Что пишут в вакансиях инвестаналитика: переводим с HR-языка

Инвестиционные аналитики работают на стыке цифр и решений. Но если открыть вакансии, можно запутаться в сокращениях и формулировках. Расшифровываем требования работодателей: что на самом деле нужно уметь.

Что чаще всего пишут в вакансиях — и что это значит

Разберем 6–8 фраз, которые чаще всего встречаются, и объясним, что за ними стоит:

1. «Финансовое моделирование в Excel, построение DCF»

→ Что это значит: работодатель ожидает, что вы умеете считать, сколько на самом деле стоит проект или бизнес. Для этого используется Discounted Cash Flow (DCF) — метод оценки стоимости компании на основе прогнозируемых денежных потоков с учетом риска и временной ценности денег. 

То есть, вы не просто смотрите на текущую прибыль, а пытаетесь заглянуть в будущее и посчитать, сколько проект принесет за 5–10 лет — и сколько это стоит уже сегодня.

→ На деле: скорее всего, вам дадут заготовку Excel-модели, где уже будут формулы и структура. Но шаблон — это не гарантия. Важно уметь подставить правильные данные, проверить гипотезы, изменить допущения и посмотреть, как меняются результаты. 

Например, если вы завысите выручку или не учтете налоговую нагрузку — модель покажет привлекательный ROI, но это будет обманка. И наоборот: выручка падает на 5% — NPV уходит в минус.

Вас могут попросить:

• Прогнозировать выручку и издержки на 3–5 лет.
• Учесть ставки дисконтирования.
• Сравнить несколько сценариев — базовый, оптимистичный, стресс.
• Выделить ключевые драйверы роста и риски.

Как подготовиться:

1. Разобраться в логике DCF: что такое FCFF, WACC, дисконтирование, терминальная стоимость.
2. Освоить формулы и взаимосвязи в Excel: от NPV() и IRR() до IF, INDEX/MATCH, scenario manager.
3. Потренироваться на кейсе: взять условную компанию, построить простой прогноз, внести несколько сценариев и сравнить их.
4. Посмотреть учебные видео на YouTube или пройти мини-курс по моделированию.

Важно: не переоценивайте шаблон — работодатель ищет не того, кто умеет «вводить цифры», а того, кто понимает, как они работают. DCF — это не магия, а просто способ показать, стоит ли проект своих денег — и при каких условиях.

2. «Анализ отрасли, рынка и конкурентов»

→ Что это значит: работодатель ожидает, что вы сможете быстро и грамотно разобраться в том, как устроена отрасль, кто в ней ключевые игроки, какие тренды и риски, и как выглядит конкурентная среда. Это не про «скопировать три абзаца из Википедии», а про умение работать с данными: от годовых отчётов до рыночной аналитики.

Часто под этим пунктом скрываются такие задачи:

• Сделать обзор рынка: объемы, динамика, сегменты, прогноз.
• Провести бенчмаркинг: сравнить ключевые метрики компаний-конкурентов.
• Оценить долю на рынке, позиционирование, каналы продаж, географию.
• Понять, где в отрасли «узкие места» или наоборот — точки роста.

→ На деле: вы получите список из 10–20 компаний и Excel-файл с пустыми строками: выручка, EBITDA, рентабельность, CAPEX, штат. И задача — быстро найти эти данные, вычистить, привести к единому виду и сделать выводы: кто растет быстрее, у кого слабее маржа, кто работает в прибыль, а кто живет на кредитах.

Вам не дадут инструкцию, где искать — нужно:

• Читать финансовую отчетность и уметь ее понимать.
• Смотреть презентации для инвесторов, изучать новости, интервью, отчёты PwC, Deloitte, отраслевые обзоры.
• Пользоваться ресурсами типа CB Insights, PitchBook, РБК Pro, Росстат, СПАРК, Фокус.

Как подготовиться:

1. Освоить навык бенчмаркинга: сравнение метрик компаний из одной ниши.
2. Научиться читать отчетность: выручка, EBITDA, долги, маржа, CAPEX.
3. Прокачать поиск: где искать данные о компаниях, если нет «идеальной аналитики».
4. Изучить пару отраслей (например, e-commerce или агросектор) и попробовать сделать мини-анализ.

