Роман с Data Science. Как монетизировать большие данные

Немного расскажу о своем личном опыте работы на аутсорсе. В 2009 году я ушел из Ozon.ru. В то время у меня был достаточно популярный блог по аналитике KPIs.ru, созданный за пару лет до этого. И оттуда ко мне стали приходить запросы на консалтинг по аналитике из самых разных сфер: разработчики игр, e-commerce, венчурный фонд и т. д. Потихоньку я стал наращивать темп консультаций, одновременно работая на три компании. Первой я помог выбрать нужную технологию и нанять людей в команду, проводил собеседования. Второй – помогал растить стартапы. В третьей компании я поработал руками, подняв аналитическую систему. Мне этот опыт много дал – прежде всего я помогал компаниям, не отвлекаясь на корпоративные детали и бюрократию, как было бы, работай я в штате. Ну а компаниям моя работа позволила осуществлять быстрый старт проектов. Кстати, в третьей компании я в результате остался работать (это был Wikimart.ru): ее основатель предложил мне возглавить отдел аналитики – и я согласился, потому что в тот момент хотел быть ближе к данным и работать руками. На этом тогда закончился мой аутсорс.

Наем и увольнения

Допустим, технологии выбраны, задачи понятны, есть информация по имеющимся данным. Возможно, даже «поднята» аналитическая система – бери и пользуйся. Поговорим о найме сотрудников.

Я уже описывал роли в прошлой главе. Их много, в идеале одна функция – один человек. На начальном этапе обычно происходит совмещение ролей: аналитик может и данные выгрузить, и ML-модель собрать. Я никогда не нанимаю лишних людей и придерживаюсь теории бережливого стартапа. Лучше последовательно нанимать и расширять отдел, чем бездумно нанять много людей, а потом не понимать, что с ними делать.

Будем считать, что вы определились со списком необходимых сотрудников. Теперь поделюсь своим опытом найма – за свою карьеру я собеседовал сотни специалистов, и у меня в голове есть некоторая картинка без лишних подробностей (оставим их HR-отделу). При найме любого сотрудника для меня прежде всего важно, чтобы кандидат был здравомыслящий, ищущий развитие и разделяющий мои ценности. Младших аналитиков, джуниоров, стажеров на неполный рабочий день иногда получалось найти через групповое интервью. Делается это следующим образом. Даются объявления, в том числе в вузах, через вакансии. Рекрутер обзванивает кандидатов и приглашает всех собраться в одно время в один день. Сама встреча делится на несколько частей:

1. Вводное слово – рассказ о компании, работе и т. д. Пятнадцати минут достаточно.

2. Групповая работа – ребят и девушек разбиваем случайным образом на группы по 3–4 человека. Им дается простое аналитическое задание. Они обсуждают его группой в течение 30 минут – в это время рекомендую подходить к ним, слушать, как они рассуждают. Далее кто-то из группы озвучивает свое решение.

3. Индивидуальное задание – нужно предложить подход или решение к какой-либо задаче, можно письменно. На задание – полчаса.

В результате за два часа у вас сложится картина. Вам будет понятно, кого стоит дальше смотреть, а кого нет. Все познается в сравнении, вы сразу сравните кандидатов между собой, и это очень удобно. В следующий этап попадают несколько человек, с ними уже проводятся индивидуальные собеседования. С помощью этой несложной схемы я успешно нанял нескольких стажеров в двух компаниях. С ними я долго работал, почти все они выросли в отличных специалистов. Это была моя лучшая инвестиция времени в наем.

Со специалистами сложнее. В такую группу их не собрать, требования к их квалификации выше. А еще на рынке труда существует серьезный перекос. Совсем недавно мне нужно было нанять двух человек: инженера по данным и аналитика данных. Как вы думаете, на какую вакансию откликнулось больше кандидатов? Задам еще один вопрос: кого у нас в стране больше – гитаристов или барабанщиков? Я трижды играл на шоу #ROCKNMOB – это такой масштабный флешмоб для музыкантов-любителей: собирается толпа вокалистов, басистов, гитаристов и ударников, и банда из трех сотен человек пилит рок-хиты, от Queen до Rammstein. На одно из шоу было заявлено 27 ударников и 151 гитарист. Эта статистика более-менее отражает распределение сил в природе: парень с гитарой – это сексуальный архетип (я уже написал, что играю на электрогитаре?), и выглядит он всегда круче барабанщика. А еще гитару купить проще, чем барабанную установку. Инженеры по данным проигрывают аналитикам в еще более грустной пропорции: 95 % откликов приходит на вакансию data scientist. Они прямо как гитаристы! При этом большинство имеют крайне низкую квалификацию и очень скромный послужной список, но чувствуют себя опытными «сержантами». В этом тоже виноват хайп!