Собеседование на маркетинг-аналитика в Кинопоиск

Почему Кинопоиск — особенный работодатель для маркетинг-аналитика

Кинопоиск — крупнейший медиапортал и VOD-сервис в РФ, часть экосистемы Яндекса. Десятки миллионов MAU, многомиллионная подписная база Плюса. Принадлежность к Яндексу даёт уникальные возможности: интеграция с другими продуктами экосистемы (Поиск, Музыка, Маркет, Афиша, Кинопоиск HD), общий Plus-флайвил, единая инфраструктура аналитики и UA. Маркетинг здесь — это работа на гигантском масштабе с очень сильной data-driven культурой.

Маркетинг-аналитик в Кинопоиске работает с unit economics streaming-маркетинга. Главные задачи: моделирование LTV подписчика Плюс (с учётом cross-product использования), attribution по каналам и устройствам (включая внутри-Яндекс flow), retention-аналитика и churn prevention, A/B-эксперименты в onboarding, paywall, push-уведомлениях, content marketing-аналитика (как премьеры и эксклюзивы влияют на acquisition). Это работа в одной из самых сильных аналитических команд медиа-индустрии в РФ.

Стек: SQL (YQL — собственный диалект Яндекса, ClickHouse), Python для регулярной автоматизации и моделирования, DataLens как корпоративный BI. Кинопоиск — компания с глубокой инженерной культурой Яндекса.

Актуальные вакансии — на hh.ru и сайте Яндекса.

Этапы собеседования

Полный цикл — обычно 2-3 недели и 4-5 этапов. Yandex-style процесс: структурированный, плотный, с акцентом на технические скиллы и Yandex values.

1. HR-скрининг (30-45 минут)

Рекрутер проверяет базу: опыт маркетинг-аналитики в media / streaming / e-commerce / fintech. Если работал в Окко, IVI, Wink, Premier, START, KION или больших Яндекс-юнитах — упомяни сразу.

2. SQL deep dive (60-90 минут)

Технический разбор в YQL/ClickHouse: дают схему таблиц и просят написать запросы. Типовые задачи: cohort retention подписчиков, attribution через cross-product воронку, ARPU по сегментам. YQL — специфический диалект, но базовые SQL-навыки переносятся.

Подготовка: SQL для маркетинг-аналитика.

3. Marketing-метрики и кейсы (60 минут)

Темы: LTV подписчика Плюс с учётом cross-product использования, CAC по каналам, payback, retention в streaming, влияние премьер на acquisition.

Подготовка: LTV и CAC, Attribution models.

4. A/B + experiments (45 минут)

Разбор экспериментов: дизайн A/B, опыт большой Yandex-A/B-инфраструктуры. Кейсы про onboarding, paywall, push-уведомления.

Подготовка: A/B-эксперименты.

5. Поведенческое (45 минут)

С маркетинг-руководителем. STAR-формат + Yandex values (ownership, фокус на пользе, копать вглубь).

Особенности по командам

Subscription marketing. Acquisition подписчиков в Плюс: digital UA, performance, контентные кампании.

Retention / CRM. Удержание подписчиков Плюса, churn prevention.

Brand. Brand vs performance, brand-метрики в большом media.

Digital. Mobile app acquisition, специфика mobile attribution на Yandex-infrastructure.

Content marketing. Премьеры, эксклюзивы как канал привлечения.

Что Кинопоиск ценит в маркетинг-аналитике

SQL + YQL. Слабый: «знаю на базе». YQL не обязателен до собеса, но плюс. Сильный — глубоко владеет SQL.

Streaming metrics. Сильный кандидат глубоко понимает streaming-экономику.

LTV / churn. Сильный: «считаем LTV подписчика Плюса с учётом cross-product использования (Музыка, Маркет, Кинопоиск)».

A/B-тесты. Сильный кандидат знает экспериментальный дизайн на больших выборках.

Retention. Сильный кандидат понимает retention в streaming.

Как готовиться: план

За 4-6 недель до планируемого собеса:

1. Неделя 1-2 — SQL и YQL. Прорешай вопросы по SQL и Python в Карьернике: 1500+ задач с разбивкой по темам, по 10-15 минут в день закрывают пробелы перед собесом. Фокус на window functions, cohort retention. YQL — почитай документацию Яндекса. SQL для маркетинг-аналитика.
2. Неделя 3 — Marketing метрики. Streaming-метрики. LTV и CAC.
3. Неделя 4 — Attribution и Retention. Attribution, Retention.
4. Неделя 5 — A/B и MMM. Экспериментальный дизайн, MMM. MMM.
5. Неделя 6 — Mocks + behavioral. Подготовь STAR-истории с акцентом на ownership и инициативу.

Частые ошибки

Слабый SQL.

Last click only.

Без streaming specifics.

Без churn understanding.

Без A/B понимания.

Связанные темы

• Собеседование на маркетинг-аналитика
• SQL для маркетинга
• Attribution models
• LTV и CAC
• Retention и cohort
• MMM (media mix)

FAQ

Удалёнка в Кинопоиске для маркетинг-аналитика?

Гибрид и удалёнка распространены. Главный офис в Москве.

Зарплатные вилки 2026?

Middle: 230-340k. Senior: 340-490k.

Английский нужен?

Базовый — желательно.

Сколько этапов?

4-5 этапов, обычно 2-3 недели.

Это официальная информация?

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