Собеседование на BI-разработчика в Playrix

Почему Playrix — особенный работодатель для BI

Playrix — одна из крупнейших международных мобильных игровых компаний с российскими корнями. Флагманские проекты: Homescapes, Gardenscapes, Township, Fishdom. Сотни миллионов установок, десятки миллионов активных игроков в месяц, глобальная аудитория. Команды распределены по миру, рабочий язык — английский. Для BI-разработчика контекст — большая международная mobile F2P-компания с зрелым data-стеком.

BI работает с mobile gaming-метриками: DAU/MAU, retention (D1/D7/D30/D90), ARPDAU, ARPPU, ROAS по UA-каналам, ad revenue (rewarded video, banner, interstitial), IAP-funnel, conversion non-paying → paying, эффективность ивентов и live ops. Глобальная аудитория означает много гео-сегментации, валютный учёт, привязка к национальным праздникам и event-календарю.

Стек: Power BI и Tableau как основные BI-инструменты (Tableau исторически в международной части), Snowflake и Redshift как DWH (зрелая cloud-инфраструктура), dbt для трансформаций. SQL — рабочий язык, причём с фокусом на Snowflake/Redshift диалекты. Английский — обязателен.

Актуальные вакансии — на hh.ru и сайте Playrix.

Этапы собеседования

Полный цикл — 2-3 недели и 4-5 этапов. Английский проверяют сразу.

1. HR-скрининг (30-45 минут)

Рекрутер проверяет твой опыт с Power BI/Tableau, SQL, был ли опыт в mobile gaming или F2P, уровень английского (обязательно). Если работал в Belka, Pixonic, AppLovin, GameAnalytics — упомяни сразу. Часть скрининга на английском.

2. SQL deep dive (60-90 минут)

Глубокая SQL-секция: оконные функции для retention, sessionization, cohort retention, оптимизация в Snowflake (warehouse sizing, clustering keys, materialized views) и Redshift (sort keys, distribution keys). Задачи на conversion funnel, расчёт LTV, ROAS payback по cohort.

Подготовка: SQL для BI.

3. Power BI / Tableau (60 минут)

Глубокая секция по выбранному инструменту. Для Power BI: DAX, модель данных, RLS, оптимизация. Для Tableau: LOD-выражения (FIXED/INCLUDE/EXCLUDE), data blending, set actions.

Подготовка: Power BI.

4. Дашборд-кейс (90 минут)

Тебе дают задание: «спроектируй дашборд retention + monetization» по глобальному F2P-проекту. Нужно выбрать метрики (DAU/MAU, retention D1/D7/D30, ARPDAU, ARPPU, conversion в платящие, ROAS), сегментацию (гео, платформа, UA-канал, уровень игрока), drill-down, multi-currency reporting.

Подготовка: Dashboard design, data modeling для BI.

5. Поведенческое (45 минут)

Финальная встреча с тимлидом. STAR-формат, часть может быть на английском. Расскажи про работу с международной командой, конфликт по метрикам, факап с витриной.

Особенности по командам

Retention / Engagement. Ядро аналитики: retention D1/D7/D30, активность игроков, частота сессий, время игры. Дашборды смотрят геймдизы и продакты глобальных проектов. Подойдёт BI с опытом event-аналитики и международной экспозицией.

Monetization. Метрики дохода: ARPDAU, ARPPU, conversion в платящие, доход по типам товаров, ad revenue от rewarded video и других ad-форматов. Подходит инженерам с интересом к F2P-монетизации.

UA / Performance. Аналитика user acquisition в глобальном масштабе: ROAS, CAC по каналам и гео, cohort retention по источникам, LTV по сегментам. Подходит BI с опытом в performance-маркетинге.

Live ops. Аналитика ивентов и акций: эффективность, баланс прогрессии, A/B-тесты механик в глобальном масштабе. Высокая частота решений. Подходит BI с любовью к быстрому темпу.

Platform / Data. Core data team: обслуживает витрины, event-pipeline. Огромные объёмы данных, контроль качества событий, схема telemetry. Подходит BI с инженерным уклоном.

Что Playrix ценит в BI

SQL уверенно. Базовая компетенция. Слабый ответ: «писал JOIN». Сильный: «оптимизировал расчёт LTV в Snowflake через clustering и materialized views, ускорил с 8 минут до 30 секунд, оптимизировал warehouse sizing».

Power BI / Tableau / dbt. Понимание модели данных и инструментов. Слабый ответ: «делал отчёты». Сильный: «построил star schema под F2P, реализовал RLS по команде, оптимизировал отчёт через variables/LOD».

Mobile gaming domain. Понимание F2P-метрик. Слабый ответ: «работал с приложением». Сильный: «строил retention curve по гео и платформе, выявил, что в Tier-1 D7 retention 35%, в Tier-3 22%, дал гипотезу по разнице».

Retention / ARPDAU метрики. Знание ключевых F2P-показателей. Слабый ответ: «считал выручку». Сильный: «декомпозировал ARPDAU на conversion и ARPPU, нашёл, что conversion в Tier-1 вдвое выше».

Английский. Рабочий язык. Слабый ответ: «читаю документацию». Сильный: «вёл презентации для глобальной команды по аналитике live ops, проводил code review на английском».

Как готовиться: план

За 4-6 недель до планируемого собеса:

1. Неделя 1-2 — SQL + dbt. Оконные функции, оптимизация в Snowflake/Redshift, F2P-метрики. Параллельно — прорешай вопросы по SQL в Карьернике: 1500+ задач с разбивкой по темам, по 10-15 минут в день закрывают пробелы перед собесом. SQL для BI.
2. Неделя 3 — Power BI / Tableau. DAX или LOD, time-intelligence, RLS. Power BI.
3. Неделя 4 — Dashboard design. Принципы Stephen Few, разбор глобальных gaming-дашбордов. Dashboard design.
4. Неделя 5 — Data modeling. Star schema под F2P, multi-currency, sessionization. Data modeling.
5. Неделя 6 — Mocks + behavioral + английский. Mock-интервью на английском.

Частые ошибки

Слабый SQL. Кандидат говорит «писал SELECT» — слабо. Сильный кандидат: «оптимизировал расчёт ROAS в Snowflake через materialized views и clustering, ускорил с 5 минут до 12 секунд».

Power BI / Tableau поверхностно. Кандидат знает базовые визуалы, но плавает в DAX или LOD — отсев. Сильный кандидат разбирает LOD-FIXED или CALCULATE с modifiers.

Без mobile gaming domain. Кандидат не понимает F2P-метрик — слабо. Сильный кандидат декомпозирует ARPDAU и retention.

Без retention / monetization. Кандидат показывает только revenue — слабо. Сильный кандидат строит retention curve, ARPPU по сегментам, ROAS payback.

Слабый английский. На behavioral кандидат не поддерживает беседу — отсев. Готовиться отдельно: говорить, писать, презентовать.

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 Playrix для BI?

Часто полная удалёнка, международная распределённая команда.

Зарплатные вилки 2026?

Middle BI: 260-380k. Senior: 380-540k. Lead-уровень — выше, зависит от грейда и региона.

Английский нужен?

Да, обязательно — международная компания, рабочий язык. Минимум B2, для senior лучше C1.

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.