Резюме продуктового аналитика: полное руководство по составлению в 2025 году

Продуктовая аналитика стала одной из самых востребованных специализаций в IT. По данным HeadHunter, количество вакансий для продуктовых аналитиков выросло на 67% за последние два года. Но конкуренция за лучшие позиции растет еще быстрее. Рекрутеры тратят в среднем 7 секунд на первичный просмотр резюме, и за это время ваш документ должен убедить их, что именно вы способны превратить данные в бизнес-решения.

Эта статья — не шаблонный список разделов резюме. Это практическое руководство по трансформации вашего опыта в язык измеримых результатов, который понимают рекрутеры и нанимающие менеджеры. Вы получите конкретные формулировки для прямого использования, узнаете, как адаптировать резюме под ваш карьерный уровень, и поймете главное: ваша задача — показать не то, что вы делали, а то, как ваши инсайты изменили продукт и принесли деньги компании.

Что делает резюме продуктового аналитика сильным

Прежде чем перейти к структуре, важно понять фундаментальное отличие продуктовой аналитики от других видов работы с данными.

Продуктовый аналитик — это мост между данными и продуктовыми решениями. Вы не просто строите дашборды и пишете SQL-запросы. Вы анализируете поведение пользователей, находите точки роста, проверяете гипотезы через эксперименты и влияете на приоритеты в дорожной карте продукта.

Именно это различие должно пронизывать каждую строчку вашего резюме.

Три кита сильного резюме продуктового аналитика

1. Количественные результаты

Каждое достижение должно содержать цифры, которые показывают ваше влияние на бизнес. Не "проводил A/B-тесты", а "провел 15+ A/B-тестов, лучший из которых увеличил конверсию на 23% и принес дополнительные ₽2.3 млн выручки за квартал".

2. Продуктовый контекст

Рекрутер должен видеть, что вы понимаете, как данные связаны с продуктом. Не просто "анализировал данные пользователей", а "выявил 4 поведенческих паттерна через когортный анализ 500K+ пользователей, что позволило создать персонализированный onboarding и повысить D7 retention с 28% до 41%".

3. Бизнес-мышление

Показывайте, что вы говорите на языке бизнеса, а не только аналитики. Используйте термины: ROI, unit-экономика, LTV, payback period, конверсия в платящих пользователей.

Правильное название должности: как вас будут искать

Название вашей позиции в резюме — это первый фильтр для ATS-систем (автоматических систем отбора резюме) и поисковых запросов рекрутеров в базах данных.

Удачные варианты названия должности

Product Analyst — универсальный международный стандарт, понятный всем. Используйте именно эту формулировку, если подаете резюме в международные компании или стартапы.

Продуктовый аналитик — русскоязычный эквивалент, оптимальный для российских компаний. Добавляет +15% к релевантности в поиске на hh.ru и Хабр Карьере.

Product Data Analyst — подчеркивает техническую составляющую вашей роли. Используйте, если в вакансии делается акцент на работу с большими данными и сложными аналитическими инструментами.

Product Analytics Manager — для уровня Senior/Lead, когда у вас есть опыт управления командой или вы координируете аналитику нескольких продуктов.

Growth Analyst — если ваша специализация — метрики роста, экспериментирование и оптимизация воронок. Популярно в B2C-стартапах и продуктах с subscription-моделью.

Неудачные варианты (снижают видимость резюме)

Аналитик — слишком общее название. Рекрутер не поймет, чем именно вы занимались: финансовой, бизнес- или продуктовой аналитикой.

Специалист по данным — не отражает продуктовый фокус, звучит как работник склада данных, а не человек, влияющий на продуктовые решения.

Product Manager — это другая роль с фокусом на стратегии, приоритизации и коммуникации со стейкхолдерами, а не на глубокой работе с данными.

Data Analyst (без уточнения "Product") — упускается ключевая специфика. Такое название не выделит вас среди аналитиков других направлений.

Как адаптировать название под вакансию

Изучите описание вакансии и используйте точно такое же название должности, как в объявлении. Если компания ищет "Product Analyst", пишите именно это, даже если в вашей предыдущей компании должность называлась "Продуктовый аналитик данных".

Лайфхак для ATS-систем: Если в вакансии используется несколько вариантов названия (например, "Product Analyst / Продуктовый аналитик"), укажите основной вариант в заголовке, а альтернативный — в разделе "О себе" или в описании опыта работы. Это повысит вероятность совпадения с поисковым запросом рекрутера.

Структура резюме: что идет первым и почему это важно

Продуктовый аналитик работает с данными, и ваше резюме должно демонстрировать умение структурировать информацию логично и понятно.

Оптимальный порядок разделов

1. Контактная информация и заголовок
2. Краткая информация о себе (Summary)
3. Ключевые навыки (Skills)
4. Опыт работы (Experience)
5. Образование (Education)
6. Дополнительная информация (сертификаты, курсы, языки)

Эта последовательность работает по принципу "от важного к желательному". Рекрутер сразу видит, кто вы, что умеете и какие результаты приносили компаниям.

Контактная информация: что обязательно включить

• ФИО: Полностью, без сокращений
• Телефон: В международном формате (+7), с указанием предпочтительного времени для звонков
• Email: Профессиональный адрес (ivan.petrov@gmail.com, а не krutoi_lol@mail.ru)
• Локация: Город и готовность к релокации/удаленке ("Москва, готов к переезду в Санкт-Петербург" или "Казань, рассматриваю удаленную работу")
• LinkedIn профиль: Обязателен, особенно для международных компаний
• GitHub/Kaggle профиль: Если есть публичные проекты или участие в соревнованиях по data science

Не указывайте: фото (если не требуется явно), семейное положение, паспортные данные, точный домашний адрес.

Раздел "О себе": как за 4 строки показать свою ценность

Краткая информация о себе (Summary или Professional Summary) — это ваш рекламный текст длиной 3-5 предложений. Рекрутер прочитает его за 10 секунд и решит, стоит ли читать дальше.

Формула эффективного Summary

[Уровень специалиста] + [Специализация] + [Ключевой опыт] + [Главные достижения с цифрами] + [Технический стек]

Примеры для разных уровней

Junior Product Analyst

Плохой пример:

"Начинающий аналитик данных. Прошел курсы по SQL и Python. Ищу возможность применить свои знания в продуктовой аналитике. Быстро обучаюсь и люблю работать с цифрами."

Почему плохо: Фокус на процессе обучения, а не на том, что вы можете дать компании. Нет конкретики и результатов. Фразы "быстро обучаюсь" и "люблю работать с цифрами" — пустые клише.

