Серия «Выгорела от работы аналитиком, но...»

Ну что, год подходит к концу. Новых собесов я не жду. Старые, я думаю, что тоже не воскреснут.

Два с половиной месяца я в активном поиске. Но сейчас думаю, что не совсем активном, а просто в открытом поиске.

Что по моим наблюдениям и результатам получилось

Об этом ниже

А пока подписывайся на мой канал На связи: SQL Там я публикую посты про особенности и нюансы SQL. Этот канал про то, как не бояться баз данных, понимать, что такое JOIN, GROUP BY и почему NULL ≠ 0.
Его я веду с нуля подписчиков.
Разбор частых ошибок и задачи по накопительной сумме уже в канале.
Присоединяйся!

В этом посте писала о том какие показатели HH озвучивает на текущий момент.

Из моих наблюдений:

• вакансии есть

• хороших вакансий - меньше

• прозрачности - ещё меньше

1.Череда собесов, которые дошли до оффера (если что, то за 2,5 месяца у меня только один оффер)

Домен - финтех, направление - казначейство, из озвученной задачи - переписать текущее решение, перейти на новый стек, уйти от монолита к микросервисам, интеграция источников

Собеседования прошли нормально.
По деньгам - дали верх вилки.
Я уже мысленно вышла на работу.

И тут нюанс.

Оказывается:

• оформление не в компанию

• а через аутсорс

• при этом на всех этапах собеседований не было ни одного человека из аутсорса

Вообще. Ни разу.

Возникает логичный вопрос:
👉 эта компания вообще знает, что я у них буду работать?

Дальше - ещё интереснее:

• договор «срочный, но как бы бессрочный»

• формулировка: «завершение договора зависит от завершающего этапа проекта»

• если заказчик решает закрыть проект - 3–4 дня, и компания вправе завершить трудовые отношения

Юридически - всё аккуратно.
По факту - никакой стабильности.

Ну, неприятный осадочек у меня остался из-за того, что изначально озвучивали устройство в штат. На этапах подтверждали, что бюджет под проект согласован, штатные единицы утверждены. И только в самом оффере информация, что устройство в другую компанию. И даже hr не вкурсе этого.

2.Загадочный звонок и рекрутер-фрилансер

Звонок.
Представление - максимально невнятное.

- Ваше резюме понравилось, возможно, вам подойдёт вакансия.

Я прошу ещё раз представиться и объяснить:

• кто вы

• от какой компании

• это инхаус или агентство

Выясняется:

• это физлицо

• работает «сама на себя»

• ищет кандидатов, чтобы случился мэтч с командой

Я прошу рассказать:

• что за компания

• что за проект

Ответ:

Я не могу назвать компанию из-за NDA. Вам скажут на техническом интервью.

Я честно пытаюсь понять:
— Как я могу подготовиться к мэтчу, если не знаю, что за компания и чем они вообще живут?

В итоге:

• перешли к цифрам

• по вилке не сошлись

• на этом всё закончилось

3.Хороший собес, плохое состояние и кошка Люся Афферистка

Аутсорсинговая компания:

• проекты в финтехе

• оформление в штат аутсорса

• ТК РФ

• договор не срочный

Назначают техническое интервью.
Я готовлюсь, повторяю, освежаю знания.

Но.

Вечером накануне:

• я занимаюсь малярными работами на объекте

• грунтовка, штукатурка, усталость лютая

• в тот период я жила у брата

А у брата появилась кошка.
Люся. Афферистка. Ориентал.
С таким голосом, что и врагу не пожелаешь.

Я приезжаю домой в час ночи, валюсь с ног, хочу уснуть.
А Люсе нужно играть. Она бегает, скачет, орёт. Спать не даёт.

На утро:

• я невыспавшаяся

• уставшая

• подключаюсь к собеседованию

И вот парадокс:
👉 это был самый адекватный технический собес из всех.

Спрашивали:

• строго по вакансии

• всё по делу

• без цирка и лишних "угадай, что я думаю"

Но я:

• туплю

• медленно соображаю

• словарный запас - ниже плинтуса

В итоге - не дотянула. И здесь я поняла, что если ты не выспался, заболел или что-то пошло не по плану, то лучше попросить перенести собеседование.

4.Техническое интервью без техники

Компания делает ПО для миграционной службы.
По описанию - аналитик, но по факту им нужен BI-специалист.

