Контекст
ATS: почему резюме не доходит до человека
Когда я в 39 лет переходил из офлайн-ритейла в аналитику, я отправил первые несколько резюме и ждал ответа. Ответа не было — совсем. Я думал, что проблема в опыте. Оказалось, проблема была раньше: моё резюме просто не проходило автоматический фильтр.
ATS (Applicant Tracking System) — это программа, которую HR-команды используют для первичной сортировки. hh.ru, Worki, Huntflow, собственные системы крупных компаний — все они так или иначе ранжируют резюме по соответствию вакансии до того, как живой человек увидит хоть одно из них. По данным LinkedIn, 75% резюме не проходят ATS-отсев в компаниях, где эти системы используются.
Откликов на вакансию
800–1200
Среднее число откликов на позицию «продуктовый аналитик» в Яндексе, Авито, VK по данным hh.ru (2025–2026).
До живого HR доходит
~20%
Остальные срезаются автофильтром или уходят в «не подходит» за первые 6 секунд просмотра.
До оффера доходит
0.5–2%
Из 1000 откликов нанимают 5–20 человек в зависимости от компании и уровня позиции.
Как работает ATS: система парсит резюме и ищет ключевые слова из описания вакансии. SQL, Python, A/B-тесты, дашборды, Tableau — если этих слов нет в нужных местах, резюме уходит вниз стека или отсекается совсем. Важны не просто слова, а их плотность и контекст: «опыт работы с SQL» весит больше, чем просто «SQL» в списке навыков.
// Что ломает ATS-парсинг
Таблицы и колонки в PDF — парсер их читает как кашу. Нестандартные заголовки секций («Чем я занимался» вместо «Опыт работы»). Иконки и инфографика — текст внутри них невидим для машины. Если сомневаешься — отправляй .docx, не PDF.
Строим резюме
Структура резюме: что куда и почему
Есть стандартная структура, которая работает в российском IT-рекрутинге. Отступать от неё имеет смысл только если ты точно знаешь, почему. Порядок секций важен — HR смотрит сверху вниз, и первые 6 секунд решают, читать ли дальше.
| Секция |
Что писать |
Объём |
| Имя + контакты |
Телефон, email, ссылки: LinkedIn / hh, GitHub (если есть пет-проекты), Telegram. Город. Без адреса и даты рождения. |
3–4 строки |
| Summary (опционально) |
1–2 предложения: кто ты и что ищешь. Только если умеешь писать коротко. Плохой summary хуже отсутствия. |
2–3 строки |
| Опыт работы |
Обратная хронология. Компания, роль, даты, 3–5 достижений пулями. Ключевой блок — сюда смотрят первым. |
60% резюме |
| Навыки |
SQL (указать диалект), Python (библиотеки), BI-инструменты (Tableau / Power BI / Метрика), A/B-тесты, стат. тесты. Не писать Word и Excel без контекста. |
6–10 строк |
| Образование |
Диплом + год. Курсы — только релевантные (Karpov, Яндекс Практикум, Stepik), не больше 3 штук. |
2–5 строк |
Объём: 1 страница или 2?
Для junior — строго одна страница. Если у тебя нет 3+ лет релевантного опыта, а резюме занимает полторы страницы, ты просто растягиваешь пустоту. HR это видит и читает как «человек не умеет выбирать главное» — что само по себе минус для аналитика.
Для middle с 3+ годами в аналитике — допустимо две страницы, если вторая не заканчивается на половине. Senior — две страницы как норма. Больше двух — только если тебя попросили прислать полное CV.
// Ключевые слова для ATS
Возьми описание 3–4 вакансий, которые тебе интересны. Выпиши все технические слова, которые встречаются в каждой. SQL, Python, Pandas, дашборд, A/B-тест, метрики, retention, конверсия, Tableau, Power BI — это базовый список. Эти слова должны быть в тексте опыта, не только в отдельной секции «Навыки».
Главная сложность
Достижения через цифры: как без NDA
Самый частый вопрос от менти: «у нас NDA, я не могу писать цифры». На самом деле NDA почти никогда не запрещает говорить о твоём личном вкладе в относительных терминах — он запрещает раскрывать абсолютные показатели бизнеса. Это разные вещи.
Формула достижения: [Что сделал] + [Чем измеримо] + [Какой инструмент / масштаб].
