это все потому, что это не ответ, а комментарий)) но да!

да, сочувствую. Слишком был черный PR

Непосредственный руководитель)

они пытались отжать NGINX

А ещё у них есть Главный Аналитик (главное не призвать)

ну это немного не про аналитиков

Это про потерю репутации

Пока Рамблер (Окко) не купил АПЛ, думал, что Рамблера как такового нет

Да нет, они достаточно крупные ребята, просто как поисковик ушли с поля

+ Бегун, Price, Ferra и многое другое похерили по пути

Ого какое письмо, судя по реакциям это реальность? в смысле, это не шутка?

Да, такая же шутка, как и увольнения из тинька за мемы в слаке

😔 не очень в теме, но это ужасно...

а что за мемы?

Опытные аналитики, подскажите, пожалуйста, имеет ли значение, куда идти развиваться - в банк crm аналитиком кредитования или в онлайн кинотеатр? Смущает именно аналитика кредитования: переживаю, что там меньше есть, что анализировать, чем в онлайн кинотеатре. Или не имеет значение, что именно анализировать?

#вакансия
Data scientist
Что нужно делать:
 Разработка, создание, тестирование и внедрение моделей и алгоритмов на базе корпоративного хранилища данных
 Проведение углубленного статистического анализа, результаты которого позволяют формулировать практические рекомендации, выявлять тенденции и проводить оценку эффективности
 Создание воспроизводимых, интерпретируемых, динамических масштабируемых моделей
 Подготовка интерактивных отчетов (dashboards)
 Разработка алгоритмов на Python
 Внедрение своих решений в продукт
 Глубокая аналитика портфеля (исследование поведения клиентов, продуктов, услуг и тд) и поиск оптимальных финансовых решений для бизнеса
Что мы хотим видеть:
 Владение математической статистикой
 Знание python
 Владение SQL, Power BI
 Владение современными статистическими методами, алгоритмами машинного обучения для больших наборов данных
 Опыт решения и внедрения количественных задач, требующих работы с большими наборами данных
 Хорошая алгоритмическая подготовка: знание основных алгоритмов и структур данных
 Высшее образование: техническое, математическое
 Разговорный английский
 Преимущество - знание финансовых рынков, кругозор в области применения методов математической оптимизации для инвестиционных продуктов

Резюме @dmnatali

Однозначно в онлайн-кинотеатр

Заброшу пост еще раз, так как днем было мало отклика)
Господа, возник интересный квест
Личный опыт, статьи, видосы очень помогут
Условный стартап(200-250), есть несколько больших отделов
Какая-то аналитика есть, она вся разрозненная. Где-то есть аналитик, где-то нет. Где-то менеджер пилит сам гугл таблички. В основном GDS. Большая текучка. Как выстроить процессы так, чтобы
- не терять наработки и исследования
- чтобы аналитики не делали одни и те же задачи по многу раз, потому что они просто не знают что творится в другом юните
- как передавать экспертизу от уходящих сторудников, если они не остаются на обучение приемника

моя мысль ушла в сторону:
- вики, любая другая система структурирования проведенный ресерчей, отчетов (пока все советуют конфлюенс), имеет ли смысл переходить туда, если у компании уже есть некий аналог такоого хранилища, на основе другого сервиса
- переодически собирать всех аналитиков, чтобы они рассказывали что сделано, что новое, что появилось (тут решением так же может быть создание централизованного отдела аналитики, но это мало реально)
- код в python и sql выкладывать в гитхаб, гитлаб
- все исследования фиксировать в письменной форме вместе с SQL запросами (если у кого-то есть шаблон подобных отчетов, прям вообще огонь)
что-то упустил?

Если Вы не выстроите процессы, связанные с удержанием (аналитиков) - ничего не выйдет. Обмен опытом и экспертизой, Вики и gitlab работает в случае, если есть коммьюнити. Нет коммьюнити - никто не будет это все поддерживать, знания не будут обновляться, будут устаревать.