Техническое интервью.
И… мы просто разговариваем.

• про мой опыт

• про компании

• про проекты

Первые 20 минут - класс, комфортно.
Потом я начинаю смотреть на время и думать:

- А где задачи?
- Где SQL?
- Где хоть что-нибудь техническое?

Ничего.
Ни кода.
Ни задач.
Ни кейсов.

После этого собеса - обратной связи не было вообще.

Вот такие 4 блока пока могу выделить из моего опыта конца 2025 года.

Ну а свой канал На связи: SQL я веду, чтобы делиться кейсами, делится основами, обсуждать задачки, очевидные и неочевидные ситуации.
Подписывайся!

Ошибаются все. Особенно те, кто работает с данными.
Аналитика — это не только про логику, но и про людей, дедлайны, предположения и ожидания. За 12 лет я делала не один «не тот» отчёт, строила дашборды, которые не ждали, и пыталась угодить всем. Рассказываю про три фейла, которые мне запомнились — и чему они меня научили.

Фейл №1. Excel, ошибка в фильтре и «тишина в ответ»

Год 2013. Моя первая работа в банке, я только устроилась и через две недели осталась одна — моя наставница ушла в декрет, передав мне весь функционал. Я, новичок, с отчётами в Excel, без команды и без понимания, кто и зачем вообще это читает. А все потому что мой функционал и моя наставница были переданы в новый департамент, а этот департамент просто должен был принять на себя этот функционал. Ну и меня наняли только потому что у же тянуть было некуда, роды не остановишь же.

Через три месяца я допустила ошибку в ежемесячном отчёте — не сняла фильтр, и показатели вышли в разы меньше. Обнаружила, испугалась, пошла к руководителю. Всё исправила, отправила заново.

Но знаешь, что было странным? Никто не заметил ни ошибку, ни исправление. 20 адресатов, включая целые отделы — и ни одной реакции. Даже при увольнении я спросила: кто-нибудь читает мои отчёты? Ответа не было. А у меня был вопрос: зачем держать ставку на функционал, который никому не нужен? Я тогда была молодая и амбициозная и еще не знала, что биг босам нельзя рубить правду-матку да еще и в лицо.

Что это меня научило:

• Перепроверяй всегда.

• Не делай «лишь бы успеть».

• Уточняй, нужна ли вообще эта работа — не стоит делать «в стол».

Фейл №2. Визуализация ради вау-эффекта

В крупной страховой я работала с QlikView. BI-часть мне нравилась: графики, фильтры, витрины. Но у нашего департамента не было даже своей «песочницы» в тестовых/промышленных контурах. Все делали локально, на своих машинахl, и это чувствовалось как шаг назад.

Я старалась: делала отчёт, где было всё — и графики, и таблицы, и фильтры, и дашборды на любой вкус. А на выходе услышала:

«А зачем всё это? Я просто хотел видеть итоговую цифру».

Вывод: иногда людям достаточно табуретки, им не нужен дворец. Да и материал и инструмент у них только для табуретки.

Фейл №3. Додумывание за заказчика

Очень часто мне хочется показать: я вот это умею, посмотрите какая я молодец! И это приводит к тому, что я сама решаю, что нужно заказчику. Думаю: «Ага, вот этот показатель ему точно пригодится!» — и трачу кучу времени на его расчёт. А потом показываю и… тишина. Ни реакции, ни интереса. И даже не потому, что плохо — просто это не нужно.

Вывод:
Сначала — вопросы, потом — реализация.
Не додумывай. Спроси.

Общие выводы

Ошибки в аналитике неизбежны. Главное — видеть в них опыт, а не провал. Каждая неточность — это не минус, а шаг вперёд.
Важно уметь остановиться и уточнить, а не геройствовать без цели.
И да, не бойтесь признавать свои фейлы — они делают нас лучше, чем любая «идеальная» презентация.

А у вас были фейлы в аналитике? Расскажите — давайте вместе учиться на ошибках, а не скрывать их под ковёр :)

Когда выгораешь, первое, что хочется — сжечь мосты. Уйти в садовники, открыть кофейню на Бали или никогда больше не открывать ни один Excel-файл.
Мне казалось, что я никогда не вернусь в аналитику. Но со временем стало понятно: проблема была не в профессии. А в том, КАК я в ней была.

