5 ловушек интервью для системных аналитиков
Я регулярно вижу, как джуны и кандидаты с базовой подготовкой чувствуют напряжение перед собеседованиями. Из моего опыта работы лидов в СА и менторства хорошо видно: проблемы на интервью повторяются у большинства, и именно они мешают прыгнуть с уровня 60–100 тыс. ₽ на стабильные 175–250 тыс. ₽ и выше. Этот разрыв не случайность — он появляется из-за системных навыков, о которых я постоянно говорю своим ученикам.
На практике, как я объясняю ребятам на подготовках, оценка на интервью строится не вокруг терминов. SQL знают многие. BPMN «умели» почти все, кто ко мне приходил. REST слышали все без исключения. Но по моим наблюдениям, именно на этих этапах чаще всего «тонут» даже сильные кандидаты, если долго работали на рутине и не применяли инструменты осознанно.
На старте работы вижу у своих учеников один и тот же разрыв: знание названий инструментов есть, а вот умение использовать их в живой задаче — уже другое поле игры. Это чувствуется, когда человек пытается описать процесс, но упускает логику переходов. Когда говорит о требованиях, но не может собрать кейс без подсказок. Когда знает API, но не связывает это с поведением системы в целом.
Почти каждый мой менторинг начинается одинаково: с разбора пяти самых частых ловушек интервью. Я показываю кандидатам, где они теряют баллы — и почему их не берут на грейд «мидл», несмотря на базу. По статистике тех, кого готовил к переходу, до работы со мной они даже не замечали этих моментов, хотя именно они решают зарплатный скачок.
Эти пять тем — зеркало реальности интервью. В нём сразу видно, насколько человек действительно готов к роли, а не просто знает теорию.
Сбор требований
Кейс из реального диалога:
Бизнес приходит и говорит: «Нам нужна система, которая будет быстро работать».
Как чаще всего реагирует джун? Пишет в требованиях: «Система должна быстро работать».
Почему это ошибка? Такие требования не поймаешь на практике. Они не измеряемы, не тестируются и в итоге не внедряются — бизнесу всё равно, а технарю не за что отвечать.
Что реально работает (этому я учу ребят на менторстве):
Вместо того чтобы просто записывать «быстроту», важно задавать уточняющие вопросы:
- Что для тебя значит "быстро"?
- Есть ли операции, где скорость критична?
- Сколько пользователей одновременно работают в системе?
- Какие допустимое время ответа сервера?
Из опыта:
Когда ребята на менторинге проходят этот кейс, мы обязательно учимся фиксировать конкретные KPI:
- Время ответа сервера ≤ 300 мс
- 95% запросов укладываются в 1 секунду
- Поддержка 10 тысяч одновременных пользователей
- SLA: аптайм не ниже 99,9%
Почему джуны "проваливаются" в этом месте? На курсах дают теорию НФТ (нефункциональных требований), но редко учат выявлять их через живой диалог с бизнесом — превращать качество в цифры.
Практический лайфхак:
Всегда переводите качественное требование в количественное.
В реальных проектах "быстро" — это всегда конкретная метрика. Если ее не уточнить, завтра именно тебя спросят: почему "быстро" не работает?
Базы данных и нормализация
Кейс из реального собеседования:
Тебе ставят задачу: «Спроектируй базу данных для системы заказов. Объясни, почему выбрал именно эту нормальную форму».
Как обычно отвечает джун? Рисует таблицы "как по учебнику", а когда спрашивают про бизнес-логику — теряется, не может связать структуру с реальными процессами.
Почему это критическая ошибка:
Если ты не понимаешь, почему выбранная структура нужна бизнесу, ведь БД — это не просто хранилище данных, а инструмент для решения конкретных задач.
В реальности плохой дизайн приводит к аномалиям: дубли данных, сложности с обновлением заказов, косяки в отчетности, падение производительности.
Что реально работает (этому я учу ребят на менторстве):
Вместо того чтобы просто рисовать схему, мы всегда разбираем, какие бизнес-сценарии лежат за данными:
- Как заказ проходит через систему?
- Что происходит с информацией о клиенте при изменении заказа?
- Какие типы отчетов строятся для анализа продаж?
Из опыта:
Когда мы проходим эту тему в менторинге, я всегда показываю на живых примерах:
- Вот как появляются "потерянные" или дублирующиеся данные, если не до конца продумана связь заказов и клиентов
- Вот где аналитика "падает", если данные не нормализованы — отчёты показывают неверные суммы продаж
Боль джуна:
В интернете часто дают абстрактные схемы и определения без реального контекста. Но реальная задача — всегда про взаимодействие бизнес-событий и данных.
Практический лайфхак:
Всегда соотносите структуру базы с конкретными бизнес-процессами. Если не умеете объяснить "почему именно так" для бизнеса — рискуете создать систему, которая не решает реальные задачи.
BPMN и нотации
Кейс из практики:
Тебе задают вопрос: «Какой тип шлюза использовать для параллельной обработки двух независимых процессов?»
Типичный ответ джуна: путает шлюзы, выбирает не тот элемент, или мешает нотации BPMN с UML — итогом становится некорректная схема.
Почему это критическая ошибка:
Нотации созданы не просто для "рисования красивых квадратиков", а чтобы описывать реальную логику работы процессов. Не разобравшись, какой шлюз соответствует параллельному или эксклюзивному поведению — рискуешь спроектировать процесс, который неправильно исполняется и ломает бизнес-логику.
