Я просмотрел 200+ резюме аналитиков за последний год — как-человек-который-собеседует. И 90% улетают в корзину за 30 секунд просмотра. Не потому что кандидат плохой — потому что резюме плохое.
Эта статья — 12 ошибок которые гарантированно срезают тебя на этапе скрининга, и готовый шаблон с правильной структурой. Применишь — сразу получишь больше приглашений на интервью.
Ошибка №1: «Опытный аналитик с глубокими знаниями SQL и Python»
Что не так: общие слова без цифр. Что значит «опытный»? Сколько лет? «Глубокие» — это до какой темы?
Как надо: «5 лет в продуктовой аналитике. SQL: оконные функции, CTE, оптимизация запросов на ClickHouse 10TB+. Python: pandas, scipy, statsmodels для A/B-тестов».
Ошибка №2: Список технологий без контекста
Плохо:
Технологии: SQL, Python, Excel, Tableau, PowerBI, Airflow, dbt,
ClickHouse, Snowflake, Spark, Hadoop, Git, Jira, Confluence,
Figma, Sketch, Photoshop, R, Scala, JavaScript, HTML, CSSЧто не так: 20 технологий — невозможно знать всё хорошо. Сразу видно что половина — «слышал, попробовал». Plus Photoshop у аналитика?
Как надо: 5-7 технологий с уровнем владения:
Daily: SQL (PostgreSQL, ClickHouse), Python (pandas, scipy)
BI: Tableau (создание дашбордов с нуля)
Pipeline: Airflow (поддержка DAGs), dbt (написание моделей)Ошибка №3: «Делал дашборды, готовил отчёты»
Что не так: каждый Junior пишет так. Не показывает impact.
Как надо:
«Создал дашборд unit-economics по 12 продуктам. Выявил что Product X имеет CAC > LTV → продакт его закрыл. Сэкономили 8M₽/год.»
Формула: что сделал → как → результат в цифрах.
Ошибка №4: Раздел «О себе» с креативом
Плохо: «Я творческая личность с горящими глазами и любовью к коду».
Что не так: рекрутер хочет видеть факты, не сочинение.
Как надо: убирай раздел «О себе» вообще. Если очень хочется — 1 строка факт: «Senior Product Analyst, 5 лет опыта в e-commerce, специализация — A/B-тесты и retention».
Ошибка №5: Перечисление университетов с датами
Если у тебя 5+ лет опыта — образование внизу одной строкой. Никого не интересует ВНЕ ОПЫТА что ты учил физкультуру в МГУ.
Образование: МФТИ, прикладная математика (2018)Этого достаточно.
Ошибка №6: Резюме на 4-5 страниц
Что не так: рекрутер тратит 30 секунд на резюме. Если за это время не нашёл то что ищет — закрывает.
Как надо:
- Junior — 1 страница
- Middle — 1-1.5 страницы
- Senior — макс 2 страницы
Ошибка №7: Нет ключевых слов из вакансии
ATS (системы скрининга) ищут совпадения слов из job description. Если в вакансии написано «опыт работы с ClickHouse», а у тебя «опыт с колоночной БД» — ATS тебя не пропустит.
Как надо: открой вакансию, выпиши все технологии, добавь в своё резюме (если правда умеешь).
Ошибка №8: Кривое форматирование
- Разные шрифты в разных секциях
- Bullets разные (•, -, *)
- Capslock в заголовках
- Цветные таблицы с градиентами
- Картинки и эмодзи
Всё это — отвлекает внимание от содержания. Простой, моноширинный, чёрно-белый PDF — лучший выбор.
Ошибка №9: Ссылка на портфолио без портфолио
Плохо: «Портфолио: github.com/myname» — а там 2 commit'а из универа.
Что не так: лучше не ссылаться чем сослаться на пустоту.
Как надо: либо реальный GitHub с проектами, либо вообще убрать. Альтернатива — Notion со списком кейсов «что делал» с описанием задач (без раскрытия конфиденциальной информации).
Ошибка №10: Soft skills вместо hard
«Коммуникабельность, ответственность, стрессоустойчивость» — все так пишут. Никто не верит.