Да, я тот аналитик, который выгорел и уже 6 месяцев не работает. Но постоянно создает видимость тотальной занятости в своем окружении. Я не могу без работы, мне надо что-то производить, сейчас произвожу видимость занятости, глубоко раздумья и т.п.

Но а если честно, то сейчас экватор моего предполагаемого саббатикал, а это период, когда ты "должен" начать думать, а что дальше. Ведь без заработка ты не можешь обеспечить себе закрытие своих минимальных потребностей. Не закроешь потребности - сдохнешь под забором и об этом никто не узнает.

Короче, время поджимает, действовать надо, вводить себя из этого состояния инфузории туфельки тоже надо.

Поменять всё или сохранить опыт?

После выгорания появляется соблазн резко сменить сферу: начать с нуля, уйти в творчество, работать руками или просто не работать.
Но правда в том, что такое начало требует больше сил и энергии. А их после выгорания… как бы помягче… кот наплакал. И этот выбор предполагает, что ты явно понизишь свой финансовый статус, т.к. новички в любом деле всегда начинают с малого, чтобы набраться опыта, а потом уже ценник себе завышать.

Поэтому я решила: максимально сохранить свои знания и навыки. Не отбрасывать аналитику совсем, а вернуться к ней на других условиях.
Без ненужного давления. Без героизма. Без "давай ещё одну задачку, ты же справишься".

Аналитика — это не только большие данные.

Когда слышат слово «аналитик», у большинства в голове рисуется:
таблица, 100500 строк, человек с кислым лицом и отчёт "за месяц, квартал и всё, что можно".

Но это не вся правда. И не обязательно твоя.

Я недавно писала пост про кайфовые задачи аналитиков — где ты как детектив, собираешь клиентский профиль по кусочкам, анализируешь цепочки событий, выстраиваешь гипотезы.
Тут как раз эти посты (без рекламы, просто от души):
🔸 Задачи аналитиков — интересные или так себе?
🔸 Идеальная работа аналитика и чего я боюсь
🔸 Если бы жизнь была базой данных

Можно смотреть на аналитику иначе. Более человечно, живо, и даже с юмором.

План — это не клетка

Чтобы вернуться в аналитику безболезненно, мне нужен ПЛАН.
Но не такой, знаете, где «сделай это, иначе ты провалился».
А план-ориентир. С мотивацией, с поддержкой, с желанием и вдохновением. Как карта в путешествии: можно отклониться, можно остановиться, можно сделать крюк.

В этом плане — гибкость, возможность менять курс.
Я могу дать себе шанс попробовать.

Что я сейчас делаю?

Я решила начать с пет-проекта. Только для себя.
Мне интересна тема аналитики в трейдинге — особенно технический анализ.
Это почти идеальный вариант вернуться в профессию:

• Я и монитор

• Я и котировки

• Никаких совещаний

• Никакой бюрократии

• Никакой работы "в стол"

Да, я понимаю, что технический анализ не волшебная таблетка. Есть новостной фон, отчётности, дивиденды — и вообще, рынок не предсказуем.
Но! Это интересно. Это про гипотезы, эксперименты и выводы.
А ещё — здесь можно пробовать ML-модели, которые в корпоративной работе мне редко удавалось применить.

Ну а результат - это увеличение твоего бюджета на конец твоего отчетного периода.

Сейчас я активно ищу информацию, точнее жизненный опыт кого-нибудь, желательно не из нашумевших известностей в трейдинге, у которых все отлично. А того, что недавно зашел в эту тему и публично демонстрирует свои результаты. Это для того, чтобы понять ход действий для развития в этом направлении. Да, у каждого своя дорога, свой опыт, свое видение и точно не получится достигнуть таких же результатов, потому что у каждого они будут свои.

Мне нравится тема мотивации и стимула, когда идет здоровое соперничество, которое подстегивает развиваться и достигать новых вершин. Поэтому буду рада, если кому-то тоже интересно начать развиваться в этом направлении, изучать биржевой рынок и кто +/- моего уровня (т.е. уровень 0+). Буду рада эксперименту по соперничеству на рынке (кстати, я пока рассматриваю только рынок акций на Московской бирже).

Мне сказали, что такого человека называют бадди - человек на твоём уровне или чуть выше, который прошёл этот путь до тебя и теперь помогает тебе. Поэтому Бадди - найдись! Можно приходить с предложениями в комменты этого поста.

