Собеседование на BI-разработчика в Premier

Почему Premier — особенный работодатель для BI

Premier — VOD-сервис, входит в «Газпром-Медиа». Сочетает оригинальный контент собственного производства (сериалы, шоу, фильмы) и трансляции — это отличает Premier от чистых SVOD-сервисов. Большая часть оригиналов производится в плотной кооперации с ТНТ, Пятницей и другими каналами холдинга. Для BI-разработчика контекст специфический — это и стриминг (engagement, retention), и live (зрители трансляций), и production-аналитика контента.

BI работает с streaming-метриками: engagement (watch time, completion rate), retention curves, content performance, subscription funnel (от триала к платной подписке), advertising в AVOD-сегменте. Часть метрик уникальная — live ratings, пик зрителей во время трансляции, конверсия зрителей трансляции в подписку. Дашборды смотрят продакты, content-команда, маркетинг, advertising.

Стек: Power BI как основной BI-инструмент, ClickHouse для горячих витрин (event-данные), Greenplum для исторических агрегатов, dbt для трансформаций. SQL — рабочий язык, с фокусом на event-аналитику.

Актуальные вакансии — на hh.ru и сайте Premier.

Этапы собеседования

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

1. HR-скрининг (30-45 минут)

Рекрутер проверяет твой опыт с Power BI и SQL, был ли опыт в media/streaming/телевидении. Если работал в Иви, Окко, Кинопоиске, RuTube, ТНТ-онлайн — упомяни сразу. Питч 90 секунд.

2. SQL deep dive (60-90 минут)

Глубокая SQL-секция: оконные функции для сессионизации, funnel-запросы, cohort retention, оптимизация в ClickHouse и Greenplum.

Подготовка: SQL для BI.

3. Power BI (60 минут)

Глубокая секция: DAX, модель данных, RLS, оптимизация.

Подготовка: Power BI.

4. Дашборд-кейс (90 минут)

Тебе дают задание: «спроектируй дашборд engagement + retention». Нужно выбрать ключевые метрики, сегментацию (платформы, гео), drill-down. Бонус — учесть специфику live-контента (peak concurrent viewers, время трансляции).

Подготовка: Dashboard design, data modeling для BI.

5. Поведенческое (45 минут)

Финальная встреча с тимлидом. STAR-формат.

Особенности по командам

Engagement / Watch time. Ядро аналитики стриминга: метрики просмотра контента — watch time, completion rate, drop-off, переключения между шоу. Дашборды смотрят продакты и content-команда. Подойдёт BI с опытом event-аналитики.

Subscription funnel. Воронка подписки: триал → платная → продление → отписка. Метрики conversion на этапах, retention M1/M3, ARPU. Подходит BI с опытом в subscription-метриках.

Content. Аналитика контента: оригиналы (что зашло, что не зашло), ROI собственного производства, эффективность жанров и форматов. Тесная связка с продакшеном «Газпром-Медиа». Подходит BI с интересом к контентной аналитике.

Advertising. AVOD-сегмент (рекламная модель в бесплатном слое): CPM, fill rate, viewability, ad impressions per session. Связка с advertising-командой группы. Подходит инженерам с опытом в ad-tech.

Live / Sport. Уникальный для Premier домен: аналитика live-трансляций. Метрики — peak concurrent viewers, время трансляции, retention зрителей внутри трансляции, конверсия в платную подписку. Тесная связка с ТВ-производством. Подходит инженерам с интересом к ТВ-индустрии.

Что Premier ценит в BI

SQL уверенно. Базовая компетенция. Слабый ответ: «писал JOIN». Сильный: «оптимизировал расчёт DAU на 800М событий в ClickHouse, ускорил с минуты до 5 секунд».

Power BI / dbt. Понимание модели данных и DAX. Слабый ответ: «делал отчёты». Сильный: «построил star schema под streaming, оптимизировал DAX-меры».

Media / streaming domain. Понимание VOD-метрик плюс особенностей TV-контента. Слабый ответ: «считал просмотры». Сильный: «строил retention curve по платформе, выявил, что у оригинальных сериалов retention M3 на 30% выше, чем у закупленного контента».

Engagement / retention метрики. Знание ключевых streaming-метрик плюс live-специфики. Слабый ответ: «считал DAU». Сильный: «декомпозировал retention на time-to-first-content, completion rate, для live строил peak concurrent viewers и conversion в подписку».

RLS / compliance. Безопасность данных. Слабый ответ: «не работал с RLS». Сильный: «реализовал RLS на 3 уровня, добавил обезличивание PII».

Как готовиться: план

За 4-6 недель до планируемого собеса:

1. Неделя 1-2 — SQL + dbt. Оконные функции, sessionization, cohort retention в ClickHouse. 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. DAX, time-intelligence, RLS. Power BI.
3. Неделя 4 — Dashboard design. Разбор стриминг-дашбордов. Dashboard design.
4. Неделя 5 — Data modeling. Star schema под streaming. Data modeling.
5. Неделя 6 — Mocks + behavioral.

Частые ошибки

Слабый SQL. Кандидат говорит «делал отчёты» — слабо. Сильный кандидат: «оптимизировал расчёт sessions на 1Б событий через материализованную view».

Power BI поверхностно. Кандидат знает базовые визуалы — отсев. Сильный кандидат рисует star schema.

Без streaming / media domain. Кандидат не понимает watch time — слабо. Сильный кандидат декомпозирует engagement.

Без engagement / retention. Кандидат показывает только выручку — слабо. Сильный кандидат строит retention curve.

Перегруз чартами. 25 KPI без иерархии — слабо. Сильный кандидат строит top-level и drill-down.

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 Premier для BI?

Гибрид и удалёнка распространены, часть команд работает из московского офиса «Газпром-Медиа».

Зарплатные вилки 2026?

Middle BI: 190-280k. Senior: 280-410k. Lead-уровень — выше.

Английский нужен?

Базовый — желательно.

Сколько этапов?

4-5 этапов, 2-3 недели.

Это официальная информация?

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