Собеседование на BI-разработчика в Selectel

Почему Selectel — особенный работодатель для BI

Selectel — крупный российский cloud-провайдер. Продуктовая линейка: dedicated серверы, public cloud, private cloud, K8s as a service, GPU/AI инфраструктура, object storage. Тысячи B2B-клиентов от стартапов до крупного бизнеса, дата-центры в России. Это типичный IaaS-провайдер с consumption-based pricing — клиент платит за фактическое использование (CPU-часы, GB трафика, GB-месяцы storage).

Для BI-разработчика контекст специфический: B2B SaaS с consumption-pricing, что меняет всю аналитику. Дашборды смотрят продакт-менеджеры сервисов, sales, finance (выручка по консумпции отличается от классической SaaS-подписки), capacity planning (загрузка инфраструктуры), customer success. Метрики: revenue по сервисам, consumption patterns клиентов, B2B sales pipeline, retention клиентов, GPU/CPU utilization дата-центров, NRR.

Стек: Power BI как основной BI-инструмент, ClickHouse для горячих витрин (биллинг события, infrastructure telemetry), Greenplum для исторических агрегатов, dbt для слоёв трансформаций. SQL — рабочий язык, причём с фокусом на масштаб (биллинг события генерируются каждую минуту по всем серверам).

Актуальные вакансии — на hh.ru и сайте Selectel.

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 B2B SaaS или cloud, понимание consumption-pricing. Если работал в AWS, Yandex Cloud, VK Cloud, Cloud.ru, других IaaS-провайдерах — упомяни сразу.

2. SQL deep dive (60-90 минут)

Глубокая SQL-секция: оконные функции для расчёта consumption patterns, sessionization биллинг-событий, оптимизация в ClickHouse на петабайт-масштабе. Задачи на B2B funnel, расчёт ARR и NRR в consumption-модели (что сложнее, чем в классической subscription), retention клиентов.

Подготовка: SQL для BI.

3. Power BI (60 минут)

Глубокая секция: DAX, модель данных под consumption-billing (факт consumption, факт списаний, dim сервисы, dim клиенты, dim ресурсы), RLS под аккаунт-менеджера и продукт.

Подготовка: Power BI.

4. Дашборд-кейс (90 минут)

Тебе дают задание: «спроектируй дашборд revenue + consumption». Нужно показать целевую аудиторию (head of product, CFO, head of sales), выбрать ключевые метрики (ARR, NRR, consumption growth, share по сервисам, retention клиентов, GPU utilization для capacity planning), drill-down (продукт → клиент → конкретный сервис).

Подготовка: Dashboard design, data modeling для BI.

5. Поведенческое (45 минут)

Финальная встреча с тимлидом. STAR-формат.

Особенности по командам

Product analytics. Аналитика конкретных сервисов: dedicated серверы (utilization, доход), public cloud (consumption patterns, retention клиентов), GPU/AI (рост спроса, share от total revenue). Дашборды смотрят продакты каждого направления. Подойдёт BI с опытом в IaaS-аналитике.

Consumption analytics. Специфический для cloud-провайдера домен: usage patterns клиентов (как растёт consumption за первые месяцы, какие сервисы привлекают расширение, leading-индикаторы upsell/cross-sell). Подходит инженерам с интересом к B2B-pricing.

B2B Sales pipeline. B2B-воронка: лид → POC → пилот → договор. Особенность — в IaaS многие клиенты сначала тестируют через self-service, поэтому pipeline имеет двойную природу (sales-led + product-led). Подходит BI с опытом в SaaS-продажах.

Infrastructure. Аналитика инфраструктуры: GPU/CPU utilization дата-центров, заполненность стоек, energy consumption, прогноз capacity. Тесная связка с инфра-командой. Подходит инженерам с интересом к infrastructure ops.

Platform / Data. Core data team: обслуживает корпоративные витрины, обеспечивает консистентность данных. Огромные объёмы. Подходит BI с инженерным уклоном.

Что Selectel ценит в BI

SQL уверенно. Базовая компетенция. Слабый ответ: «писал JOIN». Сильный: «оптимизировал расчёт consumption на 3Б биллинг-событий через материализованную view с агрегацией по часу и продукту, ускорил с 5 минут до 12 секунд».

Power BI / dbt. Понимание модели данных и DAX. Слабый ответ: «делал отчёты». Сильный: «построил star schema под consumption-billing, реализовал RLS по аккаунт-менеджеру, оптимизировал DAX».

B2B SaaS / cloud domain. Понимание cloud-метрик и consumption-pricing. Слабый ответ: «считал выручку». Сильный: «декомпозировал NRR на expansion existing services и cross-sell новых сервисов, показал, что в GPU-сегменте NRR 145%, в storage 110%».

Revenue / consumption / utilization метрики. Знание ключевых cloud-метрик. Слабый ответ: «считал revenue». Сильный: «строил cohort consumption growth по году подключения, выявил, что клиенты с pilot через GPU имеют 3x consumption на 12 месяце».

RLS / compliance. Безопасность данных. Слабый ответ: «не работал с RLS». Сильный: «реализовал RLS на 4 уровня, добавил аудит доступа к клиентским данным».

Как готовиться: план

За 4-6 недель до планируемого собеса:

1. Неделя 1-2 — SQL + dbt. Оконные функции, оптимизация в ClickHouse на больших объёмах, B2B-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. DAX, time-intelligence, RLS. Power BI.
3. Неделя 4 — Dashboard design. Разбор cloud-дашбордов (AWS CloudWatch, GCP). Dashboard design.
4. Неделя 5 — Data modeling. Star schema под consumption-billing. Data modeling.
5. Неделя 6 — Mocks + behavioral.

Частые ошибки

Слабый SQL. Кандидат говорит «писал SELECT» — слабо. Сильный кандидат: «оптимизировал расчёт NRR в consumption-модели через материализованную view, ускорил с минут до секунд».

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

Без B2B SaaS / cloud понимания. Кандидат не понимает consumption-pricing — слабо. Сильный кандидат сразу обсуждает разницу между subscription и consumption-моделью.

Без consumption / utilization. Кандидат не знает, как считать NRR в pay-as-you-go — слабо. Сильный кандидат разделяет expansion existing и cross-sell новых сервисов.

Перегруз чартами. 20 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 Selectel для BI?

Гибрид и удалёнка распространены, часть команд работает из санкт-петербургского офиса.

Зарплатные вилки 2026?

Middle BI: 230-330k. Senior: 330-470k. Lead-уровень — выше.

Английский нужен?

Базовый — желательно для чтения cloud-документации.

Сколько этапов?

4-5 этапов, 2-3 недели.

Это официальная информация?

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