Excel закрывает вход. SQL и DataLens выделяют. 1С:ЗУП отсекает

Вакансии HR-аналитика редко спорят про стек. В тексте почти всегда три слоя: таблица, запрос к данным, дашборд. BI работодатель часто пишет через слэш — Power BI, Tableau или DataLens как альтернативы, не как три обязательных инструмента сразу. У меня отчёт — кастомный дашборд и Python-ETL, не витрина вендора.

Я — Артём Стельмахов, HR-аналитик. Публичный стек — SQL, Python, ETL и кастомные дашборды; Excel — когда HRD открывает лист. Резюме лежит на HeadHunter. Ниже — что вакансии просят на входе, что выделяет, и где у меня честный гэп. Цифры спроса — исторический срез и живые объявления 2026, не перепись рынка. Вилки зарплат у агрегаторов не сходятся: даю диапазон, не «одну истинную цифру».

Кто такой HR-аналитик и чем он не является — отдельная статья цикла. Здесь только инструменты и то, как их читает рекрутер.

Что вакансии пишут вместо «владеете BI»

Я разобрал живые объявления 2026 — Playerok, 2ГИС, ДИКСИ, ВТБ Лизинг, STONE, Нацпроектстрой и соседние C&B-роли. Формулировки разные, словарь один.

Это другой язык, чем у системного аналитика. Там UML, BPMN, приёмка интеграций. Здесь — текучесть, укомплектованность, стоимость отклика, вилка по региону. Писать «системный анализ» в HR-аналитик резюме бессмысленно: рекрутер ищет другой словарь.

Отдельной штатной позиции «HR-аналитик» в компаниях меньше, чем SA/BA. Обзора checkroi.ru достаточно, чтобы это увидеть: роль чаще появляется от масштаба примерно 300 сотрудников; до этого функцию тащит HR-менеджер или C&B по совместительству. Общего счётчика hh «сколько вакансий HR-аналитик в РФ прямо сейчас» ни у одного источника нет. Есть рост «около 30% год к году» в том же обзоре — и исторический анализ вакансий, о котором ниже. Для remote-кандидата это узкая, другая по составу воронка, не замена SA/BA-объёму.

Исторический срез: Excel в 81% вакансий — не перепись 2026

Портрет российского HR-аналитика от Deynekina HR&BA × hh.ru — это 1087 вакансий за 2017–2022. Это историческое исследование, не перепись 2026. Структура спроса в живых постах 2026 на него всё ещё похожа, поэтому таблица полезна. Частоты ниже — из того среза, не из моей выборки.

География того же исторического среза: 68% спроса — Москва и область, 12% — Санкт-Петербург, остальное — единицы процентов на регион. Это не аргумент «удалёнки нет». Это аргумент, что столичный текст вакансии всё ещё задаёт словарь.

Что изменилось к 2026 в живых постах, которые я смотрел: SQL перестал быть экзотикой, BI перечисляют как обязательный слой в remote-ролях, а 1С:ЗУП стоит явным стоп-фактором примерно в половине корпоративных объявлений из той десятки. Частоты «5 из 10» я не экстраполирую на весь hh: выборка маленькая.

Почему Excel — сила, а не извинение

На HH у «HR-аналитика» Excel и Google Sheets встречаются чаще, чем отдельная строка про SQL или BI. Сводные, вилки, бенчмарки, воронка в таблице — это и есть deliverable, который HRD откроет без доступа к дашборду. У меня это не курс. Это та же логика, которой я пользуюсь в продуктах.

Сводная по городам, каналам и вакансиям с откликом и стоимостью отклика — тот же приём, что лежит в отчётности по размещениям. На позиции HR-аналитика эту сводку часто ждут именно в Excel, без BI-слоя. Модель «должность × регион × перцентиль зарплаты» — прямой аналог мониторинга рынка в HR Stats, только выходная форма — лист, а не продуктовый экран. Таблица «компания × бенефит» — та же форма, что принимает AI-модуль конкурентного разбора: я одинаково ставлю задачу и агенту, и ручной сборке в Sheets.

Воронку найма тоже можно отдать директору как таблицу этапов, если дашборда у заказчика нет. Про метрики воронки у меня отдельный текст; здесь важно другое: Excel закрывает вход в вакансию, где экран не нужен вовсе. SQL и Python — слой, которым я собираю и чищу данные. Кастомный дашборд выделяет, но не заменяет сводную.

Если в тексте вакансии написано только Power BI или только DataLens — это фильтр вендора, не фильтр мышления: мера, измерение, срез по городу и каналу те же. Я не продаю умение «именно этого вендора».