Риски? Да, я их учла

Я выделила сумму, которую готова потерять. Точнее, на которой готова учиться.
Я не жду, что заработаю миллионы за неделю. Я изучаю новую сферу. Будут ошибки. Будет куча гипотез и переделок.
Но это — путь. А не попытка срочно вернуть себе зарплату из прошлого.

Я дала себе 4–5 месяцев. Посмотрю на результаты. И потом решу:
а стоит ли этот мини-продукт того, чтобы его "вывести в прод"?

Главное сейчас — баланс

Раньше я отдавала работе на 120%. Сейчас хочу иначе.
Наблюдать за фоновым напряжением. Не зарываться. Давать себе отдых.
И понимать: моя жизнь важнее, чем дедлайн.
И если я снова вернусь в аналитику — это будет по моим правилам.

Пока в голове одна мысль:

Я не против аналитики. Я против выгорания.
И если изменить подход, можно сохранить и себя, и профессию.

P.S. А если вам хочется немного поддержки и вдохновения — я веду телеграм-канал @DailySoulBoost с утренними посланиями. Просто, по-человечески. Присоединяйтесь 💛

Когда я только придумала сделать канал с мотивационными сообщениями, никакой аналитики в голове у меня не было.

Сам канала https://t.me/DailySoulBoost - возраст у него 2 года. Не два активных года, к сожалению. Канал был создан, потом какое-то время никак не действовал, регулярный постинг у него примерно начался с ноября 2024 года. И картинка у него сейчас символическая - возрождающийся феникс.

Мне просто хотелось создать что-то хорошее и бесплатное.

Была одна цель — сделать что-то хорошее без единой копейки вложений. Бесплатно, с минимальными техническими затратами. Просто потому что очень хотелось, а ресурса было мало.

Сначала идея была совсем другой.

Я хотела, чтобы это был канал с комплиментами. Ведь всем приятно получать тёплые слова. Особенно утром.
Но когда мои подруги увидели первые тексты, реакция была… неожиданная:
«Если мне каждое утро будут приходить такие сообщения, я подумаю, что мне пишет маньяк».

Так комплименты ушли в архив, а идея трансформировалась.
Когда в моей жизни начался период выгорания, мне не хватало мотивации хотя бы просто работать.
Я попробовала формат с короткими вдохновляющими фразами. Потом добавила красивые картинки. Сейчас в канале каждый день — одно мотивирующее сообщение утром.

И, как ни странно, это тоже аналитика. Просто в другой форме.

Аналитика начинается с вопросов.

Кому это нужно? Как подавать? Что будет удобнее для подписчиков?

Если комплименты были скорее для девушек, то мотивационные фразы — без гендера и возраста.
Их читают и выгоревшие, и уверенные люди, которые просто идут к своим целям.
Я провела небольшой опрос среди подписчиков и знакомых — 94% читают посты, 50% — в первые сутки. Это уже данные. А значит — можно делать выводы, гипотезы, тестировать формат.

Автоматизация — дело техники. Но не сразу.

Сам бот, который рассылает сообщения, был написан быстро.
Там всё понятно: ты сам себе заказчик, сам знаешь, что и как должно работать.

А вот найти способ запустить всё бесплатно — та ещё задачка.
Бота пришлось замаскировать под веб-приложение, подключить авто-пинг, чтобы хостинг считал сайт активным.
Каждый способ требовал изменений в коде. И это заняло больше времени, чем написание самого бота.

Мой личный вывод:

Могу сказать, что аналитика — это не всегда про большие данные и сложные отчёты. Аналитика — это про умение анализировать поведение, искать закономерности, делать выводы и принимать решения, основанные на данных. И в этом процессе всегда есть место для гипотез, экспериментов и адаптации.

Так что если ты думаешь, что аналитика — это только про отчёты и сложные системы, ты ошибаешься. Иногда это просто про то, как узнать, что нужно твоим подписчикам, и как адаптировать своё поведение под новые вызовы.

Пока работаешь над таким проектом, кажется — это просто что-то для души.
Но потом оглядываешься и понимаешь: ты провёл анализ, сформулировал гипотезы, протестировал идеи, внедрил автоматизацию.
По сути — всё, как на работе у аналитика. Только это твоя инициатива. И от этого — ещё больше кайфа.

