На HH.ru можно найти свою специальность. Да, возможно есть редкие специализации. Я бы в этом случае посмотрел все вакансии на рынке.
Сравнил бы, в чем пересекаются требования, и где мое резюме не попадает.
Если коллег по цеху нет, то попробовал постучаться в компании где конкурс менее высокий, что бы пройти на диалог с HR.
У HR уже постарался бы уточнить, какие моменты по его мнению критичны в моем резюме. Да есть люди, которые готовы поделиться информацией если видят, что вы заинтересованы.
Понять будет ли его читать или нет человек заранее нельзя. Но давай рассмотрим ситуацию, сопровод под каждую компанию невозможно писать, тогда и логично заключить, что про проходе фильтра и попадании резюме к HR он увидит резюме, которое не персонализированное под нужды компании.
Обратная же сторона, где ты смог пробиться через фильтр и подкрепил хороший сопровод, где описал как ты видишь свою пользу в данной компании.
Такое подход однозначно повысит шансы, проведения интервью.
Тут возвращаемся к п. 2 . Стоит прежде чем кидать простой отклик, изучить специфику работы компании, почитать отзывы по ней на внешних ресурсах.
Какие у них процессы/ Какая у них культура/ Что они ценят в сотрудниках.
Персонализировать свой сопрвод, конкретно для этой компании.
Это покажет, что ты ответственно подошел к встрече, далеко не каждый готов потратить время на подготовку.
Я описал, как лично я брад людей к себе в команду. И да отсутствие одного из навыков не являлось стоп фактором для прохождения кандидатом технического собеседования. Зависит от руководителя, и подхода в подборе.
Всегда есть команды и компании куда не пройти, пока ты не будешь соответствовать требованиям, такой уж рынок.
Еще момент, их интересовало портфолио, получается им нужен был специалист под конкретную задачу.
Подозреваю, что это уровень не начинающего специалиста.
Статья же все таки основной ориентир берет на начинающих специалистов. В начале пути, у многих новичков опускаются руки из за бесконечных отказов, и я хотел раскрыть в какую сторону можно подумать.
Всегда стоит пробовать много раз, кто то пробует и у них получается устроиться с 1 раза.
Для кого то и 10 раз - может выпасть неудача.
Важно не отчаиваться и пробовать обучаясь на своих ошибках.
Это хороший путь. А также типовые решения классно дают понять Заказчику, что он по итогу получит, и как это решение поможет его бизнесу.
Мне кажется у всех первые проекты были плюс - минус "скомканные", это нормально, иначе откуда же возьмется опыт внедрения, если команда прошла только теорию )
Внутренний автоматизации и подготовка инфраструктуры, этот зверь которого Заказчики зачастую сторонятся)
Аргументы разные:
нет на это денег;
мы сами все сделаем ( никто конечно ничего не сделает);
а чего нам готовить, у нас все прекрасно;
Хотя не может не радовать тот факт, что в 2025 чаще выходим на контакт где на стороне Заказчика есть понимание, что этапе подготовки и автоматизации важны и принесут ему пользу на дистанции.
Увидел книгу у вас в профиле.
Добавлю себе в библиотеку, сколько раз слышал про нее все руки не доходили до прочтения)
Я уже видел примеры как бизнес, за счет GPT решает вопросы ETL. Скажем так, это работает.... (но при встраивании данного обработчика на поток, он сложится как карточный домик) Но вот главный нюанс, это пока что сырая технология, и пользоваться ей могут только специалисты, которые понимают, как правильно применять функционал.
Многие владельцы бизнеса с целью экономии сейчас используют данный инструмент, и смотрят на факт: "Оно работает".
Но вопрос, как долго эти функции проработают с упором на нагрузку и специфику бизнес - процессов, никто не решает и не задумывается.
И тут на сцену выходят специалисты, которые могут провести многогранную оценку, и понять как лучше спроектировать решение/функцию с оглядкой на все переменные в задаче.
Как писали в комментариях выше, упор идет на крайне сомнительный вопрос, кто будет отвечать за действия сформированные ИИ, а разве в статье не об этом ли речь?
Что только специалист может отдавать оценку своим действиям, и прогнозировать работоспособность принимая во внимание все переменные.
Однако рождается вопрос, действительно ли может существовать абсолютно бесцелевой подход, даже простое и рутинное действие можно рассмотреть как небольшую цель.
Хотя с другой стороны, это вопрос интерпретации мысли самого человека.
Ведь можно сказать:
- Я иду по улице, просто так.
Однако же, вышел на улицу человек с конкретной целью, зародившейся из желания, "подышать воздухом" или "размять ноги".
Хоть это и походит на философию, мне понравилась ваша мысль, спасибо. 🤝
Движение процессов не быстрое, и пока завершиться один процесс, его уже нужно будет переводить на более современные технологии.