Плохо — task-list
Занимался аналитикой конверсий. Строил дашборды. Помогал команде принимать решения по данным. Анализировал метрики retention.
Хорошо — результат
Построил воронку конверсии в Tableau для команды маркетинга (15 менеджеров) → время еженедельного отчёта сократилось с 4 ч до 30 мин. A/B-тест на онбординге: +12% к activation rate за 4 недели.
Что делать без конкретных цифр
Если цифры под NDA, есть три рабочих обхода:
Как писать достижения без абсолютных чисел
1
Относительный прирост. «Конверсия выросла на 12%» — это не выручка компании, это твой результат. Такие данные NDA обычно не закрывает.
2
Масштаб без денег. «Дашборд для команды из 20 человек», «датасет 500+ SKU», «аудитория сегмента — 2M+ пользователей», «ежедневный объём — тысячи транзакций». Масштаб показывает сложность задачи без финансовых данных.
3
Скорость / эффективность. «Автоматизировал отчёт, который собирался 3 часа вручную», «снизил время запроса с 40 секунд до 3», «модель точностью 85% vs 60% у исходного бейзлайна».
4
Округление. Не «выручка выросла на 4 783 202 руб.», а «выручка сегмента выросла более чем в 1.5 раза за квартал». Округлённые цифры — это окей.
Шаблоны
3 примера резюме: junior из не-IT, junior из IT, middle
Три ситуации, в которых чаще всего оказываются читатели этого блога. Это не шаблоны для копирования — это иллюстрация принципов. Адаптируй под свой реальный опыт.
Опыт работы
Аналитик (фриланс / пет-проекты) — 2025–2026
- Анализ публичного датасета Ozon/Wildberries (SQL, Python): выявил сезонность продаж в 3 категориях, подготовил отчёт с визуализацией в Jupyter
- Собственный проект: когортный анализ удержания пользователей мобильного приложения (синтетический датасет) — ссылка на GitHub
Менеджер по планированию ассортимента, Ритейлер N — 2018–2025
- Управлял ассортиментом 500+ SKU: отслеживал скорость продаж, оборачиваемость, остатки в Excel + 1С
- Внедрил еженедельный шаблон отчётности, сократив время подготовки совещания с 2 часов до 30 минут
- Взаимодействовал с 4 поставщиками: анализировал эффективность по марже и оборачиваемости
Навыки
SQL (PostgreSQL, базовый уровень), Python (Pandas, Matplotlib), Excel (сводные таблицы, ВПР), основы статистики, A/B-тесты (теория)
Образование / курсы
Karpov.Courses — «Аналитик данных» (2025), Stepik — «Интерактивный тренажёр SQL» (2024)
// Что работает в этом кейсе
Нет IT-опыта — значит, показываем, что аналитическое мышление уже было (планирование ассортимента — это аналитика). Пет-проекты обязательны, иначе нет доказательства навыков. GitHub или хотя бы nbviewer — ссылка на реальную работу весит больше строки в резюме.
Опыт работы
Backend-разработчик (Python), Стартап N — 2023–2025
- Разрабатывал API для сервиса с DAU ~50K пользователей: PostgreSQL, FastAPI, Redis
- По инициативе написал скрипт для мониторинга аномалий в метриках (Python + SQL) — обнаружил 3 инцидента потери данных до того, как их заметил бизнес
- Участвовал в A/B-тесте переработки onboarding flow: подготовил SQL-запросы для расчёта конверсии по когортам
→ Показываем, что уже делал аналитические задачи «сбоку» от основной роли.
Навыки
SQL (PostgreSQL, оконные функции), Python (Pandas, NumPy, SQLAlchemy), git, базы данных, A/B-тесты (расчёт размера выборки, t-test)
// Что работает в этом кейсе
Разработчик уже знает SQL и Python лучше среднего junior-аналитика. Нужно показать, что применял это к аналитическим задачам, а не только к коду. Монитоинг метрик, участие в A/B — это сильные сигналы. DAU 50K показывает масштаб без финансовых данных.
