Собеседование на BI-разработчика в Rutube

Почему Rutube — особенный работодатель для BI

Rutube — крупная UGC-видеоплатформа, входит в «Газпром-Медиа». В отличие от классических VOD-сервисов (Иви, Окко, Кинопоиск), Rutube — это UGC-модель: пользователи загружают свой контент, авторы получают доход с рекламы, основной интерес — engagement и creator economy. После 2022 года платформа активно растёт как один из основных каналов для русскоязычных видеоблогеров.

Для BI-разработчика контекст специфический: огромный поток UGC-контента, многоуровневая аудитория (зрители, авторы, рекламодатели), сложная creator economy. Дашборды смотрят продакты, content-команда, команда поддержки авторов, advertising, маркетинг. Метрики: engagement (watch time, sessions, retention), creator analytics (количество и качество загружаемого контента, доход авторов, churn авторов), content performance, advertising (CPM, fill rate, revenue), модерация (доля заблокированного контента).

Стек: Power BI как основной BI-инструмент, ClickHouse для горячих витрин (миллиарды event-строк), Greenplum для исторических агрегатов, dbt для трансформаций. SQL — рабочий язык, с фокусом на масштаб (количество просмотров на UGC-платформе сопоставимо с топ-сервисами).

Актуальные вакансии — на hh.ru и сайте Rutube.

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 UGC/video/media, готовность работать с огромным объёмом event-данных. Если работал в TikTok, VK Видео, Дзене — упомяни сразу. Питч 90 секунд: какие платформы, какие метрики.

2. SQL deep dive (60-90 минут)

Глубокая SQL-секция: оконные функции для sessionization, funnel-запросы для analytics авторов, cohort retention зрителей и авторов, оптимизация в ClickHouse (PREWHERE, материализованные view, sampling) для event-таблиц в петабайт-размере.

Подготовка: SQL для BI.

3. Power BI (60 минут)

Глубокая секция: DAX, модель данных под UGC-витрину (факт просмотров, факт загрузок, dim видео, dim авторы, dim зрители), RLS под команды, оптимизация.

Подготовка: Power BI.

4. Дашборд-кейс (90 минут)

Тебе дают задание: «спроектируй дашборд engagement + creator analytics». Нужно показать целевую аудиторию (продакт зрителя, продакт автора), выбрать метрики (DAU/MAU зрителей и авторов, среднее количество загрузок на автора, retention авторов, общий watch time), drill-down (автор → его видео → метрики просмотров).

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 UGC-платформы: метрики просмотра, среднее время сессии, retention зрителей, поведение в ленте. Дашборды смотрят продакты и content-команда. Подойдёт BI с опытом event-аналитики и масштабом данных.

Creator analytics. Уникальный для UGC домен: метрики авторов — количество и качество загружаемого контента, доход авторов с рекламы, retention авторов, рост подписчиков и среднего времени просмотра канала. Тесная связка с командой поддержки авторов. Подходит BI с интересом к creator economy.

Content. Аналитика всего видеоконтента: что взлетает, какие категории лучше работают, эффективность рекомендаций. Подходит BI с интересом к media и алгоритмам ранжирования.

Advertising. Рекламная модель: CPM, fill rate, viewability, доход с рекламы по типам контента, рекламная нагрузка на пользователя. Подходит инженерам с опытом в ad-tech.

Платформа / Data. Core data team: обслуживает витрины, event-pipeline между клиентом, серверами видеостриминга, аналитикой. Огромные объёмы данных. Подходит BI с инженерным уклоном.

Что Rutube ценит в BI

SQL на масштабе UGC. Базовая компетенция плюс умение работать с большими объёмами. Слабый ответ: «писал JOIN». Сильный: «оптимизировал расчёт DAU на 5Б событий в ClickHouse через материализованную view с агрегацией по часу и платформе, ускорил с 4 минут до 10 секунд».

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

UGC / video domain. Понимание creator economy и UGC-метрик. Слабый ответ: «делал отчёты по приложению». Сильный: «строил retention curve для зрителей и для авторов отдельно, выявил, что retention авторов на 60% зависит от первых трёх загрузок».

Engagement / retention метрики. Знание ключевых метрик. Слабый ответ: «считал DAU». Сильный: «декомпозировал retention на time-to-first-content, frequency сессий, среднее watch time за сессию».

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, оптимизация в ClickHouse на больших объёмах. 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 UGC и creator-дашбордов (YouTube Studio, TikTok Analytics, VK Видео). Dashboard design.
4. Неделя 5 — Data modeling. Star schema под UGC. Data modeling.
5. Неделя 6 — Mocks + behavioral.

Частые ошибки

Слабый SQL. Кандидат говорит «писал SELECT» — слабо. Сильный кандидат: «оптимизировал расчёт sessions на UGC-платформе с 10Б событий через материализацию агрегатов, ускорил с 8 минут до 15 секунд».

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

Без UGC / video domain. Кандидат не понимает creator economy, retention авторов — слабо. Сильный кандидат декомпозирует engagement зрителей и авторов отдельно.

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 Rutube для BI?

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

Зарплатные вилки 2026?

Middle BI: 200-300k. Senior: 300-440k. 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.