Хороший пример:

"Продуктовый аналитик с опытом работы над 5 учебными и pet-проектами в финтехе и e-commerce. Провел end-to-end анализ воронки онбординга для приложения доставки еды, выявив 3 точки оттока и предложив изменения, которые потенциально могут повысить конверсию на 18%. Владею SQL (написал 200+ запросов), Python (Pandas, Matplotlib), Google Analytics, умею настраивать event tracking и строить когортные дашборды в Tableau."

Почему хорошо: Есть конкретные цифры (5 проектов, 200+ запросов, 18% конверсии), показан подход к решению задач (нашел точки оттока, предложил решение), перечислены релевантные инструменты.

Middle Product Analyst

Плохой пример:

"Опытный продуктовый аналитик с 3 годами работы в IT. Занимался анализом данных, проводил A/B-тесты, работал с SQL и Python. Коммуникабельный, ответственный, стрессоустойчивый."

Почему плохо: Перечисление обязанностей вместо результатов. Личные качества без подтверждения на примере. Не видно масштаба влияния на продукт.

Хороший пример:

"Продуктовый аналитик с 3+ годами опыта в B2C-продуктах (MAU 500K+). Специализируюсь на growth-аналитике: за последний год провел 20+ A/B-экспериментов, которые суммарно принесли +₽8 млн годовой выручки. Выстроил систему продуктовых метрик и мониторинга для мобильного приложения, что сократило время принятия решений командой на 40%. Владею полным стеком: SQL, Python (Pandas, Scipy, Statsmodels), Amplitude, Tableau, dbt. Опыт работы с unit-экономикой, когортным анализом и статистическим тестированием гипотез."

Почему хорошо: Указан масштаб продуктов (MAU 500K+), конкретное влияние на бизнес (₽8 млн), есть системные достижения (выстроил процессы), перечислены современные инструменты и методологии.

Senior/Lead Product Analyst

Плохой пример:

"Старший продуктовый аналитик с 6 летами опыта. Руководил командой аналитиков, работал с большими данными, внедрял различные инструменты аналитики. Участвовал в стратегических сессиях с топ-менеджментом."

Почему плохо: Слишком общие формулировки ("различные инструменты", "участвовал"), не видно конкретного влияния. Нет цифр по руководству командой и стратегическому влиянию.

Хороший пример:

"Lead Product Analyst с 6+ годами опыта в продуктовой аналитике и 2 годами руководства командой из 4 аналитиков. Выстроил аналитическую функцию в финтех-стартапе от нуля: создал data warehouse на 50M+ событий в день, внедрил культуру экспериментирования (50+ тестов в год), разработал фреймворк приоритизации продуктовых инициатив на основе прогнозного моделирования. Мои инициативы привели к росту годового LTV на 35% и снижению CAC на 22%, что дало прирост маржинальности продукта на 15 п.п. Экспертиза: построение аналитических процессов, предиктивная аналитика (ML-модели для churn prediction и LTV), стратегический продуктовый анализ."

Почему хорошо: Показан масштаб ответственности (команда из 4 человек, 50M+ событий в день), стратегическое влияние (построил функцию с нуля, внедрил культуру), конкретный бизнес-результат с метриками верхнего уровня (LTV, CAC, маржинальность), упомянуты advanced-навыки (ML-модели).

Навыки: как структурировать и что точно включить

Раздел навыков — один из критически важных для продуктового аналитика. Во-первых, именно по ключевым словам из этого раздела ATS-системы фильтруют резюме. Во-вторых, рекрутер сканирует этот блок, чтобы за 3 секунды оценить ваш технический уровень.

Как структурировать навыки

Разделите навыки на 4-5 категорий. Это делает информацию визуально структурированной и показывает системность вашего мышления.

Пример структуры:

Языки запросов и программирования:

SQL (продвинутый: оконные функции, CTEs, оптимизация запросов), Python (Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scipy, Statsmodels)

Инструменты аналитики и визуализации:

Amplitude, Mixpanel, Google Analytics 4, Firebase, Tableau, Power BI, Redash, Metabase, Looker

Методологии и фреймворки:

A/B-тестирование, когортный анализ, воронки (funnel analysis), RFM-анализ, AARRR (Pirate Metrics), юнит-экономика, статистическое тестирование гипотез

Технологии хранения и обработки данных:

PostgreSQL, ClickHouse, BigQuery, Airflow, dbt, Git

Дополнительно:

Figma (для работы с дизайнерами), Jira/Confluence, Miro (продуктовые сессии), базовые знания HTML/CSS (для настройки event tracking)

Hard Skills: обязательный минимум для каждого уровня

Актуальные технологии 2025 года

Продуктовая аналитика быстро эволюционирует. Укажите в резюме современные инструменты, если вы с ними работали — это сразу выделит вас среди других кандидатов.

dbt (data build tool) — стандарт для трансформации данных в современных аналитических стеках. Если вы писали dbt-модели, это показывает, что вы понимаете, как строить масштабируемые аналитические пайплайны.

Product-led Growth инструменты — Pendo, Heap, PostHog. Эти платформы позволяют анализировать поведение пользователей без привлечения разработчиков для настройки событий. Опыт с ними ценится в B2B-SaaS компаниях.

AI/ML-инструменты для аналитики — если вы использовали ML-модели для предиктивной аналитики (прогноз churn, LTV, рекомендательные системы), обязательно укажите это. В 2025 году понимание, как интегрировать ML в продуктовые решения, — конкурентное преимущество.

CDP (Customer Data Platform) — Segment, mParticle, Rudderstack. Знание, как работают платформы для сбора и унификации пользовательских данных, важно для Middle+ позиций.

Soft Skills: как правильно их показать

Никогда не пишите голый список личных качеств: "аналитическое мышление, коммуникабельность, проактивность". Это стоп-слова, которые рекрутеры пропускают мимо глаз.

Вместо этого встраивайте soft skills в описание достижений.

