Как стать аналитиком, которого хантят крупные компании: требования рынка на примере MAGNIT TECH
Мы в karpov.courses решили выяснить, каких аналитиков предпочитают нанимать компании уровня «Яндекса», Ozon и «Магнита». Уточнили требования и ожидания со стороны работодателя у команды MAGNIT TECH — и договорились, что ребята возьмут двух студентов 75 потока курса «Аналитик данных» на оплачиваемую стажировку.
Что происходит в индустрии
Рынок аналитики постепенно взрослеет. Еще 2-3 года назад компании активно нанимали начинающих специалистов совсем без опыта. Сейчас даже требования для стартовых позиций выросли, в том числе из-за увеличения объема данных и сложности продуктов.
Например, в MAGNIT TECH — это технологическое ядро «Магнита» — аналитика влияет на решения, которые ежедневно затрагивают десятки миллионов покупателей. Поэтому и требования к специалистам здесь выше, чем в небольших компаниях.
«В ритейле аналитик очень быстро сталкивается с полной цепочкой: события в магазинах и сервисах превращаются в данные, на основе данных принимаются решения, а решения напрямую меняют работу продукта, операций и клиентский опыт».
Где узнать последние новости индустрии
Приходите на бесплатный вебинар «Какие навыки нужны аналитику данных в ритейле и какие задачи он решает на практике» 18 марта в 18:00 мск. Эксперты из индустрии расскажут, как изменился рынок и как развивать карьеру в аналитике в 2026 году.
Какие навыки для аналитиков стали обязательными
Эти навыки стали базовыми для аналитиков — именно по ним будет проходить отбор на оплачиваемую стажировку в MAGNIT TECH для студентов курса «Аналитик данных».
SQL — главный рабочий инструмент
Аналитик работает с данными в хранилищах и витринах. Поэтому важно уметь:
- писать сложные запросы;
- работать с join и оконными функциями;
- оптимизировать запросы;
- понимать структуру хранилищ.
Без уверенного владения SQL будет сложно пройти техническое интервью.
«SQL, Python и база математической статистики — это фундамент, без которого невозможно работать с гипотезами, экспериментами и метриками».
Python для анализа данных
Если SQL помогает извлекать данные из базы, то Python — эффективно с ними работать. Самые частые требования:
- работа с библиотеками Pandas и NumPy;
- визуализация данных;
- исследовательский анализ;
- проверка гипотез.
Продуктовые навыки и работа с метриками
В продуктовых командах аналитику используют для проверки гипотез и оценки изменений в бизнесе. Поэтому специалист должен понимать, какие метрики отражают состояние продукта, как изменения в интерфейсе или бизнес-логике влияют на поведение пользователей.
«Многие новички зацикливаются на статистике и забывают о бизнес-логике. Не повторяйте эту ошибку. Необходимо не только знать, как считать p-value, но и понимать, зачем проводится тест и что вы хотите изменить. Смотрите, как устроен дизайн эксперимента, а не только какие критерии использовались».
Аналитик должен понимать:
- как строить дашборды;
- какие метрики отражают состояние продукта;
- как проводить А/В-тесты;
- как работать со статистическими методами;
- как интерпретировать изменения.
Какие навыки дают преимущество
Если базовые навыки позволяют пройти интервью, то дополнительные — выделяют вас среди других кандидатов. Часто в вакансиях аналитиков указывают как плюс:
- BI-инструменты (Tableau, Power BI);
- работу с большими данными;
- опыт с Airflow или Spark;
- понимание принципов машинного обучения.
«Если говорить про аналитиков среднего и продвинутого уровня, для нас важны не только инструменты, но и способность связывать данные с реальными бизнес-процессами».
В крупных технологических командах аналитика часто находится на стыке нескольких областей — важно уметь эффективно работать в таких условиях. Тут пригодятся гибкие навыки:
- Объяснять результаты своей работы. Даже самый точный анализ бесполезен, если не суметь донести выводы до команды.
- Задавать правильные вопросы. Хороший специалист не просто выполняет запрос, а думает о реальной цели: какую проблему хочет решить бизнес, какие метрики важны, как использовать результаты анализа.
- Мыслить гипотезами. Часто аналитик не получает четкую задачу — нужно самостоятельно предложить направления анализа.
