Источник: Ориентировочно по открытым данным 2026: архивная вакансия Домклик на getmatch (middle от 180K на руки), вилки hh.ru / Хабр Карьера / SuperJob по рынку аналитиков. Точные внутренние грейды и цифры компания публично не раскрывает.
Grade ladder: Публичной официальной сетки грейдов Домклик в открытом доступе нет — компания входит в экосистему Сбера, и внутренние уровни публично не раскрываются. По открытым вакансиям и рыночным данным видно типовое деление: junior/стажёр (базовый SQL, отчёты, дашборды под присмотром), middle (самостоятельные запросы — вложенные, оконные функции, CTE; ведение дашбордов в Superset/Tableau; коммуникация с бизнесом — это уровень описанной вакансии от 180K на руки), senior (проектирование метрик, продуктовые гипотезы, A/B, менторство) и lead/руководитель аналитики (команда, роадмап аналитики — например, направление возглавляет директор по аналитике). Всё, что за пределами middle-вилки из вакансии, — рыночная оценка, а не подтверждённые компанией цифры.
SQL продвинутого уровня: вложенные запросы, оконные функции (ROW_NUMBER, RANK), CTE, оптимизация — это ядро, по описанию вакансии «80% SQL». Работа с ClickHouse и PostgreSQL: выгрузки, агрегации, понимание, где что быстрее считать. Продуктовые и бизнес-метрики: воронки заявок, конверсии, retention — умение видеть за цифрами процессы ипотеки и сервиса недвижимости. Визуализация и дашборды: Superset и Tableau (в вакансии также упоминаются Power BI и Excel с pivot-таблицами). Аналитическое мышление и коммуникация: как объяснить результат бизнесу и согласовать решение между бизнесом и разработкой. Python/pandas для более сложной обработки — по рынку встречается у аналитиков, но в конкретной вакансии Домклик прямо не выделен как обязательный. A/B-тесты и статистика — типичны для продуктовой аналитики, глубина зависит от команды (по рынку, не подтверждено конкретной вакансией Домклик).
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 интервью директора по аналитике Домклик на Хабр Карьере процесс короткий: звонок HR с профилировочным скринингом, техническое интервью, встреча с командой — и оффер. Отдельные длинные раунды в открытом описании не упоминаются, но конкретика может отличаться по команде и грейду.
По открытой вакансии на getmatch: сильный SQL (вложенные запросы, оконные функции, CTE), PostgreSQL и ClickHouse как базы, Superset и Tableau для дашбордов, а также Power BI и Excel. Акцент — «80% SQL и 20% визуализация плюс работа со стейкхолдерами».
В конкретной архивной вакансии Домклик Python прямо не выделен как обязательный — фокус на SQL и визуализации. По рынку аналитиков Python/pandas часто плюс для сложной обработки, поэтому базовое владение стоит подтянуть. Потренироваться можно в нашем тренажёре: /sql-sandbox.
Честно: точные условия тестового Домклик публично не раскрывает — в открытых источниках есть только упоминания процесса, дословных заданий нет. Приближённый (НЕ дословный) пример типового формата для такого проптех/продуктового профиля: дана таблица заявок на ипотеку (дата, регион, статус, сумма) — напишите SQL с оконной функцией, чтобы посчитать конверсию из заявки в сделку по месяцам и найти регионы с падением конверсии, затем в двух-трёх предложениях объясните, что бы вы проверили дальше. Важно: это реконструкция типового формата, а не точные условия задания Домклик.
Учитывая, что SQL — это ядро роли, тренируйте оконные функции, CTE, вложенные запросы и агрегации на реальных задачах, а не в теории. В нашем тренажёре есть задачи под этот формат и разбор метрик: начните с /sql-sandbox и раздела задач на /interviews.
Яндекс · Ozon · Т-Банк (Tinkoff) · Авито · Wildberries · VK · X5 Group · Сбер · Lamoda · МегаФон · Tutu.ru · Альфа-Банк · МТС · Самокат · Райффайзенбанк · Циан · 2ГИС · ВТБ · Билайн (ВымпелКом) · Точка · Магнит · Додо Пицца (Dodo Brands) · Skyeng · Лаборатория Касперского · HeadHunter (hh.ru) · Aviasales · Ростелеком · Совкомбанк · Газпромбанк