие, а не списком должностей:
- кто есть: продуктовые аналитики и аналитики данных, BI-разработчики, data scientists, data engineers. Сколько человек и как они распределены: общий центр компетенций или аналитик внутри каждой продуктовой команды;
- откуда приходят задачи: аналитик формулирует потребность в данных или гипотезу, вы превращаете её в пайплайн, витрину или модель;
- общие артефакты: кто владеет моделями в dbt, кто описывает метрики, где лежит документация данных (каталог вроде DataHub или OpenMetadata, или просто wiki);
- измерение эффекта: кто проектировал A/B-тест вашей модели, кто считал результат, как договаривались о метрике успеха до запуска.
Если отдельной команды аналитиков не было, это нормальный ответ, когда видно, что эту часть вы закрывали сами: писали SQL для витрин, собирали дашборды в Superset, DataLens или Tableau, считали A/B-тесты. Подчеркните, что можете работать и в одиночку, и в паре с аналитиком.
Цифры приводите только свои и такие, которые сможете объяснить: сколько витрин поддерживали, какая задержка у данных, насколько модель сдвинула целевую метрику и как это посчитали.
Тот же вопрос полезно задать и компании в конце собеседования. От ответа зависит, будете ли вы строить модели или весь день писать выгрузки по запросам менеджеров.
Где спотыкаются
Отвечают «да, была» и замолкают. Интервьюеру нужен рассказ о взаимодействии, а не факт существования отдела.
Жалуются на аналитиков: «ставили непонятные задачи». Это читается как неумение договариваться.
Называют эффект вроде «конверсия выросла на 15%», но не могут сказать, кто и как его измерил. Цифра без методики вредит сильнее, чем её отсутствие.