Опыт работы
Продуктовый аналитик, Компания N (e-commerce) — 2022–2025
- Провёл 12+ A/B-тестов на аудитории 5M+ пользователей: от расчёта MDE до анализа и презентации результатов продакту
- Построил дерево метрик для команды монетизации (NSM → input → operational): снизило время на приоритизацию гипотез с 2 недель до 3 дней
- Выявил каннибализацию апсейл-кнопки: конверсия в воронке +9%, total revenue per user −3% — предотвратил раскатку, которая бы стоила ~8% квартального дохода сегмента
- Внедрил CUPED для ключевых метрик: чувствительность A/B выросла в 1.7×, длительность тестов сократилась на 40%
Навыки
SQL (PostgreSQL, ClickHouse, оконные функции, оптимизация запросов), Python (Pandas, statsmodels, scipy), A/B-тесты (MDE, мощность, CUPED, bootstrap), Tableau, Redash, метрики продукта, retention-анализ, когортный анализ
// Что работает в этом кейсе
Middle-аналитик должен показывать не просто «что делал», а «что решил». История с каннибализацией — это история о влиянии на бизнес, а не о SQL-запросах. Каждый пункт — законченная история: задача → метод → измеримый результат.
Сопроводительное
Сопроводительное письмо: 5 строк, не больше
Моя честная позиция: сопроводительное письмо в крупных IT-компаниях с ATS читают редко. Рекрутер смотрит сотни резюме, письмо — дополнительный текст, который требует времени. Но в стартапах и командах с культурой письма его читают и ценят.
Безопасная стратегия — всегда прикладывать, но делать коротким. Если не читают — не теряешь ничего. Если читают и там хорошо — плюс.
Структура за 5 строк
1
Кто ты. «Продуктовый аналитик с 3 годами опыта в e-commerce, специализируюсь на A/B-тестах и анализе воронок.»
2
Почему эта компания. Конкретно, не «интересный проект». «Слежу за блогом вашей аналитической команды на Хабре, особенно за серией про экспериментальную платформу — хочу работать с командой, где это делается серьёзно.»
3
Что принесёшь. Один конкретный навык или опыт, который релевантен этой позиции прямо сейчас.
4
CTA. «Готов обсудить на звонке — удобно в любой день на следующей неделе.»
// Что убивает сопроводительное
«Меня всегда привлекала сфера IT» — это ни о чём. «Я обучаемый и быстро вхожу в новые задачи» — так говорят все. Пересказ резюме — HR только что его прочитал. Объём больше одного абзаца — не читают. Главное правило: письмо должно добавлять информацию, а не повторять её.
Грабли
Топ антипаттернов, которые режут резюме
Я видел эти ошибки у десятков менти. Некоторые из них делал сам. Список не исчерпывающий, но закрывает 80% проблем.
// антипаттерн 01
«Ответственный, коммуникабельный, быстро обучаемый»
Это стандартный набор, который пишет каждый. HR его не читает — он уже давно превратился в шум. Ни одна из этих характеристик не доказуема из резюме, поэтому они ничего не добавляют. Место, которое они занимают, можно потратить на конкретный результат.
убери и замени на конкретику в опыте. «Ответственный» → «провёл 12 A/B-тестов от гипотезы до презентации». Факты доказывают, слова нет.
// антипаттерн 02
Портянка task-list вместо достижений
«Анализировал данные. Строил отчёты. Участвовал в митингах. Готовил презентации.» Это описание рабочего дня, а не достижений. HR не понимает, хорошо ли ты это делал, много ли данных, какой был результат. Task-list читается как «я просто ходил на работу».
каждый пункт = одно действие + один результат + один масштаб. Если не можешь назвать результат — подумай, зачем вообще включать этот пункт.
// антипаттерн 03
Курсы без проектов
«Прошёл курс по Data Science, Stepik» — это сигнал, что ты потратил время, но не результат. Курс без применения равен нулю с точки зрения доказательства навыка. Курсовой проект, пет-проект, любой реальный артефакт весит в десятки раз больше.
к каждому курсу — ссылка на проект. GitHub, Kaggle, nbviewer, даже Google Colab. Нет ни одного — сделай хотя бы один анализ на открытом датасете.
// антипаттерн 04
Excel как ключевой навык
Excel — инструмент по умолчанию, его знают все. Писать «уверенный пользователь Excel» в секции навыков — это как писать «умею пользоваться Google». Если ты реально продвинутый пользователь Excel (Power Query, Power Pivot, макросы, финансовые модели) — уточни. Если нет — убирай.
пиши только то, что выделяет. SQL, Python, специфические BI-инструменты — это сигнал. «Excel» без уточнения — шум.
