Как нанять хорошего аналитика данных?

Сначала разберитесь, зачем он вам

Не стоит бросаться в найм с криком «нам срочно нужен аналитик!»

Ответьте себе (и нанимающему менеджеру) на несколько простых вопросов:

• Что именно он будет анализировать?
• Кому он будет приносить отчеты и выводы?
• Какие решения в компании будут приниматься на основе его данных?

👉 Это поможет понять, кто вам действительно нужен: BI-аналитик, исследователь, продуктовый или универсальный аналитик.

❌ Спойлер: «аналитик, который умеет всё» — это миф.

Вакансия — без пафоса, по делу

Фразы вроде «молодая амбициозная команда ищет звезду» уже не работают.

Гораздо эффективнее честно рассказать:

• Чем занимается команда
• Какие данные используются
• Кто ставит задачи и как выглядит рабочий процесс
• Какой результат ждут от аналитика и на что он повлияет

💡 Чем конкретнее вакансия, тем выше шанс привлечь подходящего кандидата.

Проверка — не только на инструменты, а на мышление

Инструменты — это важно, но не главное.

Обратите внимание на то, как кандидат:

• Рассуждает и формулирует мысли
• Задаёт вопросы и строит гипотезы
• Реагирует на неполные или противоречивые данные
• Умеет ли объяснять сложное простым языком

🎯 Цель — найти не просто «мастера дашбордов», а человека, который помогает принимать решения.

Техстек: не гонимся за всем подряд

Идеальных кандидатов почти не бывает. На что стоит ориентироваться:

• SQL — уверенный уровень: джойны, подзапросы, группировки
• BI-инструмент — любой, главное, чтобы понимал, зачем он нужен
• Статистика и аналитическое мышление — must
• Python/R — по ситуации: если у вас много исследовательских задач, это плюс, но не всегда критично

✨ Фокусируйтесь на задачах, а не на модных скиллах.

Шпаргалка: как понять, что аналитик — ваш?

Сохраняйте у себя, пригодится 👇

✅ Думает, а не просто строит графики

✅ Не боится признать, если чего-то не знает

✅ Видит смысл и ценность в данных

✅ Понимает, как его работа влияет на бизнес

✅ Лучше пусть немного «сыроват», но с горящими глазами, чем уставший гуру