Важно: вы не просто собираете данные — вы превращаете их в историю. Умение выделить главное из разрозненных источников и сделать вывод — ключевой навык. Хороший аналитик всегда отвечает на вопрос: «И что из этого следует для инвестора?».

3. «Подготовка презентаций и инвестиционных меморандумов»

→ Что это значит: аналитик — это не просто человек, который считает. Это тот, кто доносит смысл цифр до тех, кто принимает решения. Инвестиционные меморандумы и презентации — основной формат, в котором аналитик «продает» идею проекта: для фонда, руководства, партнеров. Формат разный: от короткой выжимки на один слайд (one-pager) до полноценного инвестиционного кейса на 20–30 страниц.

→ На деле: вы получите данные, таблицы, расчеты — и должны из этого сделать понятную, логичную, визуально чистую презентацию, которая отвечает на 3 вопроса:

1. Почему это интересно?
2. Где выгода?
3. Какие риски и как мы их учли?

Презентации могут быть: для внутренних обсуждений, для инвесторов или для руководства (внятный посыл без лишней детализации).

На практике важно:

• Знать структуру инвестмемо: вводные, рынок, команда, продукт, финансы, сценарии, риски.
• Уметь визуализировать: графики, схемы, акценты, логика переходов.
• Писать по делу, не по шаблону: никакой воды, только смыслы и цифры.
• Говорить на языке адресата: для директора — «что решаем», для инвестора — «где ROI», для юриста — «всё ли легитимно».

Как подготовиться:

1. Посмотреть кейсы McKinsey, BCG, Bain, презентации стартапов на PitchBook, CB Insights.
2. Сделать парочку учебных pitch deck’ов: возьми реальную компанию, собери инфо и оформи ее как инвесткейс.
3. Прокачать PowerPoint и/или Google Slides: шаблоны, структура, иконки, стили.
4. Читать хорошие одностраничники — там тренируется навык говорить главное.

Важно: ваша задача — убедить, а не просто доложить. Один и тот же анализ может прозвучать как «ну, вроде нормально» или как «почему мы еще не инвестировали?». Разница — в том, как вы это презентуете.

4. «Работа с массивами данных, аналитика в BI»

→ Что это значит: сегодня одного Excel уже недостаточно. От аналитика часто ждут, что он сможет работать с большими объемами данных, быстро их структурировать, визуализировать и вытащить главное. Для этого в вакансиях всё чаще указывают Power BI, Tableau, Google Data Studio или хотя бы знание SQL. Это не про программирование — это про умение видеть в цифрах паттерны, а не просто колонки.

→ На деле: вам могут дать выгрузку из CRM, ERP, складской системы или сервиса аналитики — с сотнями тысяч строк. Задача: понять, что происходит, отфильтровать шум и визуально показать руководству, в чем суть.

Например:

• Сравнить выручку по регионам и каналам продаж.
• Найти аномалии в движении денежных потоков.
• Отследить, на каком этапе сделки чаще всего «падают».

Часто требуется построить дэшборд (интерактивную панель), где можно менять фильтры, даты, сценарии. И всё это — без ручного копирования таблиц.

Как подготовиться:

1. Пройти мини-курс по Power BI или Google Data Studio — хотя бы на уровне «вставить данные → построить графики → обновлять по API».
2. Потренироваться на реальных датасетах: Kaggle, DataHub, открытые отчёты компаний.
3. Освоить основы SQL: SELECT, WHERE, JOIN — чтобы хотя бы понимать, как доставать нужные данные.
4. Посмотреть, как строят дашборды в инвестиционных фондах или финансовых отделах.

Важно: вы не должны быть BI-разработчиком. Но если умеете быстро собрать визуальный отчет, который понятно читается и помогает принять решение, — это сильное конкурентное преимущество.

5. «Английский на уровне не ниже Upper-Intermediate»

→ Что это значит: работодатель ожидает, что вы сможете работать с англоязычной информацией без постоянного перевода через словарь. Большая часть аналитических отчетов, презентаций, исследований, новостей и сделок — на английском. Особенно если компания работает с международными проектами, инвестициями, стартапами или публичными рынками.