Hard skills с цифрами + одна-две очевидные soft skills доказанные через факт:
- «Менторил 3 джуниоров за год» (доказательство менторства)
- «Презентовал результаты A/B-теста C-level eженедельно» (коммуникация)
Ошибка №11: Job title — не то что делал
Должность: Web Analytics Specialist Tier 2 Sub-Department
Делал: продуктовую аналитику и A/B-тесты в SpotifyЧто не так: рекрутер ищет «Product Analyst», а у тебя «Web Analytics Specialist» — не релевантно по умолчанию.
Как надо: оставь официальную должность, но в скобках добавь что реально делал:
Web Analytics Specialist (= Product Analyst)Ошибка №12: Откуда ты, фото, дата рождения, семейное положение
Это всё — не нужно. Дискриминация по возрасту/полу/семейному положению — нелегально. Такие данные не помогают, а могут навредить (если рекрутер с biases).
Что оставить: имя, контакты (email, телефон, Telegram), город (для пост-собеседования).
Что убрать: фото, дата рождения, семейное положение, гражданство, национальность, religion.
Готовый шаблон
ИВАН ПЕТРОВ
Москва · ivan@email.ru · +7 999 123 45 67 · t.me/ivanp
Senior Product Analyst, 5 лет опыта в e-commerce и SaaS.
Специализация: A/B-тесты, retention анализ, unit economics.
ОПЫТ
─────────────────────────────────────────────
Senior Product Analyst, Ozon (Москва, 2023 — наст. время)
• Разработал систему оценки эксп. (Bayesian A/B) — сократил длительность тестов на 30%
• Команда: 5 аналитиков, ментор для 2 миддлов
• Стек: ClickHouse, Python (scipy, statsmodels), Airflow, dbt
Middle Product Analyst, Wildberries (2021—2023)
• A/B-тест нового онбординга: +12pp конверсия signup → first purchase
• Дашборд unit-economics по 12 продуктам в Tableau (15+ еженедельных пользователей)
• Менторил 3 джуниоров
Junior Analyst, Стартап XYZ (2019—2021)
• Полностью автоматизировал weekly reports (3 часа → 5 минут) через Airflow
• Запустил систему A/B-тестов в команде (от 0 → 12 тестов в месяц)
ТЕХНОЛОГИИ
─────────────────────────────────────────────
Daily: SQL (PostgreSQL, ClickHouse), Python (pandas, scipy)
BI: Tableau (создание dashbordov с нуля)
Pipeline: Airflow (DAGs), dbt (модели), Git (active commits)
Стат: A/B-тесты, bayesian, бутстрап
ОБРАЗОВАНИЕ
─────────────────────────────────────────────
МФТИ, прикладная математика (2018)
PROFESSIONAL ACTIVITIES
─────────────────────────────────────────────
Speaker на Data Mining Meetup 2023, 2024
Открытый GitHub: github.com/ivanp (15+ репозиториев по аналитике)Чек-лист «что должно быть» (10 пунктов)
- [ ] 1-2 страницы (не 4)
- [ ] Каждая работа — с цифрами impact
- [ ] 5-7 технологий с уровнем владения
- [ ] Ключевые слова из вакансии
- [ ] Простое чёрно-белое форматирование (Helvetica/Arial)
- [ ] Контакты сверху (email, Telegram минимум)
- [ ] Опыт от свежего к старому
- [ ] Образование внизу одной строкой (если опыт > 3 лет)
- [ ] Нет фото, даты рождения, семейного положения
- [ ] Если есть портфолио — оно не пустое
Дальше — прогони через AI
Резюме готово. Теперь нужно проверить на типичные слабости глазами AI. У нас в AI Hub есть бот «Прокачать резюме» — загружаешь PDF, получаешь честный разбор:
- Где слишком общие формулировки
- Где не хватает цифр
- Какие ключевые слова из job description упустил
- На какие вопросы будут давить на собесе исходя из твоего резюме
Это бесплатно для Pro-юзеров, занимает 30 секунд.
Связанные материалы
- AI Hub: «Прокачать резюме» — разбор резюме за 30 секунд
- Топ-50 вопросов на собеседование 2026 — с чем готовиться после рассылки резюме
- Junior, Middle, Senior грейды 2026 — на какой грейд претендовать
- Зарплата аналитика 2026 — какую вилку указывать
- Как стать аналитиком данных — для тех кто только начинает
Возьми своё текущее резюме, открой AI Hub, загрузи в раздел «Прокачать резюме». Через 30 секунд получишь конкретный список «что переписать» — гораздо быстрее чем читать ещё 10 статей про резюме.