ENIGMA AI
ENIGMA AI

Почему вы ушли из Traffic Shark и что сейчас ищете?

встречается 1× junior behavioral

Как ответить

Из Traffic Shark я ушёл, потому что понял: мне нужно расти быстрее, чем позволяет текущая роль. За полтора года я закрыл около 40 задач по доработке поведенческого скоринга — от правки SQL-запросов под новые источники до написания эндпоинтов на FastAPI. Но в команде из трёх человек я упёрся в потолок: вся архитектура уже была спроектирована до меня, и моя работа сводилась к точечным изменениям по готовым ТЗ.

Сейчас ищу позицию, где смогу участвовать в проектировании с нуля. Мне интересно:

  • Строить пайплайны сбора и обработки событий — не просто дёргать готовые методы SDK, а понимать, как устроен трекинг на уровне ClickHouse или Kafka.
  • Работать с A/B-тестами и метриками: в Traffic Shark я только потреблял результаты, а хочу сам закладывать эксперименты и считать статистику.
  • Писать код, который идёт в прод под нагрузкой — у нас было 2000 RPS на сервис скоринга, и я научился профилировать узкие места, но хочу глубже в оптимизацию.

Из конкретных примеров: в последнем квартале я переписал модуль агрегации признаков с Pandas на Polars — это ускорило расчёт на 30% для датасета в 2 млн строк. Но это была моя инициатива, а не бизнес-задача. Хочу, чтобы такие улучшения были частью основной работы, а не «сверх плана».

По стеку — продолжаю развиваться в Python и SQL, начал осваивать Airflow для оркестрации пайплайнов. В идеале хочу команду, где behavioural-аналитика пересекается с продуктовой разработкой: не просто «собрать данные и отдать», а «собрать, интерпретировать и предложить гипотезу». Например, в Traffic Shark мы видели, что у 15% пользователей скоринг падает после второго касания — но ресурсов докопаться до причины не было. Хочу попасть туда, где такие инсайты превращаются в фичи.

Ключевые тезисы

  • Ушёл из-за отсутствия роста: задачи были однотипными, архитектура уже готова
  • Хочу участвовать в проектировании с нуля: пайплайны, A/B-тесты, нагрузка
  • Привёл конкретный кейс: оптимизация с Pandas на Polars дала +30% скорости
  • Интересна связка behavioural-аналитики и продуктовой разработки
  • Осваиваю Airflow и хочу глубже в ClickHouse/Kafka

Что спросят дальше

  • — Расскажи подробнее про задачу с Polars: как ты измерял ускорение и какие были подводные камни при миграции?
  • — Какие метрики ты считал в A/B-тестах и как проверял статистическую значимость?
  • — Что ты знаешь про exactly-once семантику в Kafka и как это связано с поведенческим скорингом?

Готовьтесь к собеседованию с ENIGMA AI

AI-суфлёр подсказывает ответы прямо на собеседовании в реальном времени — незаметно для интервьюера.

Скачать приложение