Аналитическое мышление → "Выявил нелинейную зависимость между частотой использования ключевой фичи и retention через сегментацию пользователей на 8 когорт, что привело к изменению приоритетов в дорожной карте и переработке онбординга"

Коммуникабельность → "Еженедельно презентовал результаты экспериментов кросс-функциональным командам из 15+ человек (продукт, разработка, дизайн, маркетинг), добившись внедрения 80% предложенных рекомендаций"

Проактивность → "Инициировал исследование оттока платящих пользователей, которое не было в планах команды, выявил 2 критичные проблемы в payment flow, их исправление снизило churn rate на 12%"

Бизнес-ориентированность → "Перевел расплывчатые требования стейкхолдеров ('нужно улучшить удержание') в 5 конкретных измеримых метрик и построил систему мониторинга в Amplitude, сократив время принятия решений на 40%"

Системное мышление → "Спроектировал end-to-end систему продуктовой аналитики: от настройки event tracking и data pipeline до автоматизированных дашбордов и процесса еженедельных ревью метрик"

Опыт работы: главный раздел вашего резюме

Это самая объемная и самая важная часть. Именно здесь вы убеждаете рекрутера, что можете решать задачи компании.

Базовая структура описания каждой позиции

Название компании и краткий контекст (1 строка)

Название, индустрия, краткая характеристика продукта и масштаб (если не очевидны)

Название должности и период работы

Месяц и год начала — месяц и год окончания (или "по настоящее время")

Краткое описание роли (1-2 предложения)

Зона ответственности, с какими командами работали, какие продуктовые задачи решали

Ключевые достижения (маркированный список, 4-7 пунктов)

Каждый пункт — конкретное достижение с цифрами и бизнес-контекстом

Технологии (1 строка)

Перечисление инструментов, которые использовали на этой позиции

Как описывать достижения: формула STAR+I

Используйте адаптированную формулу STAR (Situation, Task, Action, Result) с добавлением Impact (влияние на бизнес):

S (Situation): Какой была ситуация/проблема?

T (Task): Какая задача перед вами стояла?

A (Action): Что конкретно вы сделали?

R (Result): Какой результат получили (в цифрах)?

I (Impact): Как это повлияло на продукт/бизнес?

Пример применения:

"Retention мобильного приложения снижался 3 месяца подряд (S). Задача — выявить причины и предложить решение (T). Провел когортный анализ 500K+ пользователей, сегментировал по поведению, выявил, что пользователи, не завершившие onboarding, имели D7 retention на 60% ниже (A). На основе инсайтов команда переработала onboarding, добавив интерактивный туториал. D7 retention вырос с 28% до 41% за 2 месяца (R), что привело к дополнительным 50K удержанных пользователей и росту месячной выручки на ₽1.8 млн (I)."

Для резюме это сокращается до одного пункта:

"Провел когортный анализ 500K+ пользователей, выявил 4 поведенческих паттерна и критичную проблему в onboarding, что привело к его переработке и росту D7 retention с 28% до 41% (+50K удержанных пользователей, +₽1.8 млн месячной выручки)"

Глаголы действия для продуктового аналитика

Используйте сильные глаголы, которые показывают вашу роль и активность:

Для анализа данных:

Проанализировал, исследовал, выявил, идентифицировал, обнаружил, сегментировал, изучил

Для экспериментов и тестирования:

Спроектировал, провел, запустил, протестировал, валидировал, измерил

Для влияния на продукт:

Оптимизировал, улучшил, увеличил, сократил, повысил, снизил

Для системной работы:

Выстроил, создал, внедрил, автоматизировал, разработал, спроектировал, масштабировал

Для стратегического влияния (Senior/Lead):

Инициировал, возглавил, руководил, координировал, выстроил процесс, трансформировал

Ключевые метрики (KPI) продуктового аналитика

Ваши достижения должны быть выражены в метриках, которые показывают влияние на продукт и бизнес.

Метрики удержания:

• Retention (D1/D7/D30) — процент пользователей, вернувшихся в продукт через 1/7/30 дней
• Churn Rate — процент отвалившихся пользователей за период
• Stickiness (DAU/MAU) — показатель вовлеченности

Метрики конверсии:

• Conversion Rate — конверсия по этапам воронки (регистрация → активация → первая покупка → повторная покупка)
• Time to Value — время до получения пользователем ценности от продукта
• Activation Rate — процент пользователей, достигших ключевого момента активации

Финансовые метрики:

• LTV (Lifetime Value) — прибыль от пользователя за все время
• CAC (Customer Acquisition Cost) — стоимость привлечения клиента
• ARPU (Average Revenue Per User) — средняя выручка с пользователя
• LTV/CAC — показатель эффективности бизнес-модели (здоровое значение > 3)
• Payback Period — срок окупаемости CAC

Метрики вовлеченности:

• DAU/MAU (Daily/Monthly Active Users) — количество активных пользователей
• Session Duration — длительность сессии
• Session Frequency — частота использования продукта
• Feature Adoption Rate — процент пользователей, использующих новую фичу

Метрики экспериментов:

• Uplift — прирост метрики в результате теста (в %, в абсолютных значениях)
• Statistical Significance — статистическая значимость результата (p-value < 0.05)
• Sample Size — размер выборки в эксперименте

Трансформация "обязанность → достижение": детальные примеры

Рассмотрим, как превратить скучное перечисление обязанностей в убедительные достижения с бизнес-контекстом.

Пример 1: A/B-тестирование

Было (слабо):

"Проводил A/B-тесты новых фич"

Проблемы: Нет конкретики, не видно масштаба, нет результатов.

Стало (сильно):

"Провел 15+ A/B-тестов новых фич и оптимизации UX за год, из них 60% показали статистически значимый прирост целевых метрик. Лучший эксперимент (редизайн карточки товара) увеличил conversion rate на 23% (с 3.2% до 3.9%) и принес дополнительные ₽2.3 млн выручки за квартал при размере выборки 50K пользователей"

Почему хорошо: Указано количество тестов, процент успешных, конкретный кейс с метриками, размер выборки (показывает масштаб), бизнес-результат в деньгах.

Пример 2: Построение дашбордов

Было (слабо):

"Создавал дашборды для мониторинга продуктовых метрик"

Проблемы: Рутинная задача, не видно ценности для команды, нет измеримого результата.

Стало (сильно):

"Спроектировал систему автоматизированного мониторинга 12 ключевых продуктовых метрик в Tableau с интеграцией с Amplitude и PostgreSQL, что позволило команде отказаться от еженедельных ручных отчетов (экономия 10+ часов аналитического времени в неделю). Настроил алерты на аномалии, что ускорило выявление проблем на 35% и сократило среднее время downtime критичных фич с 4 до 1.5 часов"

Почему хорошо: Показан масштаб (12 метрик, интеграция источников), конкретная польза для команды (экономия времени), влияние на бизнес (сокращение downtime).

Пример 3: Анализ поведения пользователей

Было (слабо):

"Анализировал поведение пользователей для выявления проблемных мест в продукте"

Проблемы: Общие слова, не видно глубины анализа, нет результата.

