Задача из редактора — в запрос
Условие в общем SQL-редакторе или скриншот таблиц — жми ⌥C: Vizir прочитает схему и соберёт запрос с логикой, с которой удобно начать рассказ.
Сценарий
ИИ на собеседовании аналитика: SQL, метрики и продуктовые кейсы — ход мысли под рукой
Собеседование аналитика — это SQL в общем редакторе, вопросы про метрики и продуктовый кейс «как бы вы оценили». Vizir слушает разговор и снимает задачу с экрана по ⌥C, а по ⌥↩ во вкладке «Решение» лежит запрос или структура ответа. Подсказки на невидимом оверлее вне браузерного шеринга — а рассуждаешь и пишешь ты сам.
Как это выглядит
Пример по репликам
Скрининг на позицию продуктового аналитика, задача про удержание пользователей — вот как это проходит по репликам.
ИнтервьюерНапиши запрос: доля пользователей, вернувшихся на 7-й день после регистрации.
VizirРешение → «CTE с когортой по дате регистрации, джойн с событиями входа, фильтр по разнице дат = 7 дней, дальше count(distinct вернувшихся) / count(distinct когорты). Оконка не нужна — хватит группировки по дате регистрации.»
ТыБеру когорту по дате регистрации, джойню логины, считаю вернувшихся на седьмой день к размеру когорты — группировкой, без оконных функций.
ИнтервьюерА если надо retention по каждому дню от 1 до 30?
VizirОбъяснение → «Тогда джойн когорты с событиями по всем дням, day_diff как ось, group by по дню-разнице — получишь retention-кривую. Это уже одна свёртка вместо тридцати отдельных запросов.»
ТыРазворачиваю в day_diff и группирую по нему — одна свёртка даёт всю кривую удержания с 1-го по 30-й день.
Что делает Vizir в этом сценарии
Спросят про DAU, retention, LTV
Vizir слышит вопрос дословно и по ⌥↩ раскладывает определение метрики и как её считать — без зубрёжки формул перед интервью.
«Как бы вы оценили…» — по шагам
На кейс-вопрос приходит структура: гипотеза, метрика успеха, сегменты, как измерить. Дальше ведёшь рассуждение сам, опираясь на каркас.
Вне браузерного шеринга
При шеринге вкладки или окна в Meet и веб-Zoom оверлея не видно; на Windows он скрыт и в нативных клиентах (гарантий на все версии захвата нет). Нативный Zoom или Teams на macOS 15+ — подсказки переезжают на телефон-компаньон.
Формат
Как устроено это собеседование
Аналитик данных, продуктовый и системный — три разные ветки, и техническая часть у них не совпадает. Общее одно: проверяют не синтаксис, а умение превратить размытый вопрос бизнеса в метрику, запрос и понятный вывод.
Скрининг, техсекция, тестовое, финал
Сначала рекрутер на 20-30 минут: опыт, стек, деньги. Дальше техническая секция с руководителем или старшим аналитиком, час-полтора: SQL живьём в общем редакторе, вопросы про метрики, A/B и статистику. Часто добавляют тестовое — датасет, посчитать метрики, собрать дашборд, написать выводы. Финал — с нанимающим менеджером, про коммуникацию с бизнесом и приоритеты.
Молчаливый SQL и метрика без определения
Пишут запрос молча — интервьюер не видит логики. Теряют строки, положив фильтр по правой таблице в WHERE вместо условия соединения. Берутся считать удержание или конверсию, не спросив, как их считает компания. В A/B не проговаривают гипотезу, размер эффекта и длину теста — и предлагают остановиться, едва увидев зелёное.
Что спрашивают и как звучит подсказка
«Выведи второй по сумме заказ каждого клиента»
Подсказка приходит каркасом: нумерация внутри клиента через ROW_NUMBER с сортировкой по сумме, отбор по номеру во внешнем запросе. Рядом оговорка, которую стоит произнести вслух: при равных суммах уместнее DENSE_RANK.
«Чем LEFT JOIN отличается от INNER?»
Vizir даёт готовую формулировку и главную ловушку вопроса: LEFT сохраняет все строки левой таблицы, но условие по правой в WHERE отбрасывает NULL-строки и молча превращает соединение во внутреннее. Скажи, что такой фильтр переносят в ON.
«Прирост конверсии 2%, p-value 0,07 — раскатываем?»
В подсказке ход ответа: уточнить, считали ли размер выборки заранее, затем сказать, что на принятом уровне значимости результат не подтверждён. Дальше варианты — добрать выборку до расчётного размера или признать эффект слишком малым.
«Выручка растёт, а средний чек падает — почему?»
Готовая декомпозиция: выручка — это число заказов, умноженное на средний чек, значит заказов стало больше. Vizir предлагает искать источник в разрезах: новый дешёвый сегмент, акция, смена каналов. Ответ сильнее, если добавить проверку по когортам.
«Как проверишь таблицу, которую видишь впервые?»
Подсказка перечисляет обычные проверки: гранулярность и дубли по ключу, доля пустых значений, границы дат, сверка сумм со вторым источником. Важно назвать и то, что делаешь с найденным расхождением.
ИнтервьюерМаркетинг уверен, что их канал приносит лучших пользователей. Данные говорят обратное. Как объясните?
VizirОтвет → «Сначала зафиксируй метрику, по которой судите, — например выручка на привлечённого за 90 дней. Покажи канал рядом с остальными и отметь: регистраций у них правда больше, а до оплаты доходит меньше. Заканчивай не приговором каналу, а предложением проверки.»
ТыДоговорюсь о метрике — выручка на привлечённого за 90 дней. Покажу канал рядом с остальными: регистраций много, оплат мало. И предложу не отключать его, а проверить гипотезу про качество трафика.
ИнтервьюерХорошо, что начали с метрики, а не с вывода «канал плохой».
Частые вопросы
Под какие диалекты SQL подходит?
PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, MS SQL, а также оконные функции и CTE. Vizir определяет диалект по условию и синтаксису на экране.
Поможет с продуктовыми кейсами, а не только с SQL?
Да. На вопросы вроде «как оценить успех фичи» приходит структура ответа — метрика, сегменты, способ измерения. Рассуждение дальше ведёшь ты.
А если данные и задачу диктуют голосом?
Транскрипт ловит условие на слух: по ⌥↩ Vizir соберёт ход решения из услышанного. Скриншот нужен, только когда таблицы или запрос видны на экране.
Иди на собеседование аналитика с ходом мысли под рукой
3 дня и 30 минут речи бесплатно, карта не нужна. Поставь Vizir заранее и прогони через него пробный вопрос — до собеседования, а не на нём.