Что реально работает (этому я учу ребят на менторстве):
Мы обязательно разбираем реальные кейсы:
- Когда использовать параллельный шлюз (Parallel Gateway) — например, когда оба процесса могут стартовать одновременно и никак не зависят друг от друга
- Когда применять эксклюзивный шлюз (Exclusive Gateway) — сценарий, где только один вариант может быть выбран на основании произошедшего события
- Когда использовать BPMN и UML и почему это часто становится ловушкой для новичков
Из опыта:
В моей практике видно: многие джуны рисуют схемы "для красоты", не опираясь на реальный процесс. А дальше выясняется, что автоматизация не работает, ошибки идут в бизнес-процессах, приходится переделывать всю схему с учётом корректных нотаций и правил
Боль джуна:
GPT или статьи в сети часто дают универсальные ответы, но абсолютно не раскрывают ситуацию: когда, в какой жизненной задаче реально применять тот или иной шлюз? Без такого контекста схема становится бесполезной.
Практический лайфхак:
Всегда прежде чем рисовать, представьте реальный сценарий — как процессы идут в жизни. Параллельный шлюз — если оба действия стартуют одновременно (например, уведомление и создание записи), исключающий шлюз — если должен сработать только один из вариантов в зависимости от условия (например, одобрение или отклонение заявки).
API и интеграции
Кейс из практики:
Вам задают вопрос: «В какой части HTTP-запроса нужно передавать токен авторизации — в body, header или query params?»
Типичный ответ джуна: "В body" или "Где угодно, главное чтобы работало"… Итог — схема интеграции сразу входит в конфликт с best practices и требованиями безопасности.
Почему это критическая ошибка:
Передавать токены не по стандарту — верный путь к уязвимостям, утечкам данных и проблемам при интеграции с реальными сервисами. А ещё появляется хаос: непонятно, как валидировать запросы, где искать причину багов, почему кто-то нарушает безопасность.
Что реально работает (этому я учу ребят на менторстве):
Разбираем не только "куда класть", но и ЗАЧЕМ.
- Токен должен быть в header (например, Authorization) — так принято во всех индустриальных стандартах: OAuth, JWT, OpenAPI
- Передача в query params — только если это публичные параметры (например, access_token для одноразовых линков), но исключительно когда это допустимо по дизайну сервиса
- В body токены класть нельзя: при логировании тела уходят в историю запросов, появляется риск утечки, сложно отслеживать безопасность
Из опыта:
На практике у моих учеников часто возникает вопрос: "Почему нельзя просто добавить токен куда удобно?"
В ответ всегда разбираю три основных требования:
- Стандарты взаимодействия: большинство API обрабатывают токены только из header, иначе отклоняют запрос
- Безопасность: только header обеспечивает изоляцию и защиту при проксировании, логировании, анализе трафика
- Управляемость: вся обработка авторизации строится на единых правилах, в противном случае система становится неуправляемой
Боль джуна:
В статьях обычно только показывают куски кода, но не объясняют, почему такой способ передачи влияет на безопасность и стабильность продукта.
Практический лайфхак:
Всегда проверяй стандарты выбранного API и следуй best practices. Если не знаешь "почему именно так" — уточняй у менторов, читай спецификации, разбирайся не только в "как", но и в "зачем".
Архитектура
Кейс из реального задания:
Тебе дают задачу: «Спроектируй схему взаимодействия сервисов для онлайн-магазина, обеспечивающую просмотр каталога и оформление заказов».
Обычная реакция джуна — начинает хаотично накидывать кучу систем, которые не связаны между собой и не понятно как взаимодействуют
Почему это реальный провал на практике:
Услышав на поверхности функции и системы, не разобравшись в требованиях и сценариях работы этих систем, нельзя строить начинать проектировать взаимодействие. Ты теряешь контекст и упускаешь большой пласт функционала, который не позволит спроектировать эту интеграцию.
Что реально работает (этому я учу ребят на менторстве):
Мы учимся решать задачи думать и понимать потребности бизнеса для системы:
- Понять сценарии (use cases)
- Выделить ключевые сервисы и их ответственность.
- Решить, где синхронно, где асинхронно.
Из опыта:
На менторинге всегда "делим" задачу на две части:
- Сначала разбираемся с бизнес-требованиями: прорабатываем какой функционал должен быть в системе, какие данные нужно передавать, чего не должно быть в системах
- Переходим к проектированию технической части: выделяем основные компоненты, проектируем модель данных, выбираем тип взаимодействия
Боль джуна:
ChatGPT тебе найдёт абстрактные кейсы без реального бизнес-контекста и нюансов. А на реальном проекте или собесе тебе нужно уметь правильно проектировать и задавать вопросы.
Практический лайфхак:
Перед тем как приступить к проектированию взаимодействия точни, что именно надо сделать и кто основные акторы:
«Что именно система должна уметь?»
«Кто пользуется этим функционалом?»
Валентин Заботин Lead SA
Практикующий ментор, эксперт рынка, автор десятков кейсов роста для СА
Кажется, всё просто? Но ты и сам чувствуешь: чтение статей не делает тебя сильнее в реальных задачах. Настоящее понимание появляется только тогда, когда ты проживаешь кейсы, получаешь обратную связь и сталкиваешься не с учебными примерами, а с тем, что происходит в живом проекте.
И если хочется подняться до уровня, где решения приходят уверенно и без паники, — это не про очередную статью или быстрый ответ в чате. Это про разбор конкретных ситуаций вместе с тем, кто уже проходил этот путь.