Стало (сильно):

"Провел глубинный когортный анализ 500K+ пользователей за 6 месяцев, сегментировал по 15 параметрам поведения и выявил 4 паттерна использования продукта. Обнаружил, что пользователи, завершившие 3+ ключевых действия в первую неделю, имели LTV на 180% выше среднего. На основе инсайтов команда создала персонализированный onboarding для разных сегментов, что повысило D7 retention с 28% до 41% и увеличило прогнозный годовой LTV на ₽15 млн"

Почему хорошо: Показан масштаб данных (500K+ пользователей, 6 месяцев), глубина анализа (15 параметров, 4 паттерна), ключевой инсайт с цифрами (LTV на 180% выше), влияние на продукт и бизнес-результат.

Пример 4: Работа с воронками

Было (слабо):

"Работал с воронками конверсии, оптимизировал их"

Проблемы: Не видно, что именно делали, как оптимизировали, какой результат.

Стало (сильно):

"Построил end-to-end воронку конверсии от первого визита до покупки (7 этапов), выявил критичный drop-off на этапе заполнения формы регистрации (58% пользователей уходили). Провел UX-исследование совместно с дизайнером, предложил сократить количество полей с 9 до 4 и добавить social login. A/B-тест показал рост конверсии на этапе регистрации с 42% до 67% (+25 п.п.), что увеличило общую конверсию в покупку на 18% и дало прирост ₽800K месячной выручки"

Почему хорошо: Детальное описание воронки, конкретная проблема с цифрами, описание действий для решения, измеримый результат с влиянием на бизнес.

Пример 5: Влияние на продуктовую стратегию (для Senior)

Было (слабо):

"Участвовал в продуктовых сессиях, предлагал идеи по развитию продукта"

Проблемы: Пассивная роль ("участвовал"), не видно стратегического влияния.

Стало (сильно):

"Инициировал и провел комплексное исследование unit-экономики трех направлений продукта, построив прогнозные модели LTV, CAC и payback period для каждого сегмента пользователей. Презентовал результаты executive team, доказав, что инвестиции в сегмент B2B-клиентов дают LTV/CAC = 5.2 против 2.8 у B2C. На основе анализа компания перераспределила 40% маркетингового бюджета (₽18 млн) в пользу B2B-направления, что через полгода привело к росту общей маржинальности бизнеса на 12 п.п."

Почему хорошо: Показана инициативность, стратегический уровень анализа (unit-экономика, прогнозное моделирование), работа с топ-менеджментом, прямое влияние на бизнес-решения и финансовый результат.

Примеры описания опыта работы для разных уровней

Junior Product Analyst: акцент на потенциал и базовые навыки

Компания: Образовательная онлайн-платформа (pet-project в рамках курса)

Должность: Product Analyst (проектная работа)

Период: Сентябрь 2024 — Декабрь 2024

Роль: Проводил end-to-end продуктовый анализ для учебного проекта — мобильного приложения по изучению языков с базой 10K+ тестовых пользователей.

Достижения:

• Построил полную воронку онбординга пользователей (5 этапов) в Google Sheets, выявил три точки критичного оттока (65% на регистрации, 48% на выборе первого урока, 32% после первого занятия), предложил гипотезы по улучшению UX, потенциально способные повысить retention на 15-20% согласно бенчмаркам индустрии
• Написал 50+ SQL-запросов для извлечения и агрегации данных по поведению пользователей из PostgreSQL, освоил оконные функции и CTEs для расчета retention cohorts
• Настроил event tracking для 12 ключевых действий пользователей, создал дашборд в Tableau для мониторинга DAU, WAU, session duration и feature adoption
• Провел первый A/B-тест оптимизации текста CTA-кнопки на 1K пользователей, получил статистически значимый прирост кликабельности на 12% (p-value = 0.03)
• Изучил и применил когортный анализ для расчета недельного retention, визуализировал результаты в виде retention curves для 8 когорт

Технологии: SQL (PostgreSQL), Python (Pandas, Matplotlib), Google Sheets, Tableau, Google Analytics, базовая статистика (t-test)

Middle Product Analyst: акцент на влияние и самостоятельность

Компания: Fintech-стартап (P2P-кредитование, 200K MAU)

Должность: Product Analyst

Период: Январь 2022 — по настоящее время

Роль: Отвечаю за продуктовую аналитику мобильного приложения и веб-платформы, работаю в тесной связке с продуктовой командой из 8 человек (PM, 4 разработчика, 2 дизайнера, QA). Фокус на growth-метриках и оптимизации воронок.

Достижения:

• Провел 20+ A/B-экспериментов за последний год для оптимизации ключевых user flows, из них 65% показали статистически значимое улучшение целевых метрик. Лучшие тесты: редизайн формы заявки на кредит (конверсия +18%, +₽3.2 млн квартальной выручки), персонализация главного экрана (+22% engagement), упрощение KYC-процесса (время прохождения -35%, drop-off rate -14%)
• Спроектировал систему автоматизированного мониторинга 15 ключевых продуктовых метрик (AARRR framework) с интеграцией Amplitude, PostgreSQL и внутренних DWH. Построил дашборды в Redash с алертами на аномалии, что сократило время реакции на проблемы на 40% и уменьшило downtime критичных сервисов с 6 до 2 часов в среднем
• Провел глубинный когортный анализ 150K+ пользователей, сегментировал по 20 параметрам (демография, поведение, источник трафика, продуктовая активность), выявил 5 поведенческих паттернов. Инсайт: пользователи, совершившие 2+ транзакции в первые 14 дней, имели 6-месячный retention на 58% выше и LTV в 2.4 раза больше. На основе этого запустили триггерные коммуникации для стимулирования второй транзакции — D14 retention вырос с 34% до 47%
• Выстроил end-to-end процесс запуска экспериментов: от формализации гипотезы и расчета размера выборки до валидации результатов и документирования. Создал внутренний wiki с best practices, сократив время от идеи до запуска теста с 3 недель до 5 дней
• Автоматизировал еженедельную продуктовую отчетность через Python-скрипты, интегрированные с Airflow, что освободило 8+ часов аналитического времени в неделю для глубинных исследований
• Инициировал исследование причин churn платящих пользователей, которое не было в roadmap. Через комбинацию количественного анализа (200K+ событий) и качественных CustDev-интервью (15 пользователей) выявил две критичные проблемы в payment flow. Их исправление снизило churn rate с 18% до 13% (-28%), что сохранило ≈₽4 млн годовой recurring revenue

Технологии: SQL (PostgreSQL, ClickHouse), Python (Pandas, NumPy, Scipy, Statsmodels, Matplotlib, Seaborn), Amplitude, Google Analytics 4, Redash, dbt, Airflow, Git, Jira, Figma

Senior/Lead Product Analyst: акцент на стратегию и масштаб

Компания: E-commerce marketplace (2M MAU, GMV $50M/год)

Должность: Lead Product Analyst

Период: Март 2020 — по настоящее время

Роль: Возглавляю аналитическую функцию продуктовой команды, управляю командой из 3 аналитиков, выстраиваю стратегию экспериментирования и data-driven культуры. Работаю напрямую с CPO и executive team над стратегическими продуктовыми инициативами.

