Předvýběr řeší: David Dostál, David Laušman
U každého kandidáta jsou všechny podklady, které poslal — životopis, motivační dopis i dotazník. Projdi je proti hodnocení AI a označ, jestli verdikt sedí. Poznámku napiš hlavně tam, kde AI rozhodla špatně — podle toho doladíme kritéria.
Studentka MFF UK (matematika, navazující magisterské studium), s reálnou zkušeností s daty ze stáže v kvantitativním výzkumu (Confess Research) a pokročilým Excelem i základy Pythonu. Silný kvantitativní profil, vhodné doporučit na screening.
Student navazujícího oboru Business Analytik (PEF ČZU) s ekonomickým bakalářem, aktivně se samostudiem věnuje SQL, Pythonu a Power BI; reálná praxe je ale spíš administrativní/skladová, bez doložených konkrétních datových výstupů.
Student 1. ročníku VŠE (podniková ekonomika) s pokročilou znalostí Excelu a zkušenostmi z administrativy/risk oddělení ČSOB, ale bez SQL, Python/R nebo BI nástrojů a bez konkrétních datových projektů (reportů, dashboardů, analýz).
MSc student Data Analytics s reálnou hands-on praxí v Pythonu (ML, statistika), SQL/NoSQL databázích a vizualizaci (Power BI, Tableau, Shiny) — silně nad rámec požadavků na juniorskou analytickou pozici.
Student aplikované informatiky na VŠE se solidní zkušeností s SQL/PostgreSQL a databázovým modelováním, ale profil je primárně software developer (Spring Boot, React, Java), nikoli datový analytik.
Chybí CV i motivační dopis, k dispozici je pouze dotazník bez jakýchkoli informací o vzdělání, zkušenostech nebo dovednostech s daty.
Junior QA tester / IT student s praxí v SQL, Pythonu a databázích, ale profil je jednoznačně zaměřen na testování software, ne na datovou analýzu. Chybí Excel na pokročilé úrovni, BI nástroje i jakékoliv reporty/dashboardy/analýzy.
Student VŠE (Finance) s pracovní historií v opravách mobilů, servisu a finančním poradenství (sales), ale bez jakékoliv doložené hands-on zkušenosti s daty, SQL, pokročilým Excelem, Python/R nebo BI nástroji.
Student ČVUT (Fakulta dopravní, logistika) s praxí v prodeji a finančním poradenství, ale bez reálné hands-on zkušenosti s daty — jen deklarované základy Pythonu a obecná znalost MS Office.
14letý žák se zájmem o programování (hry, AI hobby projekty), ale bez jakékoliv zmínky o práci s daty, SQL, Excelem nebo analytickými nástroji. Neodpovídá pozici analytika dat ani formálně (VŠ vzdělání, věk, pracovní úvazek).