Я Аксинья, руковожу командой продуктовой аналитики. За 7+ лет несколько раз выстроила аналитику с нуля: event-based подход, дерево метрик, витрины/DWH, A/B-процессы, система качества данных. Внедряла процессы исследований и экспериментов, которые приводили к ощутимым улучшениям метрик.
Главное, что я могу вам дать: я нанимающий менеджер.
Я выстроила найм и матрицы компетенций в своей команде, сама провожу собеседования, разбираю тестовые и решаю, кто получит оффер. Поэтому готовиться к интервью или повышению вы будете с человеком с другой стороны: я знаю, на чём проваливаются кандидаты, что реально влияет на решение и как выглядит рост с точки зрения руководителя.
Ко мне чаще всего приходят, когда ищут работу (или недавно её потеряли), застряли в грейде и зарплате, или хотят перейти из соседней сферы в аналитику. Разберём, где вы сейчас, соберём план и пойдём по нему: резюме и LinkedIn, mock-интервью с разбором ошибок, рост влияния в команде. Ещё я получила визу талантов в США - если ваша цель международная карьера, помогу и с этим.
Первые шаги всегда самые тяжёлые, я это хорошо знаю по себе и своим менти. Поэтому договоримся о комфортном вам ритме, и дойдём до цели.
Мой LinkedIn и tg канал :)
- Построить карьерный план развития для получения первой работы
- Разобрать текущие навыки
- Собрать 1–2 реальных кейса в портфолио
- Подготовиться к реальным собеседованиям и справляться со стрессом
- Научиться грамотно формулировать выводы
- Разобраться в том, как вырасти по грейду и ЗП в 2+ раза
- Пройти mock interview (статистика, A/B, SQL, Python, продуктовые кейсы, поведенческие), разобрать конкретные ошибки и исправить их
- Адаптировать резюме, HH и LinkedIn под целевые компании + развить LinkedIn
- Решать комплексные технические и продуктовые задачи, автоматизацию с AI
- Выстраивать влияние, видимость и коммуникацию со стейкхолдерами
- Подготовиться к собеседованиям в международные компании
- Автоматизировать аналитические процессы с помощью AI инструментов (Claude Code, MCP, агенты)
- Выстроить стратегию развития аналитики и Data Science (необходимость, найм, ревью, данные, метрики, A/B, трекшн пользы)
- Провести аудит технологий и сформировать рекомендации с понятным roadmap
- Собрать эффективную команду аналитики, провести собеседования
- Наладить процессы взаимодействия с бизнесом