Достижения:

• Выстроил аналитическую функцию с нуля: спроектировал data warehouse на 80M+ событий в день (ClickHouse), внедрил event tracking framework для 50+ микросервисов, создал библиотеку переиспользуемых dbt-моделей (100+ моделей), настроил CI/CD для аналитического кода. Это сократило время получения инсайтов с 2 недель до 2 дней и позволило масштабировать аналитику на 3 продуктовых направления
• Внедрил культуру экспериментирования: разработал фреймворк приоритизации гипотез (ICE-скоринг + прогнозное моделирование impact), создал платформу для управления экспериментами, обучил 4 продуктовых команды статистически корректному дизайну тестов. За 2 года количество запущенных экспериментов выросло с 10 до 60+ в год, при этом 55% тестов дают значимый прирост метрик против 30% ранее
• Провел комплексное исследование unit-экономики трех категорий товаров и построил прогнозные ML-модели (Gradient Boosting) для LTV каждого сегмента пользователей. Выявил, что сегмент "премиальная электроника" имеет LTV/CAC = 6.8, но получал только 15% маркетингового бюджета. Презентовал результаты C-level, компания перераспределила инвестиции, что через год привело к росту общего LTV на 35%, снижению blended CAC на 22% и увеличению маржинальности на 18 п.п. (≈$3.2M дополнительной годовой прибыли)
• Возглавил инициативу по внедрению предиктивной аналитики: построил ML-модели для прогнозирования churn (ROC-AUC = 0.84), LTV и пропенсити к покупке. Интегрировал модели в продуктовые процессы (персонализация, CRM-коммуникации, динамическое ценообразование), что дало рост retention на 28% и увеличение repeat purchase rate с 31% до 42%
• Спроектировал и внедрил фреймворк для оценки влияния продуктовых инициатив на бизнес (Product Impact Framework): связал все фичи с верхнеуровневыми метриками через driver tree, создал систему attribution для изолированного измерения эффекта каждой инициативы. Это позволило CPO делать data-informed решения о приоритизации roadmap и отказаться от 20% запланированных фич, которые по прогнозам не двигали ключевые метрики
• Построил систему продуктовой аналитики real-time: интеграция Kafka + ClickHouse + Grafana для мониторинга критичных метрик (checkout flow, payment success rate, search performance) с задержкой <1 мин. Настроил автоматические алерты в Slack, что позволило DevOps команде реагировать на инциденты в 4 раза быстрее и снизило revenue loss от downtime на 85%
• Менторил и развивал команду из 3 аналитиков: провел 50+ 1-on-1 сессий, создал внутреннюю learning path по продуктовой аналитике, организовал регулярные knowledge sharing сессии. Один аналитик вырос до Middle за год, второй сменил фокус с BI на продуктовую аналитику

Технологии: SQL (ClickHouse, PostgreSQL, BigQuery), Python (Pandas, Scikit-learn, XGBoost, Statsmodels), Amplitude, Mixpanel, Tableau, Looker, dbt, Airflow, Kafka, Git, Docker, AWS (S3, Redshift), ML для продуктовой аналитики, статистическое планирование экспериментов (power analysis, sequential testing)

Управленческие навыки: Управление командой (3 человека), менторинг, построение аналитических процессов, стратегическое планирование, работа с C-level, презентации для стейкхолдеров, кросс-функциональное взаимодействие

Образование и сертификаты

Для продуктового аналитика образование важно, но не критично, если у вас есть сильное портфолио проектов и достижений. Тем не менее, правильное оформление этого раздела добавляет вес резюме.

Как указывать образование

Формат:

Название университета, город

Степень, специальность

Годы обучения

Пример:

Высшая школа экономики, Москва

Бакалавр прикладной математики и информатики

2017 — 2021

Важные нюансы:

• Если вы окончили вуз менее 3 лет назад — укажите средний балл (GPA), если он выше 4.0 из 5.0
• Для недавних выпускников можно добавить релевантные курсовые работы или дипломный проект, если они связаны с аналитикой данных
• Если у вас несколько образований — указывайте в обратном хронологическом порядке (последнее первым)
• Для Senior+ позиций с опытом 7+ лет образование можно переместить в самый конец резюме

Сертификаты и курсы: что стоит указывать

Онлайн-курсы и сертификаты стали стандартом для продуктовых аналитиков. Укажите только релевантные и от признанных платформ.

Высокая ценность (обязательно указать):

• Курсы от крупных образовательных платформ: Coursera (специализации от ведущих университетов), Udacity (Nanodegree), DataCamp
• Корпоративные сертификации: Google Analytics Individual Qualification, Amplitude Certification, Tableau Desktop Specialist
• Специализированные курсы по продуктовой аналитике от признанных школ (Simulator от karpov.courses, GoPractice, Product Analytics от Reforge)

Средняя ценность (указать, если есть место):

• Курсы по SQL, Python, статистике от Stepik, Coursera
• Сертификаты по инструментам визуализации (Tableau, Power BI)

Низкая ценность (можно опустить):

• Краткие вводные курсы (менее 20 часов)
• Сертификаты без практических проектов
• Курсы по общим навыкам (тайм-менеджмент, коммуникации)

Формат указания:

Название курса — Платформа, год

Краткое описание (если название не говорит само за себя) + ссылка на сертификат (опционально)

Примеры:

Product Analytics — Reforge, 2024

8-недельная программа по продуктовой аналитике: A/B-тестирование, когортный анализ, метрики роста, работа с продуктовыми командами

Google Analytics Individual Qualification — Google, 2024

Data Analysis with Python — Coursera (IBM), 2023

Pandas, NumPy, статистический анализ, визуализация данных

Дополнительная информация: что еще усилит резюме

Языки

Для продуктового аналитика знание английского — практически must have, особенно если вы нацелены на международные компании или стартапы.

