Самопрезентация на собеседовании — пример презентации аналитика

• Дмитрий Русак, аналитик данных
• 4 года в продуктовой аналитике
• SQL, Python, дашборды
• Дальше — коротко о себе

Здравствуйте! Меня зовут Дмитрий Русак. Я аналитик данных с четырёхлетним опытом в продуктовой аналитике. За это время я научился превращать сырые данные в понятные инсайты, которые помогают командам принимать решения. Сегодня расскажу, чем я занимался, какие результаты приносил и что могу дать вашей команде.

• 4 года в продуктовой аналитике
• 30+ A/B-тестов
• 15 дашбордов
• Аналитика — для решений, не для отчётов

Привет, я Дмитрий. Уже четыре года занимаюсь продуктовой аналитикой: провёл больше тридцати A/B-тестов и построил пятнадцать дашбордов, на которые команды реально смотрят каждый день. Мне важно, чтобы аналитика не лежала мёртвым грузом, а помогала принимать решения. Поэтому я всегда стараюсь докопаться до сути и объяснить цифры простым языком.

• Интерес к продукту — слежу давно
• Аналитика влияет на решения
• Задачи совпадают с моим опытом
• Разделяю ценности — данные основа

Я выбрал эту вакансию осознанно. Во-первых, мне действительно интересен ваш продукт — я давно слежу за его развитием и вижу, как он решает реальные задачи пользователей. Во-вторых, для меня важно, чтобы аналитика не оставалась просто отчётами, а напрямую влияла на продуктовые решения — и в вашей команде это именно так. И в-третьих, задачи, которые вы решаете, почти один в один совпадают с тем, чем я занимался последние годы: рост ключевых метрик, оптимизация воронок, поиск точек роста. Плюс я разделяю ваши ценности — данные как основа решений. Поэтому я здесь.

• 4 года: ритейл → банк
• ТехноМаркет: отчёты, дашборды
• ФинТех Банк: A/B-тесты, рекомендации
• Дальше — ключевой кейс

За четыре года я прошёл путь от аналитика в ритейле до старшего аналитика в банке. В «ТехноМаркете» я отвечал за регулярную отчётность и дашборды — это была база, которая научила меня работать с данными системно и понимать запросы бизнеса. В «ФинТех Банке» задачи стали сложнее: я уже занимался A/B-тестами и исследованиями поведения пользователей, а результаты моей работы напрямую влияли на продуктовые решения. Этот переход от поддержки решений к их формированию — то, что я хочу развивать дальше.

• Главное: −8% оттока, +15% конверсия
• A/B-тест на 50 000 пользователей
• Анализ воронки → гипотеза → тест
• Дальше — стек и инструменты

Расскажу про ключевой кейс — оптимизацию онбординга. Мы заметили, что на третьем шаге регистрации уходит слишком много пользователей. Я проанализировал воронку, выдвинул гипотезу о том, что мешает, и мы запустили A/B-тест на 50 тысячах пользователей. В итоге конверсия в активацию выросла на 15%, а отток на проблемном шаге снизился на 8%. Это не просто цифры — это подтверждённый экспериментом результат, который напрямую повлиял на удержание.

• SQL и A/B-тесты — по 9/10
• Tableau/Power BI — 8/10
• Python — 7/10, pandas/numpy
• Стек подтверждён 4 годами практики

Теперь коротко о моём стеке. Я уверенно работаю с SQL — это мой основной инструмент, за 4 года я написал тысячи запросов, от простых выборок до сложных оконных функций. На втором месте — A/B-тестирование и статистика: я не просто запускаю тесты, а проверяю их значимость и интерпретирую результаты. Визуализация — Tableau и Power BI, здесь я тоже на продвинутом уровне, строю дашборды, которые реально используют в работе. Python — уверенный уровень, в основном pandas и numpy для обработки данных и автоматизации. Конечно, я не стою на месте и постоянно прокачиваю слабые места.

• Сильные: системное мышление, детали, язык бизнеса
• Зона роста: ML и сторителлинг
• ML — курс + pet-проекты, 6 месяцев
• Честность — принцип работы

Хочу честно обозначить и сильные стороны, и зону роста. Моя главная сила — системное мышление: я всегда смотрю на продукт целиком, а не на отдельные метрики. Плюс внимательность к деталям — часто замечаю аномалии в данных раньше, чем они становятся проблемой для бизнеса. И умею переводить сложные данные на язык, понятный менеджерам и стейкхолдерам. Что касается зоны роста — это машинное обучение и сторителлинг. Сейчас я прохожу курс по ML и применяю базовые модели в pet-проектах, а сторителлинг прокачиваю через практику. Я предпочитаю называть вещи своими именами — так честнее и для меня, и для команды.

• Месяц 1: продукт, метрики, дашборды
• Месяц 2: включение в проекты, отчёты
• Месяц 3: первая оптимизация с результатом
• Быстрый выход на самоокупаемость

Я всегда начинаю с погружения: первый месяц — это изучение продукта, метрик и текущих дашбордов, чтобы говорить с командой на одном языке. Во второй месяц я уже подключаюсь к текущим проектам и помогаю с отчётами, чтобы приносить пользу сразу, а не только учиться. А к третьему месяцу у меня уже достаточно контекста, чтобы предложить первую оптимизацию — небольшую, но с измеримым результатом. Такой подход позволяет быстро выйти на самоокупаемость и не тратить время команды на лишние вопросы.

• Спасибо за внимание
• Вопросы: успех, команда, приоритеты
• Контакты: email, телефон, LinkedIn

Спасибо за внимание! Я готов ответить на ваши вопросы. И, если не возражаете, у меня тоже есть несколько вопросов к вам: как измеряется успех на этой позиции, какой состав команды и какие приоритеты на ближайший квартал. Мои контакты на экране — буду рад продолжить общение.