Так что если у тебя тоже зреет идея — не откладывай. Пусть это будет маленькое, простое, но своё.
Возможно, в какой-то момент ты тоже скажешь: «О, да это ж тоже про аналитику!»

Если хочешь утреннюю дозу мотивации — заходи в мой канал DailySoulBoost.
Каждый день — одно тёплое сообщение, которое может поддержать лучше любого курса.

Недавно я делала пост о том, что можно свои аналитические задачи рассматривать под другим углом и тем самым создавать интерес к ним с жизненной точки зрения.

Собственно, вот этот пост

Ну и решила посмотреть как еще можно рассмотреть жизненные вопросы с помощью SQL.

Представим, что наша жизнь - это база данных. Какие бы запросы мы бы отправляли в нее.

1. Вытащить всех бывших, которых хочется забыть

SELECT name

FROM exes

WHERE toxic = true AND closure_date IS NULL;

Учимся фильтровать по логическим условиям. WHERE, AND, IS NULL — топовый набор для анализа любой базы, хоть о бывших, хоть о клиентах.

2. Найти друзей, которые не поздравляют с ДР, но лайкают все сторис

SELECT name

FROM friends

WHERE birthday_congrats_sent = false AND story_likes > 10;

Это пример фильтрации с несколькими условиями. Помогает выявлять "пассивно-активных" пользователей или клиентов, которые не покупают, но активно смотрят.

3. Вычислить, сколько дней прошло с того момента, как ты решил начать новую жизнь (О, Это сейчас мой актуальный запрос в мою базу жизни)

SELECT DATEDIFF(CURRENT_DATE, life_restart_date) AS days_since_change

FROM my_life

WHERE goal = 'новая жизнь';

Функция: DATEDIFF() — незаменимая для анализа сроков, дедлайнов, периодов активности и "давности решения похудеть".

4. Проверить, кто списал у тебя домашку в университете

SELECT name

FROM classmates

WHERE grade = my_grade AND answer_sheet = my_answer_sheet;

Сравнение по значениям в нескольких колонках — основа для поиска дублей, совпадений, мошенников и клонов.

5. Найти самый популярный заказ на завтрак в пятницу

SELECT breakfast_item, COUNT(*) AS popularity

FROM orders

WHERE weekday = 'Friday'

GROUP BY breakfast_item

ORDER BY popularity DESC

LIMIT 1;

GROUP BY, COUNT(*), ORDER BY, LIMIT — классика, чтобы искать лидеров продаж, тренды, а также самый популярный авокадо-тост среди миллениалов.

6. Кто из друзей пишет тебе только, когда им что-то нужно?

SELECT name, COUNT(*) AS messages

FROM messages

WHERE message_type = 'request'

GROUP BY name

HAVING COUNT(*) > 10;

HAVING — это фильтр уже после GROUP BY. Используется для анализа активных пользователей, продавцов, подписчиков и "друзей по интересу".

7. Найти самого счастливого сотрудника по количеству “ура” в сообщениях

SELECT employee_name, COUNT(*) AS hoorays

FROM messages

WHERE message_text LIKE '%ура%'

GROUP BY employee_name

ORDER BY hoorays DESC

LIMIT 1;

Используем LIKE для поиска ключевых слов, чтобы находить не только позитивных сотрудников, но и, скажем, негатив в отзывах.

8. Сколько раз ты заказывал еду после 23:00

SELECT COUNT(*) AS late_night_orders

FROM orders

WHERE HOUR(order_time) >= 23;

HOUR() помогает вытаскивать час из времени — отлично для анализа поведения по времени суток (например, когда писать рассылки или запускать рекламу).

9. Топ-3 песни, которые ты слушаешь, когда тебе плохо

SELECT song_title, COUNT(*) AS plays

FROM music_history

WHERE mood = 'плохо'

GROUP BY song_title

ORDER BY plays DESC

LIMIT 3;

То же, что и выше, только теперь уже можно строить рекомендации или узнавать, чем вдохновлять себя в трудные дни.

Вот так непринужденно можно переложить житейские запросы/вопросы на язык SQL.

Заходи в ТГ t.me/DailySoulBoost. Там просто и непринужденного порция мотивации ежедневно.
Что радует и поддерживает меня писать посты.