Как указывать:

• Русский — родной
• Английский — Upper-Intermediate (B2), читаю техническую документацию, пишу отчеты, участвую в митингах
• Английский — Advanced (C1), свободно

Избегайте неконкретных формулировок типа "базовый" или "читаю и перевожу со словарем". Используйте международную классификацию (A1-C2) или описательный формат.

Публикации и выступления

Если у вас есть публичные активности — это мощный сигнал экспертизы.

Что указывать:

• Статьи на Medium, Habr, личном блоге по продуктовой аналитике
• Выступления на конференциях (Data Fest, Analyst Days, внутренние митапы компаний)
• Участие в подкастах или вебинарах
• Open-source проекты или публичные датасеты

Формат:

"Как A/B-тесты помогли увеличить retention на 30%" — статья на Habr, 2024

[ссылка], 5K+ просмотров, 200+ лайков

Выступление на Data Fest 2024 — "Построение предиктивных моделей churn в e-commerce"

[ссылка на запись]

Портфолио проектов (для Junior и карьерных переходов)

Если у вас мало коммерческого опыта, публичное портфолио проектов — ваш главный актив.

Где размещать:

• GitHub (для аналитических проектов с кодом)
• Kaggle (датасеты и соревнования)
• Личный сайт или Notion-страница с описанием кейсов

Что включать в описание проекта:

• Бизнес-задача или исследовательский вопрос
• Используемые данные (размер датасета, источник)
• Методология и инструменты
• Ключевые инсайты и выводы
• Визуализации (дашборды, графики)

Пример описания:

E-commerce Cohort Analysis — [ссылка на GitHub]

Проект: Анализ retention и LTV для интернет-магазина (датасет 100K транзакций)

Инструменты: Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn), SQL, Tableau

Результат: Построил когортный анализ по месяцам регистрации, выявил влияние первой покупки на долгосрочный retention, спрогнозировал LTV через регрессионную модель (R² = 0.76)

Частые ошибки в резюме продуктового аналитика

Даже опытные специалисты делают ошибки, которые снижают шансы на приглашение на собеседование.

Ошибка 1: Перечисление обязанностей вместо достижений

Плохо:

• Проводил анализ данных
• Создавал отчеты для руководства
• Работал с SQL и Python
• Участвовал в продуктовых митингах

Почему плохо: Это список задач, а не демонстрация ценности. Рекрутер не видит, что конкретно вы дали компании.

Хорошо:

• Провел анализ оттока пользователей (churn analysis), выявил 3 ключевые проблемы в UX, их исправление снизило churn на 15%
• Автоматизировал еженедельную отчетность для C-level через Python + Airflow, сократив время подготовки с 8 до 1 часа
• Написал 500+ оптимизированных SQL-запросов для анализа поведения 1M+ пользователей, создал библиотеку переиспользуемых запросов для команды
• Презентовал результаты 10+ экспериментов продуктовой команде и руководству, 70% рекомендаций были внедрены в roadmap

Ошибка 2: Отсутствие цифр и метрик

Плохо:

"Оптимизировал воронку конверсии, что привело к значительному росту продаж"

Почему плохо: "Значительный" — субъективная оценка. Для одной компании 5% — значительно, для другой нет.

Хорошо:

"Оптимизировал воронку конверсии (сократил количество шагов с 5 до 3, упростил форму регистрации), что увеличило conversion rate с 2.8% до 3.9% (+39% относительного прироста) и принесло дополнительные ₽1.2 млн месячной выручки"

Ошибка 3: Использование жаргона без контекста

Плохо:

"Занимался продактовой аналитикой, фигачил дашборды в Тэблу, гонял когорты и воронки"

Почему плохо: Сленг ("фигачил", "гонял") выглядит непрофессионально. Резюме — формальный документ.

Хорошо:

"Создал 15+ интерактивных дашбордов в Tableau для мониторинга продуктовых метрик (retention, конверсия, engagement). Проводил когортный анализ и построение воронок для выявления точек роста продукта"

Ошибка 4: Слишком техничное или слишком общее описание

Нужен баланс. Если ваше резюме читает нетехнический рекрутер, он должен понимать ценность ваших действий. Если его читает нанимающий менеджер-аналитик, он должен видеть техническую глубину.

Слишком техничное:

"Написал CTE с 5 уровнями вложенности, применил window functions с PARTITION BY для расчета running totals и moving averages по когортам, оптимизировал запрос через EXPLAIN ANALYZE, снизив время выполнения с 40 до 3 секунд"

Почему избыточно: Это интересно для технического интервью, но в резюме перегружает деталями.

Слишком общее:

"Работал с данными и помогал команде принимать решения"

Почему плохо: Нет конкретики, не видно навыков и результата.

Баланс:

"Оптимизировал сложные SQL-запросы с оконными функциями для расчета retention когорт 1M+ пользователей, сократив время выполнения с 40 секунд до 3 секунд, что позволило строить дашборды в реальном времени и ускорило принятие продуктовых решений"

Ошибка 5: Указание неактуальных или нерелевантных навыков

Плохо:

Навыки: Microsoft Word, Microsoft PowerPoint, Photoshop, управление временем, креативность, MS-DOS

Почему плохо: Word и PowerPoint — базовые офисные инструменты, их наличие подразумевается. Photoshop нерелевантен для аналитика. MS-DOS — устаревшая технология.

Хорошо:

Фокусируйтесь на технических навыках, которые непосредственно используются в работе продуктового аналитика: SQL, Python, инструменты аналитики (Amplitude, Mixpanel), визуализация (Tableau, Looker), статистические методы, A/B-тестирование.

Ошибка 6: Грамматические и орфографические ошибки

Это может показаться очевидным, но 40% резюме содержат опечатки или грамматические ошибки.

Типичные ошибки:

• "Занимался аналитикой данных в течении года" (правильно: "в течение")
• "Проводил A/B тесты" (правильно: "A/B-тесты" с дефисом)
• "Увеличил конверсию на 20 процентов" (лучше: "на 20%" или "на 20 п.п." если речь о процентных пунктах)
• Несогласованность времен: "проводил анализ... и создаю дашборды"

Чек-лист проверки:

• Прогоните резюме через проверку орфографии (MS Word, Grammarly)
• Прочитайте вслух — так легче заметить стилистические ошибки
• Дайте прочитать другу или коллеге
• Проверьте единообразие форматирования (шрифты, отступы, размеры заголовков)

Ошибка 7: Слишком длинное резюме

Оптимальный объем:

• Junior: 1 страница (максимум 1.5)
• Middle: 1.5-2 страницы
• Senior/Lead: 2 страницы (максимум 2.5)

Если ваше резюме на 4 страницах, рекрутер не будет его читать полностью. Оставьте только самое релевантное и впечатляющее.