Мы начинаем уходить в частности, в статье речь про работу аналитика и работу с данными.🤷♂️
В части разных направлений учета, мы углубляемся в сферу и ее специфики, из чего логично сказать, что процессы везде разные, и к каждой задаче нужен эффективный подход, как технический, так и административный.
Здесь вопрос касается управления данными, так как в случае с энергетиками, данные уже являются активом который несёт прямую выгоду ( к примеру данные о задолженности).
Тезис "решается с тем качеством", уже в основе своей подразумевает высказывание:
"Получилось как получилось, извиняйте".
Нужно выстраивать подход работы не только с точки зрения решения задачи, так как можно решить задачу множеством способом.
К примеру:
мы решили задачу, но потратили 20 часов, из них 17 часов мы потратили на сведение отчётов;
мы решили задачу потратили 4 часа, но расчёты не точны из - за неполноты данных;
мы решили задачу, на это ушел 1 час, из него ушло 5 минут на подготовку отчёта, и 55 минут для анализа возможностей улучшение показателей;
Всё варианты гласят одно," задача решена" , но подходы разные, соответственно и результаты отличаются.
Моделирование, прогнозирование есть..
А вот тут у меня вопрос, откуда взята информация?)
От неплатежей и пиратских подключений спасет анализ фактических отпусков, и сравнение с переданными показаниям.
Скайнет уже не требуется)
Уже сейчас компании внедряют автоматические счётчики для сбора данных без участия людей.
Да GPT может помогать решать задачи, и часто весьма эффективно, однако как я и пишу далее, ответственность на использование результатов данных ответов всегда лежит на специалисте.
Сам контекст статьи гласит о том, что миф о том, GPT это волшебная пилюля и может заменить специалиста с его опытом и экспертизой, весьма притянут за уши.
Более того, поддержу ваше высказывание по вопросу, что применение данных технологий без опыта, может повлечь за собой весьма специфичные последствия.
Пока что, я вижу что данные технологии могут немного нам помочь снять рутинные задачи и не более .
Определить, есть ли такая способность у конкретного человека…
Думаю это зависит от самого человека, каждый индивидуален.
Не буду спорить, что способность формировать стратегические гипотезы, не даны каждому человеку.
Вопрос насколько качественно, или как сравнивать.
Определить без тестирования, мы можем лишь опираясь на наш опыт, обратную связь от других экспертов.
Если мы выстраиваем стратегию, при невозможности сбора предварительного опыта, то фактически тестировать каждую из полученных стратегий и определяя ценность каждой из них.
Конечно в ходе тестирования появится множество нюансов, а так же перед стартом может возникнуть масса стоп факторов по которым мы понимаем, что данный эксперимент не применим в конкретной сфере.
Людям свойственно действовать/ принимать решение по наитию (даже при нехватке данных для анализа) - попросту говоря, авантюризм.
Не сказал бы, что слезы ) Скорее описание текущих проблем в индустрии работы с данными. Понимаю, что в каждой сфере есть проблемные точки и люди.
Но думаю, чем больше мы про это говорим, чем больше даем пищи для размышления, тем больше меняем индустрию в лучшую сторону.
Сейчас есть большая проблема, что большинство бизнеса не понимает, кто такой аналитик, какие перед ним стоят задачи, какой у него потенциал.
Данная статья преследует цель подсветить эти проблемные точки и возможные решения данной проблемы. Подсветить все этапы, что проходят данные перед тем как дойти до финального бизнес - пользователя.
Тезис про бодрость хорошее замечание, спасибо, учту на последующие статьи)
Классная статья, примеры из практики точно будут полезны для тех, кто не знает как применять ИИ в работе )
Вот еще канал про BI-аналитику.
https://t.me/data_dzen
Для начинающих есть полезности )
Как будет угодно.
Странная реакция с их стороны.
Ответ простой, огонь в глазах для меня - это то как человек вовлечен в беседу.
Как описывает прошлый опыт работы, если он есть.
Какие вопросы мне задает о процессах и задачах.
Окей давай разберем по пунктам.
На HH.ru можно найти свою специальность. Да, возможно есть редкие специализации. Я бы в этом случае посмотрел все вакансии на рынке.
Сравнил бы, в чем пересекаются требования, и где мое резюме не попадает.
Если коллег по цеху нет, то попробовал постучаться в компании где конкурс менее высокий, что бы пройти на диалог с HR.
У HR уже постарался бы уточнить, какие моменты по его мнению критичны в моем резюме. Да есть люди, которые готовы поделиться информацией если видят, что вы заинтересованы.
Понять будет ли его читать или нет человек заранее нельзя. Но давай рассмотрим ситуацию, сопровод под каждую компанию невозможно писать, тогда и логично заключить, что про проходе фильтра и попадании резюме к HR он увидит резюме, которое не персонализированное под нужды компании.
