Источник: Levels.fyi/Ozon/data-analyst (updated 26.05.2026): RUB 1.85M-4.1M+/год total comp, median 2.7M/год. ВАЖНО: stock=$0 на всех уровнях, нет RSU. Bonus до $8.5K/год.
Grade ladder: Уровни L17-L19+ согласно Levels.fyi (L17 ~$24.6K/год, L18 ~$42.8K/год, L19 ~$54.7K/год). На Levels.fyi отображается как Trainee/Junior/Middle/Senior соответствующих уровней. ВНИМАНИЕ: stock-компонент = $0 (в отличие от Яндекса) — почти вся компенсация в базовой части + bonus.
ClickHouse SQL (array functions, MergeTree) Marketplace метрики (GMV, take rate, CR funnel) A/B на маркетплейсе (network effects) Python для ETL Продуктовое мышление seller↔buyer
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 →ClickHouse — главный диалект. По опыту кандидата на Habr (926214): на собесе была задача с **оконной функцией**, причём в Т-Банке потом встретилась идентичная. Темы — окна (ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD), array functions ClickHouse (arrayJoin, groupArray), MergeTree оптимизации. Для middle+ — JOIN-ограничения CH и обходы через dictionaries.
Из реального опыта (habr.com/articles/926214): Code Review с поиском проблем синхронизации («неверное использование lock»), темы про поколения сборщика мусора, IO-bound в асинхронном контексте, параллельное чтение из кэша и БД. System Design: Instagram-like архитектура. Для чистых DA/PA-ролей это не релевантно, но для DS/MLE — встречается.
Обычно 3-4: HR → технический → продуктовый кейс → finals. На senior+ может добавиться отдельный раунд по A/B и system thinking.
Total comp в год: L17 ~$24.6K (~183K/мес), L18 ~$42.8K (~320K/мес), L19 ~$54.7K (~410K/мес). RUB range 1.85M-4.1M+/год total, median 2.7M/год. ВАЖНОЕ открытие в данных Levels.fyi: stock-компонент = $0 на всех уровнях. Бонус до $8.5K/год. То есть почти всё в базе + bonus, без RSU (в отличие от Яндекса где RSU значительная часть).
Marketplace-метрики (GMV, take rate), фрод-аналитика, акции/промо. Понимание seller↔buyer mechanics. ClickHouse как обязательный.
По публичным источникам — несколько мелких задач подряд: проверить монотонность массива, проверить является ли число степенью двойки, посчитать количество слов в строке без split, простые арифметические задачи. Цель — оценить базовую алгоритмическую грамотность за минимальное время.
Ожидаемый шаблон: открывать файл через `with open(...)`, итерироваться построчно (генератор `for line in file:`), накапливать через `collections.Counter`, на финале вызывать `.most_common(10)`. КЛЮЧЕВАЯ ошибка кандидатов: `file.readlines()` грузит весь файл в память — это сразу провал. Также есть тестовое задание Ozon на nodatanogrowth.com/test-tasks/ozon с похожими сценариями.
Яндекс · Т-Банк (Tinkoff) · Авито · Wildberries · VK · X5 Group · Сбер · Lamoda · МегаФон · Tutu.ru · Альфа-Банк