Как распределить год
Мидлом становятся на работе, а не на курсах. Поэтому план по кварталам: в каждом — один фокус, который ты тренируешь на реальных задачах, а не параллельно с ними.
- Самостоятельность: от задачи к проблеме
- SQL и Python уровня middle
- Свой первый анализ «от вопроса до решения»
- Эксперименты глубже базы
- Дерево метрик своего продукта
- Коммуникация результатов
- Продуктовое мышление и гипотезы
- Прогнозирование
- Своя инициатива, а не только входящие задачи
- Влияние на решения
- Собеседование на middle
- Самопроверка по чек-листу ниже
Чем мидл отличается от джуна
Коротко: джуну ставят задачу, мидлу — проблему. Джун отвечает на вопрос «сколько», мидл — «почему и что с этим делать».
| Junior | Middle | |
|---|---|---|
| Вход | Готовая задача: «посчитай конверсию по сегментам» | Проблема: «конверсия упала — разберись» |
| Результат | Таблица или дашборд | Вывод и рекомендация, что делать |
| Эксперименты | Считает p-value по готовому дизайну | Проектирует тест, выбирает метрики, ловит подвохи |
| Метрики | Знает определения | Раскладывает метрику на драйверы и видит связи |
| Контроль | Работу проверяет старший | Сам проверяет себя и доводит до конца |
| Инициатива | Разбирает входящие | Сам приносит гипотезы и находки |
Диагностика из 39 вопросов покажет, какие блоки уже закрыты, а какие тянут тебя вниз. 20 минут, результат сразу на экране — удобно сверить с этим планом.
Самостоятельность: от задачи к проблеме
Главный сдвиг. Тебя перестают вести за руку — и ждут, что ты сам уточнишь вопрос, выберешь подход и доведёшь до вывода.
Джун получает «посчитай retention» и считает. Мидл сначала спрашивает: какое решение примут по этому числу? Что будет считаться хорошим результатом? Какой период и какие пользователи? Эти 10 минут экономят неделю переделок.
Что прокачать
- Тебе пришла задача «посчитай, сколько пользователей используют новую фичу». Какие вопросы ты задашь заказчику?
- Расскажи про анализ, где ты сам поменял постановку задачи. Что было исходно и что получилось?
- Как ты проверяешь, что твоим цифрам можно верить?
SQL и Python уровня middle
Инструменты уже знакомы — теперь важны скорость, надёжность и читаемость. Мидл пишет запросы, которые не стыдно отдать коллеге.
На middle-собесе SQL-задачи уже не про синтаксис, а про аналитическую логику: retention по когортам, воронка с окном, сравнение периодов. И главное — ты должен сам заметить, когда JOIN размножил строки.
Что прокачать
- Посчитай retention по месячным когортам регистрации на 1, 7 и 30 день.
- Найди пользователей, у которых каждый следующий заказ дороже предыдущего.
- Запрос стал выполняться 20 минут вместо двух. С чего начнёшь разбираться?
Эксперименты глубже базы
Джун знает, что такое p-value. Мидл проектирует тест, выбирает метрики и замечает, когда результату нельзя верить.
На уровне middle эксперимент — это не расчёт, а цепочка решений: какую метрику считать целевой, какие контрольными, сколько ждать, что делать с неоднозначным результатом. Большинство ошибок происходит до того, как кто-то открыл калькулятор.
Что прокачать
- Тест показал рост конверсии, но выручка на пользователя упала. Что скажешь команде?
- Как посчитать значимость для среднего чека, если единица рандомизации — пользователь?
- Почему на маркетплейсе классический A/B может дать смещённый результат?
- Фичу выкатили без теста. Как оценить её эффект?
Дерево метрик и декомпозиция
Мидл видит не отдельные числа, а систему: из чего складывается ключевая метрика и какой рычаг за что отвечает.
Выручка = пользователи × конверсия × средний чек, а каждый множитель раскладывается дальше. Когда дерево метрик твоего продукта у тебя в голове, падение любой метрики превращается из паники в последовательную проверку веток. Это же дерево подсказывает, на какую метрику вообще может повлиять фича.
Что прокачать
- Выручка упала на 10% неделя к неделе. Опиши, как будешь искать причину.
- Построй дерево метрик для сервиса доставки еды.
