Собеседование аналитика в Яндекс Плюс
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
Вы строите выдачу «последние заказы» и используете
LIMIT 50. Поле created_at не уникально (много заказов в одну секунду). Какой ORDER BY лучше, чтобы порядок был детерминированным?О направлении
Яндекс Плюс — подписочный продукт, объединяющий доступ к разным сервисам экосистемы. Аналитика здесь сочетает классическую подписочную воронку (триал → платящий, retention, churn) и кросс-сервисный анализ.
Информация в статье основана на публичных источниках и опыте кандидатов. Формат собеседования может отличаться в зависимости от команды, уровня позиции и текущих процессов. Актуальные вакансии и требования — на карьерной странице Яндекса.
Что важно в подписочной аналитике
Ключевые метрики
- Конверсия в триал и из триала в платящего
- Retention и churn
- Повторные продления, отмены
- Кросс-сервисная вовлечённость (в сколько сервисов заходит подписчик)
- ARPU платящего пользователя
Специфика
- Long-term эффекты важнее краткосрочных
- Novelty effects и сезонность
- Каннибализация между сервисами внутри подписки
Как готовиться
SQL
Ожидают уверенный middle:
- Когортная и retention-аналитика в SQL
- Оконные функции
- Работа с event-данными
Полезно:
Продуктовая аналитика
- Метрики подписочного продукта
- A/B-тестирование с долгосрочными эффектами
- Сегментация пользователей подписки
Полезно:
Кейсы
Возможные темы:
- Как оценить влияние нового сервиса на удержание подписки?
- Почему снижается конверсия в платящего после триала?
- Как сегментировать подписчиков для коммуникаций?
- Как измерить каннибализацию между сервисами?
Полезно: как отвечать на кейсы.
Готовишься к собесу в Собеседование аналитика в Яндекс Плюс?
Тренируйся на 1700+ вопросах с собеседований — SQL, Python, A/B, продукт
Что показать
- Структурное продуктовое мышление
- Понимание long-term метрик подписок
- Умение говорить про trade-offs между сервисами экосистемы
Связанные темы
- Собеседование аналитика в Яндекс
- SQL для subscription бизнеса
- Как считать LTV пользователя
- Шпаргалка по cohorts и retention
FAQ
Нужен опыт в подписочных продуктах?
Плюс, но не обязательно. Готовность быстро разобраться важнее.
ClickHouse?
Знание колоночных СУБД — большой плюс.
Python?
Базовый pandas как минимум. Для ML-ролей — sklearn и другие библиотеки.