Обратная же сторона, где ты смог пробиться через фильтр и подкрепил хороший сопровод, где описал как ты видишь свою пользу в данной компании.
Такое подход однозначно повысит шансы, проведения интервью.
Тут возвращаемся к п. 2 . Стоит прежде чем кидать простой отклик, изучить специфику работы компании, почитать отзывы по ней на внешних ресурсах.
Какие у них процессы/ Какая у них культура/ Что они ценят в сотрудниках.
Персонализировать свой сопрвод, конкретно для этой компании.
Это покажет, что ты ответственно подошел к встрече, далеко не каждый готов потратить время на подготовку.
Я описал, как лично я брад людей к себе в команду. И да отсутствие одного из навыков не являлось стоп фактором для прохождения кандидатом технического собеседования. Зависит от руководителя, и подхода в подборе.
Всегда есть команды и компании куда не пройти, пока ты не будешь соответствовать требованиям, такой уж рынок.
Еще момент, их интересовало портфолио, получается им нужен был специалист под конкретную задачу.
Подозреваю, что это уровень не начинающего специалиста.
Статья же все таки основной ориентир берет на начинающих специалистов.
В начале пути, у многих новичков опускаются руки из за бесконечных отказов, и я хотел раскрыть в какую сторону можно подумать.
Всегда стоит пробовать много раз, кто то пробует и у них получается устроиться с 1 раза.
Для кого то и 10 раз - может выпасть неудача.
Важно не отчаиваться и пробовать обучаясь на своих ошибках.
Хм, я пишу статьи надиктовывая их.
Потом прогоняю через GPT, что бы в текст перегнать, стандартная практика.
Какой вывод ожидался?
Как я вижу все действия описаны без воды.
Людям кто действительно сталкивается с проблемами устройства эта информация актуальна, так как эти вопросы у них на повестке.
А как же еще показать людям, что мы тоже можем делать классные системы)
Технологически и визуально, платформа полностью закрывает вопросы Заказчиков.
Но до сих пор большинство все равно равняется на PowerBI и Qilk.
Это хороший путь.
А также типовые решения классно дают понять Заказчику, что он по итогу получит, и как это решение поможет его бизнесу.
Мне кажется у всех первые проекты были плюс - минус "скомканные", это нормально, иначе откуда же возьмется опыт внедрения, если команда прошла только теорию )
Внутренний автоматизации и подготовка инфраструктуры, этот зверь которого Заказчики зачастую сторонятся)
Аргументы разные:
нет на это денег;
мы сами все сделаем ( никто конечно ничего не сделает);
а чего нам готовить, у нас все прекрасно;
Хотя не может не радовать тот факт, что в 2025 чаще выходим на контакт где на стороне Заказчика есть понимание, что этапе подготовки и автоматизации важны и принесут ему пользу на дистанции.
Увидел книгу у вас в профиле.
Добавлю себе в библиотеку, сколько раз слышал про нее все руки не доходили до прочтения)
Абсолютно верно.
Может и в ответ заказчику предлагать поработать у нас, за репутацию.
И конечно за бесценный опыт)
Определено, выгодное предложение)
Я уже видел примеры как бизнес, за счет GPT решает вопросы ETL.
Скажем так, это работает.... (но при встраивании данного обработчика на поток, он сложится как карточный домик)
Но вот главный нюанс, это пока что сырая технология, и пользоваться ей могут только специалисты, которые понимают, как правильно применять функционал.
Многие владельцы бизнеса с целью экономии сейчас используют данный инструмент, и смотрят на факт: "Оно работает".
Но вопрос, как долго эти функции проработают с упором на нагрузку и специфику бизнес - процессов, никто не решает и не задумывается.
И тут на сцену выходят специалисты, которые могут провести многогранную оценку, и понять как лучше спроектировать решение/функцию с оглядкой на все переменные в задаче.
Как писали в комментариях выше, упор идет на крайне сомнительный вопрос, кто будет отвечать за действия сформированные ИИ, а разве в статье не об этом ли речь?
Что только специалист может отдавать оценку своим действиям, и прогнозировать работоспособность принимая во внимание все переменные.
Это интересная мысль.
Однако рождается вопрос, действительно ли может существовать абсолютно бесцелевой подход, даже простое и рутинное действие можно рассмотреть как небольшую цель.
Хотя с другой стороны, это вопрос интерпретации мысли самого человека.
Ведь можно сказать:
- Я иду по улице, просто так.
Однако же, вышел на улицу человек с конкретной целью, зародившейся из желания, "подышать воздухом" или "размять ноги".