- Средний чек вырос во всех категориях, а общий упал. Как такое возможно?
Продуктовое мышление и гипотезы
Мидл не только проверяет чужие гипотезы, но и приносит свои — с оценкой, стоит ли за них браться.
Продуктовое мышление — это привычка спрашивать «что это значит для пользователя и для бизнеса» про каждое число. Практически: ты находишь в данных аномалию или сегмент, формулируешь гипотезу, прикидываешь, сколько она может принести, и предлагаешь, как проверить дёшево.
Что прокачать
- Продакт хочет сделать фичу X. Как оценишь, стоит ли она того, до разработки?
- Какую гипотезу ты сам принёс команде? Что из неё получилось?
- Как понять, что проблема в продукте, а не в сезонности?
Прогнозирование
Бизнес живёт планами. Аналитик, который умеет честно прогнозировать и объяснять неопределённость, быстро становится незаменимым.
Два главных применения: прогноз базовой линии (что будет с метрикой без изменений) и оценка аплифта от инициативы — разницы между «с» и «без». Хороший прогноз всегда идёт с диапазоном и списком допущений, а не одним красивым числом.
Что прокачать
- Как спрогнозировать выручку на следующий квартал? С чего начнёшь?
- Как оценить, сколько добавила выручки акция, если тест не проводили?
- Как объяснить менеджеру, почему прогноз — это диапазон?
Коммуникация и влияние на решения
Анализ, который никто не понял, не существует. На middle оценивают не только правильность, но и то, что поменялось после твоего вывода.
Начинай с вывода, а не с методологии: «рекомендую раскатить на всех, ожидаемый эффект +2–3% к выручке, риск — вот этот». Детали — в приложении для тех, кто захочет проверить. И учись спорить с данными в руках, когда заказчик хочет услышать другое.
Что прокачать
- Результаты теста противоречат ожиданиям продакта. Как будешь их презентовать?
- Расскажи о случае, когда твой анализ изменил решение команды.
- Как объяснить нетехническому руководителю, что тест нельзя останавливать раньше срока?
Собеседование на middle
На middle-собесе проверяют не знания, а опыт: как ты принимал решения, где ошибался и что сделал с результатом.
Типичный процесс: скрининг, техническая секция (SQL, статистика, A/B), продуктовый кейс и финал с поведенческими вопросами. На уровне middle продуктовый кейс и рассказ о своём опыте весят больше, чем идеальный SQL. Готовь 3–4 истории из работы в формате STAR — с цифрами и тем, что изменилось.
Что прокачать
- Расскажи о самом сложном анализе за последний год.
- DAU упал на 15%. Твои действия в первый час?
- Как ты решаешь, что анализ готов и его можно отдавать?
Признаки, что ты уже мидл
Если честно отмечаешь большинство пунктов — пора говорить о повышении или искать позицию middle.
- Получив размытый вопрос, ты сам уточняешь цель и договариваешься о критерии успеха.
- Тебе не нужен старший, чтобы проверить твои цифры, — ты делаешь это сам и находишь свои ошибки.
- Ты можешь спроектировать A/B-тест от гипотезы до правила принятия решения.
- Ты хотя бы раз сказал «этому тесту верить нельзя» — и объяснил почему.
- Дерево метрик своего продукта ты можешь нарисовать по памяти.
- За последний квартал ты принёс хотя бы одну гипотезу, которую взяли в работу.
- Твой вывод хотя бы раз поменял решение команды.
- Новичку в команде ты можешь объяснить, где лежат данные и каким из них нельзя верить.
Частые вопросы про переход в middle
Главное правило этого плана
Мидлом не становятся, пройдя курс. Им становятся, когда начинают работать как мидл, — и только потом это замечают в грейде. Поэтому каждый блок тренируй на своих рабочих задачах: следующий анализ начни с уточнения цели, следующий тест разбери на ловушки, следующий вывод начни с рекомендации.
Не качай восемь блоков одновременно. Один фокус на квартал, одна рабочая задача, на которой ты его тренируешь, и одна просьба об обратной связи от старшего коллеги.
Не пытайся качать всё сразу. Выбери один блок, где проседаешь сильнее всего, и одну рабочую задачу, на которой его потренируешь. Диагностика подскажет, какой блок первый. Если хочется разобрать свою ситуацию с грейдом и резюме — приходи на консультацию.