Как сократить:

• Удалите опыт работы старше 10 лет или нерелевантный опыт (если работали не аналитиком)
• Для старых позиций давайте краткое описание (2-3 достижения вместо 7)
• Уберите очевидные навыки (MS Office)
• Сократите раздел "О себе" до 4-5 предложений

Адаптация резюме под конкретную вакансию

Универсальное резюме работает хуже, чем персонализированное под вакансию. Вот как адаптировать документ за 30 минут.

Шаг 1: Анализ описания вакансии

Внимательно прочитайте описание и выделите:

Ключевые требования (must have):

• Конкретные технологии и инструменты (SQL, Python, Amplitude)
• Уровень опыта (Junior, Middle, Senior)
• Специфические навыки (A/B-тестирование, когортный анализ)

Бонусные навыки (nice to have):

• Дополнительные инструменты
• Знание индустрии (fintech, e-commerce, SaaS)
• Soft skills

Ключевые обязанности:

• Что конкретно будет делать аналитик в этой роли
• С кем будет работать (продуктовая команда, C-level)

Бизнес-контекст:

• Какой продукт
• Какие метрики важны для компании
• Какие задачи они хотят решить с помощью аналитика

Шаг 2: Сопоставление с вашим опытом

Создайте таблицу:

Шаг 3: Настройка ключевых слов

ATS-системы ищут совпадения ключевых слов между вакансией и резюме. Если в вакансии написано "product analytics", а у вас "продуктовая аналитика" — система может не засчитать совпадение.

Лайфхак: Используйте точные формулировки из вакансии.

Пример:

Вакансия требует: "Experience with cohort analysis and retention metrics"

Ваше резюме: "Провел cohort analysis для 500K пользователей, выявил влияние onboarding на retention metrics"

Шаг 4: Перестановка приоритетов в опыте

Если вакансия акцентирует внимание на A/B-тестировании, убедитесь, что ваши достижения в этой области стоят первыми в списке достижений, даже если хронологически были не самыми последними.

Шаг 5: Кастомизация Summary

Адаптируйте раздел "О себе" под специфику вакансии.

Вакансия в growth-oriented стартапе:

"Продуктовый аналитик с 3+ годами опыта в growth-аналитике для B2C-продуктов. Специализируюсь на экспериментировании и оптимизации метрик AARRR: за последний год провел 20+ A/B-тестов, которые суммарно увеличили retention на 28% и конверсию в платящих на 35%."

Вакансия в крупную компанию с фокусом на аналитическую инфраструктуру:

"Продуктовый аналитик с 3+ годами опыта построения аналитических систем и автоматизации процессов. Спроектировал data warehouse на 80M+ событий в день, создал библиотеку dbt-моделей, выстроил систему мониторинга продуктовых метрик, что сократило время получения инсайтов с 2 недель до 2 дней."

Чек-лист самопроверки резюме

Перед отправкой резюме проверьте все пункты этого списка.

Структура и форматирование

• Резюме умещается на 1-2 страницах (макс. 2.5 для Senior+)
• Используется читаемый шрифт (Arial, Calibri, Helvetica, 10-12pt)
• Контактная информация актуальна и размещена в начале
• Все разделы четко разделены заголовками
• Нет переносов слов, абзацы выровнены
• Единообразное форматирование дат (MM.YYYY или Месяц YYYY)
• Файл сохранен в формате PDF с читаемым названием

Содержание

• Название должности точно соответствует вакансии или является стандартным для индустрии
• Раздел "О себе" содержит уровень, опыт, ключевые достижения с цифрами, стек
• Навыки разделены по категориям и включают ключевые слова из вакансии
• Каждое достижение в опыте работы содержит цифры и бизнес-результат
• Используются сильные глаголы действия (проанализировал, оптимизировал, увеличил)
• Нет голых перечислений обязанностей без результатов
• Для каждой позиции указаны используемые технологии

Достижения и метрики

• Каждое достижение измеримо: есть цифры (%, абсолютные значения, деньги)
• Указан бизнес-контекст: как ваши действия повлияли на продукт/компанию
• Присутствуют ключевые метрики продуктовой аналитики (retention, conversion, LTV, churn и т.д.)
• Есть примеры влияния на продуктовые решения, а не только технических задач
• Достижения ранжированы по важности: самые впечатляющие первыми

Язык и стиль

• Нет грамматических и орфографических ошибок
• Отсутствуют клише ("ответственный", "быстро обучаюсь", "стрессоустойчивый" без подтверждения)
• Нет сленга и неформальной лексики
• Используется единое время (прошедшее для предыдущих мест, настоящее для текущего)
• Нет избыточных технических деталей, понятных только узким специалистам

Оптимизация под ATS

• Использованы ключевые слова из описания вакансии
• Названия инструментов и технологий совпадают с формулировками в вакансии
• Нет сложного форматирования (таблиц, колонок, текстовых блоков), которое ATS может не распознать
• Важная информация не скрыта в графических элементах

Финальная проверка

• Резюме прочитал кто-то еще (друг, коллега, ментор)
• Проверили все ссылки (LinkedIn, GitHub, портфолио)
• Убедились, что контактный телефон и email работают
• Адаптировали Summary и приоритеты достижений под конкретную вакансию

Часто задаваемые вопросы

Нужно ли указывать фото в резюме?

Короткий ответ: Для российского рынка — опционально, для международных компаний — нет.

Детали: В России многие рекрутеры привыкли видеть фото в резюме, но это не обязательное требование. В международных компаниях (особенно американских) фото в резюме не принято из соображений борьбы с дискриминацией. Если вы подаете в стартап или IT-компанию с западной культурой, лучше обойтись без фото. Если добавляете фото — оно должно быть профессиональным (деловой стиль, нейтральный фон, качественное изображение), а не селфи с отдыха.

Как описывать опыт, если я делал продуктовую аналитику, но должность называлась иначе?

Ситуация: Вы работали бизнес-аналитиком или data analyst, но фактически делали задачи продуктового аналитика.

Решение: В резюме укажите фактическую должность, но в описании роли сразу поясните продуктовый фокус.