SQL и DataLens: что именно спрашивают

SQL в 2017–2022 был редким (11% в историческом срезе). В корпоративных вакансиях 2026 его просят почти всегда: «достать из Postgres», «сверить расчёт с DWH», «сопоставить данные из разных HR-систем». Это не олимпиада по оконным функциям. Это умение не собирать численность руками из трёх выгрузок.

DataLens в живых remote-текстах уже не экзотика. Есть роли «поддержка HR-дашбордов в DataLens» и ТЗ на доработку. Есть формулировки, где DataLens стоит рядом с Tableau и Power BI. Для рекрутера это один класс: визуализация HR-метрик, а не «умеете ли вы именно этот вендор».

Что я реально делаю этим слоем: ETL по размещениям hh и Авито, срезы по каналу и городу, кастомные дашборды, постановка правил медиаплана. Свод в открытом демо — синтетика: механика как в рабочем контуре, клиентские строки туда не кладу.

Python в вакансиях 2026 иногда висит как плюс. В историческом срезе его было 3%. У меня это рабочий контур: ETL и кастомные дашборды. В резюме его ставлю рядом с SQL, не прячу за вендором BI.

Честный гэп: 1С:ЗУП и Hay я не администрировал

Половина корпоративных объявлений из живого среза 2026 требует либо 1С:ЗУП на уровне отчётов, либо кадровое администрирование, либо C&B-методологию. У меня этого нет. Закрыть быстро нечем — это domain gate, не дыра в ключевых словах.

C&B в заголовок резюме не ставлю. Мониторинг зарплат рынка — да, это конкурентный анализ рынка труда. Формальное грейдирование по Hay и бюджет численности 2 000–20 000 человек — нет. На вакансиях Норникеля и Газпром ЦПС это видно сразу: там ждут методолога оплаты труда, не аналитика каналов.

People Analyst и Recruiting Analyst — две специализации, где второе резюме не натянуто. Workforce Planning и Learning Analyst у меня слабые. HR Data Scientist как title я не якорю: ML-прогноз откликов на HR Rocket я формализую как требования (baseline, лимиты CPL, стратегии), модель сам не обучаю. HR Rocket — платформа медиаплана и прогноза откликов, не скоринг резюме.

Зарплаты: агрегаторы спорят, одной цифры нет

Ниже — вилки из обзоров 2026. Методологии разные, копий вакансий много, часть источников ближе к маркетингу курсов. Это диапазон источников, не медиана рынка.

Мой ориентир net, remote, 130–250 тыс. ₽ — это моя целевая полоса из того же ресерча, не рыночная медиана. Ниже или на уровне моего BA/SA-ориентира 180–200 тыс. net: не повышение потолка, а сопоставимый диапазон с большим разбросом вниз. Много объявлений стартуют с 85–150 тыс. Выше 250 тыс. чаще C&B в корпорации или банке, и там уже ТК РФ, офис или гибрид, кадровое администрирование.

Remote для аналитических HR-ролей в обзоре quick-offer.ru описан как распространённая практика, не исключение. Это чужой обзор, не мой пересчёт hh. Сегмент HR-tech / средний бизнес мягче по форме сотрудничества и чаще открыт к ГПХ. Сегмент банк / корпорация / C&B платит выше и ставит тот же барьер, что и на SA/BA: офис, трудовая, ЗУП.

Как я собираю стек в резюме

В заголовок и навыки кладу то, что могу показать: SQL, Python, ETL, кастомные дашборды, метрики найма и рынка, Excel на входе. Не кладу 1С:ЗУП, Hay, КЭДО, eNPS-опросы. Автоматизацию и ТЗ оставляю: в историческом срезе это 51% вакансий, и это моя ежедневная работа, не курсовой модуль.

Специализации, под которые стек не врёт:

Вилки в этой таблице — из одного обзора, не «правда рынка». Их имеет смысл читать рядом с таблицей агрегаторов выше: уже видно, как сильно расходятся контуры.

Итог простой. Стек HR-аналитика в вакансиях — это Excel на входе, SQL и один BI на выделении, кадровая система как отсев. Я закрываю первые два слоя и не притворяюсь третьим. Если хотите увидеть, как свод по каналам выглядит не списком навыков, а таблицей — посмотреть свод в демо. Рядом в цикле: кто такой HR-аналитик, воронка найма, конкурентный анализ рынка труда.

Оговорка. Частоты Excel и SQL — историческое исследование Deynekina × hh.ru (1087 вакансий, 2017–2022), не перепись 2026. Живые вакансии 2026 — ручной срез объявлений, не полный hh. Зарплаты — вилки агрегаторов, они не сходятся. Полоса 130–250 тыс. net remote — мой ориентир, не медиана. Демо Свода — синтетика.