→ На деле: от вас не ждут блестящей грамматики, эссе в стиле Financial Times или разговоров о погоде с лондонскими партнерами. Но вы должны:

• Понимать термины: revenue, EBITDA, equity, capital expenditure, dilution, term sheet и т.д.
• Читать отчеты и презентации крупных компаний: Annual report, Investor deck, 10-K, 10-Q, PitchBook.
• Писать короткие аналитические комментарии, если потребуется — на английском.
• Навигировать по платформам: CB Insights, Crunchbase, Bloomberg, где интерфейс и поиск — на английском.
• Иногда общаться по почте или на созвонах — особенно в фондах или крупных инвесткомпаниях.

Как подготовиться:

1. Собрать глоссарий терминов по инвестициям и финансам — можно прямо из реальных презентаций (или использовать словарь CFA).
2. Читать отчеты публичных компаний. Например, Apple, Amazon, Сбербанк в английской версии.
3. Слушать англоязычные подкасты вроде «The Pitch», «Business Breakdowns», «Exponential View».
4. Использовать сайты типа Investopedia — там всё объясняется простыми словами.
5. Если навык «подзаржавел» — подтянуть его на курсах, где фокус именно на деловой и инвестиционной лексике, а не на грамматике.

Важно: английский — это не «дополнительно» в этой профессии, а базовая необходимость, особенно если вы хотите расти: выйти в международные фонды, участвовать в сделках, разбираться в глобальных трендах. Уверенное владение языком даст вам фору даже перед более «сильными» технически кандидатами.

6. «Высокая самостоятельность, внимательность, аналитический склад ума»

→ Что это значит: эта строчка в вакансии обычно звучит как нечто общее, но на деле — одна из ключевых. Работодатель ожидает, что вы не будете ждать четкого ТЗ, а возьмёте задачу и дойдете с ней до результата: уточните детали, построите модель, найдете источник, перепроверите данные и представите понятный вывод.

Внимательность — это не «всё без опечаток», а способность замечать ошибки, несостыковки и скрытые риски.

Аналитический склад ума — не про IQ, а про умение мыслить логично, задавать правильные вопросы и не верить цифрам, пока не проверишь.

→ На деле: никто не будет говорить: «Построй вот такую модель по этим данным». Скорее, скажут: «Посмотри, насколько этот проект интересен». Всё остальное — на вас.

Вы должны:

• Понять, какие данные нужны, где их достать и как проверить.
• Заметить аномалии в таблицах, противоречия в презентации, «пустые» обещания в пичдеках.
• Поставить себе задачу сами, если вам дали только направление («Посмотри на рынок логистики в Юго-Восточной Азии»).
• Уметь объяснить: «Вот почему я пришел к такому выводу. Вот сценарии. Вот где слабо».

Как подготовиться:

1. Тренировать самостоятельное решение кейсов: найдите инвестиционный проект, попробуйте его оценить с нуля.
2. Анализировать не только цифры, но и предпосылки: откуда взялась выручка? реалистичны ли темпы роста? где зарыты риски?
3. Читать чужие кейсы и отчеты с критическим мышлением: что бы вы сделали иначе?
4. Делать себе мини-челленджи: «Вот компания — могу ли я за 3 часа понять, стоит ли она вложений?»

Важно: эта профессия — не про то, чтобы быть исполнителем. Это про то, чтобы думать как инвестор, а не просто как аналитик. Работодатели ценят людей, которые не просто считают, а берут на себя ответственность за выводы — и могут их обосновать.

Вывод

Чтобы попасть в профессию, недостаточно выучить пару формул — важно научиться мыслить как аналитик. Работодатели ищут не «человека-Excel», а специалиста, который может увидеть суть проекта за цифрами.

Некоторые вещи редко пишут в вакансиях напрямую, но почти всегда ожидают:

• Вы умеете работать с ограниченным временем и при этом делаете аккуратно.
• Вы понимаете логику бизнеса, а не просто жонглируете формулами.
• Вы умеете объяснять сложное простыми словами — руководителям и инвесторам.
• Вы не боитесь сказать: «Проект не стоит инвестиций» — аргументировано и четко.

Читайте вакансии между строк — и развивайте навыки, которые за ними стоят.

Как работает инвестиционный аналитик: обзор вакансий 2025 года

Как найти первую работу инвестиционным аналитиком?