// антипаттерн 05
Резюме-шедевр в Canva с таблицами
Красивые два столбца, иконки навыков, цветные блоки — выглядит круто для человека и ужасно для ATS. Парсер читает текст слева направо, и двухколоночная вёрстка превращается в кашу: «SQL Python Tableau Ответственный 2020-2023 Аналитик данных». Смысл теряется полностью.
для первичного отклика — простой однocolumn .docx или PDF без сложной вёрстки. Если хочется красоты — делай портфолио на сайте, а резюме держи читаемым для машины.
📋
Гайд «4 недели до оффера»
Резюме — это первый шаг. Дальше — техническое интервью: SQL, A/B, продуктовый кейс. Понедельный план подготовки с чеклистами и ссылками на практику.
Открыть гайд
Сколько страниц должно быть в резюме аналитика?
Для junior — строго одна страница. Для middle с 3+ годами релевантного опыта — допустимо две, но только если вторая страница не пустая наполовину. Senior — две страницы как стандарт. Больше двух — рекрутеры обычно не читают. Одна хорошая страница всегда лучше двух средних.
Нужно ли фото в резюме аналитика?
В российских компаниях — по желанию, это нормально и привычно. В международных — обычно не рекомендуется, чтобы исключить неосознанные предубеждения на этапе скрининга. Если добавляешь — профессиональное фото, нейтральный фон. Никаких фото с отпуска, корпоративов и праздников.
Как писать о достижениях без NDA?
Используй относительные цифры вместо абсолютных: не «выручка выросла на 5 млн руб.», а «конверсия выросла на 12%». Или указывай масштаб: «500+ SKU», «аудитория 2M+ пользователей», «дашборд для 15 менеджеров». Можно округлять: «около 20%», «более чем в 2 раза». Никакое NDA не запрещает говорить о своём вкладе в относительных терминах — оно запрещает раскрывать конфиденциальную финансовую информацию компании.
Что такое ATS и как под него оптимизировать резюме?
ATS (Applicant Tracking System) — система автоматической сортировки резюме по ключевым словам и формату. Чтобы пройти: используй ключевые слова из текста вакансии (SQL, Python, A/B-тесты, дашборды), избегай таблиц и сложного форматирования в PDF, отправляй в формате .docx если не указано иное, используй стандартные заголовки секций («Опыт работы», «Навыки», «Образование»).
Нужно ли сопроводительное письмо к резюме аналитика?
Зависит от компании. Крупные IT с ATS часто его не читают совсем. Стартапы и команды с культурой письма — читают и ценят. Безопасная стратегия: всегда прикладывать короткое (5 строк), но не тратить на него больше 10–15 минут. Главное правило: не пересказывать резюме, а объяснить, почему именно эта компания и что ты принесёшь.
Стоит ли указывать зарплатные ожидания в резюме?
В российском IT — принято указывать «вилку» на hh.ru, это помогает HR сразу отсечь нерелевантные предложения. В самом файле резюме — лучше не указывать, это ограничивает переговорное пространство. Если вакансия требует — указывай нижнюю границу того, что готов рассмотреть, не своего «хотелки».
Что дальше
Связанные материалы
Главное про резюме аналитика
Резюме — это не автобиография, а маркетинговый документ. Его цель — одна: пройти ATS и получить звонок от HR. Не произвести впечатление, не рассказать всё о себе — именно получить звонок. Это значит: ключевые слова на месте, достижения в цифрах, объём под контролем, антипаттерны вычищены.
Если опыта пока мало — делай пет-проекты и клади ссылки. Один реальный анализ на открытом датасете с выводами весит больше, чем три строки курсов. Работодатель хочет увидеть, что ты делаешь аналитику, а не только учишься о ней читать.
Следующий шаг: когда резюме готово — иди в гайд по подготовке к интервью. Там — план на 4 недели, который закрывает техническую и продуктовую части.
АТ
Андрей Тарасенко
// Продуктовый аналитик · Авито · Ментор
Я переходил в аналитику в 39 — из 15 лет в офлайн-ритейле. Первые резюме были именно такими: task-list, «ответственный и обучаемый», без единой цифры. Получил первый офер только когда добавил пет-проекты и переписал опыт под формулу «действие → результат → масштаб». Это я так думаю, не карьерный коуч, — но этот подход сработал и у большинства менти, с которыми я его проверял.
Написать в Telegram