Собеседование на BI-разработчика в Naumen

Почему Naumen — особенный работодатель для BI

Naumen — крупная российская B2B SaaS-компания с долгой историей, главный офис в Екатеринбурге. Широкий продуктовый портфель: Service Desk (ITSM), Contact Center, HR-tech (NauJobs), LMS, низкокодовая платформа. Сотни корпоративных клиентов от среднего бизнеса до крупного. Это типичная зрелая B2B SaaS компания с длинными циклами продаж и enterprise-ориентированной моделью.

Для BI-разработчика контекст — мульти-продуктовая B2B SaaS. Дашборды смотрят продакт-менеджеры каждого продукта, sales, customer success, маркетинг, финансовый блок. Метрики делятся на subscription-уровень (ARR/MRR, NRR, churn, ARPU по продуктам), B2B sales pipeline (sales funnel, win-rate, длительность сделки), продуктовые (использование, retention, активация фич), ITSM-телеметрию (количество тикетов, MTTR, эффективность процессов).

Стек: Power BI как основной BI-инструмент, ClickHouse для горячих витрин, Greenplum для исторических агрегатов, dbt для слоёв трансформаций. SQL — рабочий язык. Из-за множества продуктов задача консолидации витрин нетривиальна.

Актуальные вакансии — на hh.ru и сайте Naumen.

Этапы собеседования

Полный цикл — 2-3 недели и 4-5 этапов: скрининг, SQL deep dive, Power BI, дашборд-кейс, поведенческое.

1. HR-скрининг (30-45 минут)

Рекрутер проверяет твой опыт с Power BI и SQL, был ли опыт в B2B SaaS, особенно в ITSM/HR-tech/корпоративном ПО. Если работал в Контуре, Аспро, других B2B SaaS — упомяни сразу. Готовь питч на 90 секунд: какие продукты, какие метрики, какой эффект.

2. SQL deep dive (60-90 минут)

Глубокая SQL-секция: оконные функции (для расчёта MRR, retention), сложные JOIN для консолидации данных между продуктами, рекурсивные CTE для иерархий, оптимизация в ClickHouse и Greenplum. Бывают задачи на B2B funnel, расчёт NRR, cohort retention, ITSM-метрики (MTTR, SLA compliance).

Подготовка: SQL для BI.

3. Power BI (60 минут)

Глубокая секция: DAX, модель данных под мульти-продуктовый B2B SaaS, datasets vs dataflow, RLS, оптимизация под десятки миллионов строк по подпискам и тикетам.

Подготовка: Power BI.

4. Дашборд-кейс (90 минут)

Тебе дают задание: «спроектируй дашборд ARR + churn по продуктам». Нужно выбрать ключевые метрики (ARR total + по продуктам, NRR, churn по причинам, ARPU), спроектировать drill-down (продукт → клиент → подписка), продумать RLS.

Подготовка: Dashboard design, data modeling для BI.

5. Поведенческое (45 минут)

Финальная встреча с тимлидом. STAR-формат.

Особенности по командам

Subscription analytics. Главный домен: ARR/MRR по продуктам, NRR, churn, retention, ARPU. Сложность — каждый продукт имеет свою модель подписки и сегментацию клиентов. Подойдёт BI с опытом в SaaS subscription-метриках.

Product analytics. Аналитика конкретных продуктов: Service Desk (активность тикетов, MTTR, SLA compliance), Contact Center (метрики звонков, эффективность операторов), NauJobs (использование HR-фич). Подходит инженерам с интересом к B2B-продуктам.

B2B Sales pipeline. B2B-воронка: лид → MQL → SQL → POC → договор → продление. Длинный цикл сделки, многоступенчатое согласование. Подходит BI с опытом в enterprise-B2B продажах.

Marketing. Анализ каналов: CAC по сегментам, ROI кампаний, retention клиентов, эффективность партнёрской программы. Подходит BI с опытом в B2B-маркетинге.

Platform / Data. Core data team: обслуживает корпоративные витрины, обеспечивает консистентность данных между продуктами. Много dbt, ClickHouse, Greenplum. Подходит BI с инженерным уклоном.

Что Naumen ценит в BI

SQL уверенно. Базовая компетенция. Слабый ответ: «писал JOIN». Сильный: «оптимизировал отчёт по ARR на 80М строк в ClickHouse через материализованную view с почемесячной агрегацией, ускорил с 60 секунд до 3».

Power BI / dbt. Понимание модели данных и DAX. Слабый ответ: «делал отчёты». Сильный: «построил star schema под мульти-продуктовый SaaS, реализовал RLS по продукту, ускорил отчёт через DAX-оптимизацию».

B2B SaaS / ITSM domain. Понимание B2B SaaS-метрик. Слабый ответ: «считал выручку». Сильный: «декомпозировал ARR на new business / expansion / contraction / churn, показал, что NRR в Service Desk 110%, в Contact Center 102%».

ARR / retention метрики. Знание ключевых SaaS-показателей. Слабый ответ: «считал retention». Сильный: «строил cohort retention по году подключения, разделил по продуктам и сегменту клиента, нашёл leading-индикаторы оттока».

RLS / compliance. Безопасность данных. Слабый ответ: «не работал с RLS». Сильный: «реализовал RLS на 4 уровня, добавил аудит доступа и обезличивание клиентских данных в dev».

Как готовиться: план

За 4-6 недель до планируемого собеса:

1. Неделя 1-2 — SQL + dbt. Оконные функции, оптимизация в ClickHouse и Greenplum, SaaS-метрики. Параллельно — прорешай вопросы по SQL в Карьернике: 1500+ задач с разбивкой по темам, по 10-15 минут в день закрывают пробелы перед собесом. Освежи dbt: модели, тесты, snapshots. SQL для BI.
2. Неделя 3 — Power BI. DAX, time-intelligence, RLS. Power BI.
3. Неделя 4 — Dashboard design. Принципы Stephen Few, разбор SaaS-дашбордов. Dashboard design.
4. Неделя 5 — Data modeling. Star schema под subscription, multi-product consolidation. Data modeling.
5. Неделя 6 — Mocks + behavioral.

Частые ошибки

Слабый SQL. Кандидат говорит «писал SELECT» — слабо. Сильный кандидат: «оптимизировал расчёт NRR на 40М строк в ClickHouse через CTE с pre-агрегацией, ускорил с 70 секунд до 5».

Power BI поверхностно. Кандидат знает базовые визуалы, но плавает в DAX — отсев. Сильный кандидат рисует star schema и оптимизирует DAX.

Без B2B SaaS понимания. Кандидат не знает MRR/ARR/NRR — слабо. Сильный кандидат декомпозирует subscription revenue.

Без ARR / retention. Кандидат показывает только revenue — слабо. Сильный кандидат строит cohort retention.

Перегруз чартами. 20 KPI без иерархии — слабо. Сильный кандидат строит иерархию.

Связанные темы

• Собеседование на BI-разработчика
• SQL для BI
• Power BI на собесе BI
• DataLens на собесе BI
• Dashboard design
• Data modeling для BI

FAQ

Удалёнка в Naumen для BI?

Гибрид и удалёнка распространены, главный офис в Екатеринбурге, команды распределены по России.

Зарплатные вилки 2026?

Middle BI: 210-300k. Senior: 300-430k. Lead-уровень — выше, зависит от грейда.

Английский нужен?

Базовый — желательно для чтения документации.

Сколько этапов?

4-5 этапов, 2-3 недели от первого скрининга до оффера.

Это официальная информация?

Этапы основаны на публичных источниках и опыте кандидатов. Уточняйте у рекрутера.