Хоть это и походит на философию, мне понравилась ваша мысль, спасибо. 🤝
Безусловно так.🤝
Движение процессов не быстрое, и пока завершиться один процесс, его уже нужно будет переводить на более современные технологии.
Мы начинаем уходить в частности, в статье речь про работу аналитика и работу с данными.🤷♂️
В части разных направлений учета, мы углубляемся в сферу и ее специфики, из чего логично сказать, что процессы везде разные, и к каждой задаче нужен эффективный подход, как технический, так и административный.
Звучит грязно))
Но таковы реалии, как и в свое время автоматизированные станки заменяли грубый ручной труд.
Простыми словами, умный помощник, которому можно поручить не сложную задачку )
Плюс, для меня он заменил поисковик.
Если нужно достать конкретную структурированию информацию, он мне помогает более чем в этом вопросе.
Я говорю о счетчиках которые автоматически передают информацию в систему.
Если они внедрены уже давно, то почему на данный момент их количество на отдельно взятом регионе составляет 200 000, и еще столько же нужно внедрить.
Я оперирую цифрами и информацией, которые получаю от людей на местах.
Возможно вы тоже получили информацию от специалиста работающего в данной сфере.
Но в нашем регионе данные счетчики внедряются в данный момент.
Не совсем понял, что имеете ввиду про GPT в вашем комментарии, при чем тут GPT ?)
На самом деле все иначе.
Этот вопрос больше, чем качество данных.
Здесь вопрос касается управления данными, так как в случае с энергетиками, данные уже являются активом который несёт прямую выгоду ( к примеру данные о задолженности).
Тезис "решается с тем качеством", уже в основе своей подразумевает высказывание:
"Получилось как получилось, извиняйте".
Нужно выстраивать подход работы не только с точки зрения решения задачи, так как можно решить задачу множеством способом.
К примеру:
мы решили задачу, но потратили 20 часов, из них 17 часов мы потратили на сведение отчётов;
мы решили задачу потратили 4 часа, но расчёты не точны из - за неполноты данных;
мы решили задачу, на это ушел 1 час, из него ушло 5 минут на подготовку отчёта, и 55 минут для анализа возможностей улучшение показателей;
Всё варианты гласят одно," задача решена" , но подходы разные, соответственно и результаты отличаются.
Моделирование, прогнозирование есть..
А вот тут у меня вопрос, откуда взята информация?)
От неплатежей и пиратских подключений спасет анализ фактических отпусков, и сравнение с переданными показаниям.
Скайнет уже не требуется)
Уже сейчас компании внедряют автоматические счётчики для сбора данных без участия людей.
Но как скоро это придёт в каждый дом, загадка...
Конечно, именно об этом и идет речь в тексте.
Да GPT может помогать решать задачи, и часто весьма эффективно, однако как я и пишу далее, ответственность на использование результатов данных ответов всегда лежит на специалисте.
Сам контекст статьи гласит о том, что миф о том, GPT это волшебная пилюля и может заменить специалиста с его опытом и экспертизой, весьма притянут за уши.
Более того, поддержу ваше высказывание по вопросу, что применение данных технологий без опыта, может повлечь за собой весьма специфичные последствия.
Пока что, я вижу что данные технологии могут немного нам помочь снять рутинные задачи и не более .
Определить, есть ли такая способность у конкретного человека…
Думаю это зависит от самого человека, каждый индивидуален.
Не буду спорить, что способность формировать стратегические гипотезы, не даны каждому человеку.
Вопрос насколько качественно, или как сравнивать.
Определить без тестирования, мы можем лишь опираясь на наш опыт, обратную связь от других экспертов.
Если мы выстраиваем стратегию, при невозможности сбора предварительного опыта, то фактически тестировать каждую из полученных стратегий и определяя ценность каждой из них.
Конечно в ходе тестирования появится множество нюансов, а так же перед стартом может возникнуть масса стоп факторов по которым мы понимаем, что данный эксперимент не применим в конкретной сфере.
Людям свойственно действовать/ принимать решение по наитию (даже при нехватке данных для анализа) - попросту говоря, авантюризм.
Приветствую.
Не сказал бы, что слезы )
Скорее описание текущих проблем в индустрии работы с данными.
Понимаю, что в каждой сфере есть проблемные точки и люди.
Но думаю, чем больше мы про это говорим, чем больше даем пищи для размышления, тем больше меняем индустрию в лучшую сторону.
Сейчас есть большая проблема, что большинство бизнеса не понимает, кто такой аналитик, какие перед ним стоят задачи, какой у него потенциал.
Данная статья преследует цель подсветить эти проблемные точки и возможные решения данной проблемы.
Подсветить все этапы, что проходят данные перед тем как дойти до финального бизнес - пользователя.
Тезис про бодрость хорошее замечание, спасибо, учту на последующие статьи)