Пример:

Должность: Data Analyst (Product Analytics Focus)

Роль: Отвечал за продуктовую аналитику мобильного приложения: A/B-тестирование, когортный анализ, метрики retention и engagement, работа с продуктовой командой над приоритизацией фич.

Это честно (вы указываете реальную должность) и одновременно показывает релевантность вашего опыта.

Что делать, если был перерыв в работе (gap)?

Короткий ответ: Будьте честны, но подавайте информацию позитивно.

Варианты:

1. Gap до 3-6 месяцев: Можно не комментировать, рекрутеры обычно не акцентируют на этом внимание.

2. Gap 6-12 месяцев: Укажите, чем занимались. Варианты:

• Образование: "2023-2024: Карьерный переход в аналитику — прошел курсы Product Analytics (karpov.courses), SQL и Python, реализовал 3 pet-проекта"
• Фриланс/консалтинг: "2023: Независимый продуктовый аналитик — работал с 2 стартапами на проектной основе (описать проекты)"
• Личные обстоятельства: "2023: Sabbatical (семейные обстоятельства, полностью готов к работе)"

3. Gap больше года: Важно показать, что вы не теряли профессиональные навыки — курсы, pet-проекты, волонтерская аналитика, участие в соревнованиях на Kaggle.

Указывать ли зарплатные ожидания в резюме?

Короткий ответ: Нет, если это не обязательное поле в форме отклика.

Почему: Зарплатные ожидания лучше обсуждать на этапе собеседования, когда вы уже продемонстрировали свою ценность. Указав сумму в резюме, вы либо можете себя обесценить (если указали меньше, чем готова платить компания), либо отсечете вакансии, где могли бы договориться.

Исключение: Если в форме отклика поле "Зарплатные ожидания" обязательное, укажите вилку (например, "от ₽150,000 до ₽200,000 в зависимости от условий") или формулировку "Обсуждаемо, в зависимости от задач и условий".

Стоит ли указывать причины ухода с предыдущих мест работы?

Короткий ответ: Нет.

Детали: Причины ухода — тема для собеседования, а не резюме. В резюме указывайте только период работы. На интервью будьте готовы честно и позитивно объяснить переходы. Избегайте негатива о предыдущих работодателях.

Как описывать pet-проекты и учебные проекты, если нет коммерческого опыта?

Структура описания:

Название проекта — краткое описание

Период: Месяц — Месяц, Год

Контекст: Какую бизнес-задачу или исследовательский вопрос решали

Данные: Размер датасета, источник данных

Инструменты: SQL, Python, Tableau и т.д.

Результат: Ключевые инсайты, визуализации, ссылка на GitHub/портфолио

Пример:

E-commerce Retention Analysis — pet-проект

Период: Январь — Февраль 2024

Контекст: Анализ retention и LTV для интернет-магазина одежды на основе публичного датасета UCI Machine Learning Repository (500K транзакций, 4K пользователей)

Инструменты: Python (Pandas, Matplotlib), SQL (PostgreSQL), Tableau

Результат: Построил когортный анализ, выявил, что пользователи с первой покупкой >$50 имеют 3-месячный retention на 40% выше. Создал дашборд для мониторинга retention и сегментации клиентов по RFM-модели. Ссылка на GitHub

Нужно ли указывать причину перехода в продуктовую аналитику, если это карьерная смена?

Короткий ответ: Кратко — да, в разделе Summary.

Пример:

"Бывший backend-разработчик с 2 годами опыта, совершил осознанный переход в продуктовую аналитику. Прошел специализацию Product Analytics, реализовал 5 учебных проектов. Объединяю техническое понимание архитектуры продукта с навыками работы с данными и метриками."

Это объясняет контекст и показывает осознанность решения.

Как оформить резюме, если работал в нескольких компаниях на короткие сроки (3-6 месяцев)?

Ситуация: Частая смена работы может насторожить рекрутера (будет ли человек держаться долго).

Решение:

1. Если были объективные причины (стартап закрылся, проектная работа, изначально был временный контракт) — укажите это рядом с периодом: "Март — Июнь 2023 (стартап закрыл раунд и заморозил найм)"
2. Если несколько коротких периодов подряд — будьте готовы на собеседовании объяснить, что вы искали правильный фит культуры/проекта и теперь точно знаете, чего хотите.
3. Если это был фриланс/проекты — объедините в один блок:

Независимый Product Analyst (фриланс) — Январь — Сентябрь 2023

Работал с 3 стартапами на проектной основе: настройка аналитики, A/B-тестирование, построение дашбордов.

Заключение: от резюме к собеседованию

Сильное резюме продуктового аналитика — это не просто перечисление навыков и мест работы. Это история вашего влияния на продукты и бизнес, рассказанная языком цифр и результатов.

Три ключевые идеи, которые нужно запомнить:

1. Язык результатов, а не процессов

Рекрутер и нанимающий менеджер хотят понять одно: как вы поможете их продукту расти. Не "проводил анализы", а "анализ привел к росту retention на 30%". Не "работал с данными", а "работа с данными принесла компании ₽5 млн дополнительной выручки".

2. Адаптация под контекст

Универсальное резюме проигрывает персонализированному. Потратьте 20-30 минут на адаптацию документа под каждую вакансию: скорректируйте ключевые слова, переставьте приоритеты достижений, настройте Summary под фокус компании.

3. Резюме — это начало диалога

Задача резюме — не рассказать всё о вас, а вызвать достаточно интереса, чтобы вас пригласили на собеседование. Там вы сможете детально раскрыть кейсы, показать глубину экспертизы, продемонстрировать культурный фит.

Следующие шаги:

1. Переработайте текущее резюме по формуле STAR+I — для каждого достижения добавьте ситуацию, задачу, действие, результат и влияние на бизнес.
2. Пройдитесь по чек-листу самопроверки — устраните все пункты, которые не соответствуют стандартам.
3. Получите обратную связь от коллег-аналитиков или менторов. Покажите резюме 2-3 людям и спросите: "Понятно ли, какую ценность я могу принести компании?"
4. Создайте портфолио (если вы Junior или меняете карьеру) — 2-3 качественных pet-проекта с детальным описанием на GitHub стоят больше, чем 10 строчек сухого текста в резюме.
5. Настройте LinkedIn-профиль — он должен дополнять резюме, а не дублировать его. Добавьте рекомендации от коллег, публикуйте инсайты из ваших проектов, участвуйте в профессиональных дискуссиях.

Продуктовая аналитика — это про влияние на бизнес через данные. Пусть ваше резюме докажет, что вы умеете создавать это влияние. Удачи в поиске работы мечты!