Как устроен найм аналитиков в крупных компаниях
Процесс обычно состоит из нескольких этапов — разберем на примере отбора кандидатов на стажировку в MAGNIT TECH.
- Отклик на вакансию. Лучше откликаться не только через сервисы для поиска работы, но и через корпоративный сайт компании. Студенты karpov.courses могут отправить резюме через Карьерный центр школы — все отклики отправятся прямо на почту рекрутеру MAGNIT TECH.
- Скрининг резюме. Рекрутер оценит кандидата по резюме: какой у него опыт и навыки, отвечают ли они требованиям вакансии.
- Техническое собеседование. Нанимающий менеджер подробнее расспросит кандидата об опыте. Проверит навыки на аналитической сессии с задачами на написание кода в режиме реального времени.
«На интервью мы проверяем не столько знание инструментов, сколько ход мысли: даем бизнес-кейс и смотрим, как кандидат формулирует гипотезы, какие метрики предлагает и какие ограничения данных видит».
Как попасть в крупную компанию
Иногда самый простой путь — попасть на оплачиваемую стажировку. Там вы сможете работать с реальными данными ритейла, проводить анализ и строить отчеты, которые влияют на бизнес-решения. А если хорошо проявите себя, после стажировки вам могут предложить роль начинающего аналитика.
«Для нас важно, чтобы у аналитиков была среда, в которой они могут эффективно работать с задачами. У нас сильные продуктовые команды, развитая инфраструктура и постоянное взаимодействие между аналитиками, инженерами данных и машинного обучения. Это позволяет не только анализировать данные, но и влиять на то, как они собираются, хранятся и используются в продукте» .
Условия стажировки для студентов karpov.courses
Стажировка будет проходить в Департаменте по машинному обучению и искусственному интеллекту. Формат — гибридный. Нагрузку можно обсудить вместе с наставником и руководителем. Есть два варианта:
- Полная занятость. График — 40 часов в неделю, длительность стажировки — 3 месяца.
- Совмещение. График — 20 часов в неделю, длительность стажировки — 6 месяцев.
«Компания аккредитована как ИТ-организация. Мы предлагаем гибридный формат работы в офисах Москвы и Краснодара или полностью удаленный формат для специалистов из других регионов. Сотрудникам предоставляется корпоративная техника, расширенный пакет ДМС, возможности развития внутри компании (обучение, развивающие встречи). Есть программы лояльности и скидки от партнеров компании».
Можно попасть в продуктовую или исследовательскую команду. Там стажеры смогут решать реальные задачи:
- Писать SQL-запросы и работать с витринами данных.
- Анализировать данные с помощью Python: проводить исследование и проверять гипотезы.
- Работать с результатами моделей машинного обучения и анализировать их показатели.
- Проверять корректность данных и выявлять аномалии.
- Переводить результаты анализа в понятные рекомендации для бизнеса.
Команда работает с передовыми технологиями и инструментами аналитики.
Что нужно знать для стажировки в MAGNIT TECH
Языки — SQL, Python
Работа с данными — BI-инструменты (DataLens), большие данные, событийные стримы, база данных ClickHouse и Greenplum, Airflow
Работа с такими инструментами позволит стажерам узнать на практике, как устроена аналитика — от извлечения данных до подготовки рекомендаций для бизнеса.
Для многих специалистов именно стажировка становится первым шагом к карьере аналитика в крупной компании.
«Мы работаем с большими транзакционными и событийными массивами данных, и в таких задачах важно не только владеть инструментами, но и понимать, как устроены сами данные и какие бизнес-процессы за ними стоят. Поэтому при найме мы смотрим на опыт работы с реальными аналитическими задачами: как кандидат формулирует гипотезы, проверяет их на данных, работает с метриками и интерпретирует результаты для продуктовой или операционной команды».
Остались вопросы?
Присоединяйтесь к вебинару «Какие навыки нужны аналитику данных в ритейле и какие задачи он решает на практике» 18 марта в 18:00 мск. Узнаете:
- чем занимается аналитик;
- что должен знать и уметь хороший специалист;
- какие навыки особенно важны для карьеры в ритейле;
- как попасть на стажировку в MAGNIT TECH.
Спикер вебинара — Ян Пиле, руководитель направления развития алгоритмов доступности товаров в MAGNIT TECH.
До встречи на эфире!