Источник: Общие отраслевые оценки по финтеху РФ (сравним с Tinkoff/Сбером). Конкретных цифр Альфа-Банк в getgrade.ru/Levels.fyi пока мало — стоит сверить с актуальной вакансией на digital.alfabank.ru или job.alfabank.ru. Сильный бонус по KPI (10-20% от base).
Grade ladder: Внутренняя система Альфа-Банка: Специалист → Ведущий → Главный аналитик → Руководитель направления. По официальным вакансиям job.alfabank.ru видны позиции от стажёра до Главного аналитика алгоритмов персонализации (Москва).
SQL (window, CTE, оптимизация банковских отчётов) Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn, Statsmodels) Визуализация (Matplotlib, Seaborn, Plotly) A/B-методология (MDE, CUPED, ошибки I/II рода) Продуктовые кейсы финтеха (churn, скоринг, fraud) Статистика (p-value, CI, distributions)
Каждый вопрос задокументирован в публичной статье (Habr, vc.ru). Источник проверен.
Плюс 3000+ обучающих вопросов, 520+ SQL-задач, 530+ Python — бесплатно первые 5 каждого типа.
Открыть тренажёр →По официальным вакансиям (digital.alfabank.ru, job.alfabank.ru): SQL (JOIN, оконные функции, CTE), Python (pandas как минимум, для DS позиций — sklearn), понимание метрик. Конкретный набор зависит от позиции — для системного аналитика акцент на SQL + BI-инструменты, для продуктового/DA — Python+статистика. Стоит проверять actual job posting перед собесом.
По разбору vc.ru/hr/1085970 ДВЕ дословные задачи: (1) «Вывести имена покупателей, каждый из которых приобрёл Laptop И Monitor» — решается через HAVING COUNT(DISTINCT Product.name) = 2 на сгруппированных данных. (2) «Найдите средний возраст клиентов, приобретавших Smartwatch в 2024 году» — стандартная агрегация AVG с фильтром по дате и продукту. Уровень middle, классические тренировочные паттерны.
Для финтех-аналитика (общая практика, не специфика Альфа): p-value и доверительные интервалы, MDE (минимально обнаруживаемый эффект), ошибки I и II рода (α/β), мощность теста, sample size. На senior+ может появиться CUPED для variance reduction, sequential testing. Точных деталей именно про Альфа в открытых источниках мало — стоит уточнять у рекрутера на этапе HR-скрининга.
Обычно 3-4: HR-скрининг → тех-скрининг SQL+Python → A/B + продуктовый кейс → финал с менеджером. Для DS-позиций может быть отдельный раунд по ML (скоринг, churn).
Финтех-аналитика: кредитный скоринг (logistic regression, feature engineering), churn-модели (когда клиент уйдёт), fraud detection (классификация транзакций), NPS-аналитика, привлекательность продуктов (карты, депозиты, кредиты).
Яндекс · Ozon · Т-Банк (Tinkoff) · Авито · Wildberries · VK · X5 Group · Сбер · Lamoda · МегаФон · Tutu.ru · МТС · Самокат · Райффайзенбанк · Циан · 2ГИС · ВТБ · Билайн (ВымпелКом) · Точка · Магнит · Додо Пицца (Dodo Brands) · Skyeng · Лаборатория Касперского · HeadHunter (hh.ru) · Aviasales · Ростелеком · Совкомбанк · Газпромбанк · Домклик