В какой момент аналитик становится мидлом?

В какой момент аналитик становится мидлом? После двух лет работы? После первой самостоятельно запущенной A/B-шки? Или когда впервые сказал продакту, что его гипотезу вообще не нужно тестировать? Очевидно, что грейд — это не только количество лет в резюме. В какой-то момент от аналитика начинают ждать уже не просто умения написать SQL, построить дашборд или корректно провести эксперимент, а гораздо большей самостоятельности и понимания продукта. Что именно меняется при переходе от junior к middle и какие навыки нужно докачивать — разбираемся вместе с Никитой, продуктовым аналитиком Авито и автором канала «Дата аналитикс». Так вот, по опыту Никиты, хорошей технической базы недостаточно. Можно отлично знать SQL и Python, но не понимать, какую метрику выбрать для конкретного продукта. Можно знать формулы A/B-тестов, но растеряться, когда одна метрика выросла, а другая упала. Можно собрать хороший дашборд, но не суметь объяснить команде, какое решение из него следует. Чем выше грейд, тем больше от аналитика ждут продуктового мышления, самостоятельности и способности влиять на решения , а не просто выполнять поставленные задачи. Этот рост хорошо видно и по самому Никите. Недавно он стал преподавателем совместной магистратуры Авито × Высшая школа бизнеса НИУ ВШЭ , где ведёт модуль по продуктовым метрикам. Такой карьерный апдейт хорошо показывает, что с ростом грейда всё больше ценятся не только технические навыки, но и глубина экспертизы, продуктовое мышление и способность видеть задачу шире . А как понять, чего не хватает именно тебе до следующего грейда? Один из самых рабочих способов — смотреть на реальные требования рынка и реальные собеседования. Никита как раз регулярно делится в в своем закрепе опытом интервью в IT-компаниях: рассказывает, какие вопросы задают, какие кейсы приходится решать, чего ждут от кандидатов и на каких моментах можно завалиться. Так становится гораздо понятнее, что реально проверяют на следующем грейде и какие навыки стоит прокачивать в первую очередь. А когда пробелы найдены, следующий шаг — их закрыть. Именно для этого мы запупскаем Аналитику ПРО — курс для тех, у кого база уже есть, но хочется выйти на следующий уровень: углубиться в SQL, эксперименты, эконометрику, Causal Inference и ML, а заодно подготовиться к более сложным собеседованиям и карьерному росту. Потому что следующий грейд начинается не тогда, когда в резюме прибавился ещё один год опыта, а когда ты начинаешь решать задачи следующего уровня 🔥