Как джуниору начать карьеру в Data Science

Мария Мараховская

---

HR-директор в Институте искусственного интеллекта AIRI.

На российском рынке труда происходят сильные сдвиги: количество вакансий сократилось почти во всех сферах, в том числе в IT, а спрос на кадры просел. Это многократно снижает — но не исключает! — шансы новичков получить работу. Чудодейственных решений по преодолению ситуации не существует, зато есть рекомендации, которые помогут не упустить свои возможности.

Что происходит с рынком труда

В СМИ пишут, что до конца 2022 года в 45% компаний сократят или приостановят набор сотрудников. Причина — санкции и уход с российского рынка зарубежных организаций. Однако на деле иностранный бизнес напрямую формирует в российской экономике только 2–3% рабочих мест и не является критически значимым в национальном масштабе — такие данные привёл в июне фонд «Центр стратегических разработок».

Положительный момент для всех, кто сотрудничал с иностранными компаниями, в том, что об окончательном уходе из России пока заявило считаное количество организаций. Отрицательный для соискателей на позиции специалистов в сфере Data Science — в том, что в основном ушли компании из сферы IT и консалтинга. В результате под угрозой сокращения оказались около 35–40 тысяч рабочих мест.

Спрос на новых сотрудников в этой сфере упал, и расслоение между уровнями экспертности стало более ощутимым: соискателям с высоким уровнем ожиданий по доходу приходится активнее выходить на международные рынки в поисках более выгодных офферов и свободной корпоративной культуры. Поскольку в западных компаниях есть устойчивое мнение, что в России сильная математическая школа, отечественные кандидаты с хорошей базой и опытом работы — мидлы и сеньоры — вполне могут конкурировать с зарубежными.

С джунами ситуация складывается иначе — обычно у новичков так называемый general-профиль: им не хватает специализации, а потому они теряются в общей массе кандидатов или отсеиваются, не выдержав конкуренции.

Хотя даже при этом некоторые организации могут пригласить в штат джуна на позицию в Data Science — главное, чтобы у кандидата были знания в области компьютерных наук, статистики, прикладной математики или другой релевантной области, понимание статистических подходов и методов, таких как регрессия, свойства распределений, оценка максимального правдоподобия, проверка гипотез и их правильное использование.

Почему отказывают джуниорам

Джуны считают, что компании опасаются брать их в штат. Однако дело не в каком-то страхе, а в прагматизме: сегодня большая часть российского рынка вынуждена играть по правилам кризисного времени и оптимизировать расходы, в том числе на развитие технологического стека компании.

Не секрет, что реальную пользу компании новый разработчик (мидл или сеньор) начинает приносить через 3–5 месяцев, а в случае с джунами речь может идти о периоде до года. То есть обучать джуна долго и дорого — и в кризисное время такие расходы могут быть непозволительной роскошью.

Также нанимающему руководителю нужно быть уверенным, что через некоторое время для обученного новичка, ставшего более дорогим и ценным специалистом, действительно найдётся место в компании — уже в качестве мидла. Ожидания от результата в связи с вложенными в сотрудника инвестициями возрастают и у работодателя.

Получить отказ джун может, если у него:

• общий профиль без конкретной специализации и сферы интересов;
• слишком амбициозные ожидания;
• низкая активность в профессиональном комьюнити (на Kaggle-чемпионатах, хакатонах, контестах, ODS, профессиональных мероприятиях и так далее).

Как составить резюме на позицию в Data Science, чтобы его не закрыли сразу

Правила простые: ничего лишнего — только факты. Вот какое резюме можно считать правильным:

• вся информация занимает одну страницу;
• указаны основные навыки;
• указан практический опыт участия в контестах и хакатонах, с помощью которых компании пытаются решить продуктовые задачи (даже если нет опыта работы в конкретной организации);
• есть ключевые слова, коррелирующие с приоритетными вакансиями.

Если хотите попасть в конкретную команду, на конкретную позицию или к определённому тимлиду (например, компания — признанный лидер в DS-индустрии), то, отправляя резюме, расставьте соответствующие ключевые слова из их вакансии и интересной вам сферы. Учтите, что команда по NLP будет искать кандидата, который понимает, что это такое или хотя бы глубоко интересуется этим направлением в машинном обучении.

Если у вас ещё нет практического опыта работы в Data Science, используйте все дополнительные возможности:

• Диплом. Опишите его как проект — какую модель вы строили и какими были результаты.
• Хакатоны, Kaggle-чемпионаты. Опишите ваше решение, а также укажите, работали вы над ним самостоятельно или с командой.

Учтите: решение принимают не HR-специалисты. Получив резюме, хотя бы минимально соответствующее нужному профилю, рекрутер отправляет его руководителю, который будет оценивать практические навыки.

Где искать вакансии?

Сегодня основные площадки для поиска вакансий — профессиональные сообщества, поэтому компании, которые хорошо понимают отрасль, прежде всего выходят на них. Небольшой процент идёт на сайты типа hh.ru, LinkedIn.

Куда отправлять резюме?

Прежде чем отправлять резюме, стоит провести мини-исследование рынка: загуглить организацию, в которой хочется оказаться, посмотреть, кто в ней является лицом, принимающим решения (ЛПР) и участвующим в найме. Обычно это руководители групп или рекрутеры. Отправлять резюме можно адресно, сопроводив его коротким письмом.

Даже если в конкретный момент не будет подходящей вакансии, соискателя запомнят и занесут в базу, а сам он будет находиться в прямом контакте с ЛПР и, скорее всего, получит приглашение на собеседование при первой возможности.

Что ещё важно?

Помимо резюме необходимо обратить внимание вот на что:

• Больше общайтесь. Не бойтесь задавать вопросы. Хороший инструмент — пообщаться с alumni (выпускниками) вуза, узнать у них о той или иной компании, открытых возможностях и вакансиях, спросить совета. Они всегда открыты к общению.
• Будьте открыты и максимально готовы обсуждать любые темы, даже напрямую не связанные с профилем вакансии, решать нестандартные задачи и предлагать интересные неочевидные решения. На интервью нанимающий руководитель будет среди прочего оценивать ваш потенциал и способность справляться с нетривиальными задачами.

На самом деле джуны критически важны для любого проекта и компании в целом: они привносят новые свежие идеи, задают динамику развития проекта, формируют атмосферу и дух команды, добавляют больше легкости и неформальности. Компании борются за «экранное время в цифровой век»: есть немало исследований коллабораций с популярными блогерами, которые показывают, что молодежь в этих процессах — основная целевая аудитория. А ведь необходимо, чтобы в команде разработки были представители целевой аудитории.

Вывод: претендентам на IT-вакансии важно состоять в профессиональном комьюнити, участвовать в хакатонах и так далее. Если вы джун, но активны в сообществе, не боитесь общаться и задавать вопросы — вас заметят, а ваши возможности оценят будущие руководители и наставники. А это уже повышает шансы получить работу.