В любой сфере деятельности, как правило, выделяют два типа карьеры: вертикальная и горизонтальная. Вертикальная означает, что человек все меньше делает что-либо руками, а занимается организационными задачами. Горизонтальная означает, что человек растет как специалист, разбираясь во все большем количестве вещей и/или как можно глубже. В этом посте мы пообщались с различными экспертами о тех или иных ролях и позициях, чтобы показать весь ландшафт карьеры сфере Data Science.
Как же выглядят карьерные траектории в сфере работы с данными? Этот вопрос мы адресовали Оксане Прутьяновой, Руководителю практики найма аналитиков и data scientists в компании New.HR. С этой позиции она обладает верхнеуровневым взглядом на то, как устроен рынок труда.
Теперь посмотрим на эти позиции глазами самих участников процесса. Мы задали одни и те же вопросы нашим выпускникам, развивающим свою карьеру горизонтально и вертикально, чтобы лучше понимать, чем же они занимаются, в чем заключаются отличия разных ролей.
Про то, чем занимается Junior Data Scientist, мы спросили у Егора Швецова, работающего в одном из онлайн-кинотеатров.
1. Как звучит твоя должность?
Специалист по математическому моделированию.
2. Какие типичные задачи ты выполняешь примерно каждый день?
Аналитические запросы.
Разбираюсь, где какие данные лежат.
Написание кода в прод и его рефакторинг.
Небольшие ETL'ки.
Доводим модели до прода.
Строим дашборды для анализа бизнес-метрик.
Иногда перепадают задачи по Computer Vision.
3. Какова твоя зона ответственности?
Качество метрик.
Соответствие кода требованиям команды разработки.
4. Как измеряется твоя успешность для компании, если измеряется?
Качество бизнес-метрик (продажи, CTR и т.д.).
Разработка внутренних продуктов, которые экономят время.
5. Соотношение между организационными задачами и что-то сделать самому руками?
30% – организация.
70% – руками.
Про то, чем занимается Middle Data Scientist, мы спросили у Павла Крылова из МегаФона.
1. Как звучит твоя должность?
Дата-аналитик.
2. Какие типичные задачи ты выполняешь примерно каждый день?
На текущий момент анализ геоданных.
3. Какова твоя зона ответственности?
По типам задач ко мне приходят задачи, в которых пересекается анализ данных с разработкой. Если нужно что-то покопать новое с точки зрения библиотек или заимплементить какую-то статью, то тоже задача скорее попадет мне.
4. Как измеряется твоя успешность для компании, если измеряется?
Успешность – это выполнение целей, оговоренных в начале года. Каждый ставит себе 3 цели: какие-то небольшие проекты, которые нужно выполнить за год. По ним оценивается работа каждого.
5. Соотношение между организационными задачами и что-то сделать самому руками?
Считается/допускается, что мидл дата сайентист должен/может сам общаться с заказчиком. Сейчас 10% организационные, сильный крен идет в разработку вместо ML, поскольку продуктивизируем проекты.
Про то, чем занимается Senior Data Scientist, мы спросили у Владислава Бояджи из Сбербанка.
1. Как звучит твоя должность?
Руководитель направления по исследованию данных. По сути у меня должность Senior DS.
2. Какие типичные задачи ты выполняешь примерно каждый день?
В Cбербанке есть очень разные команды, и чем человек заниматься будет строго зависит от того куда попадешь. Лично я больше занимаюсь всем связанным с табличными данными, но были и проекты связанные и с NLP, и с рекомендательными системами. Обычно в работе у меня пара проектов, которыми я занимаюсь, и это обычно означает весь цикл работ от обсуждения с заказчиком процесса и финальной цели до внедрения моделей.
3. Какова твоя зона ответственности?
Моей целью (и наверное любого DS) является принесение пользы заказчику, т. е. достаточно важно, чтобы модель заработала и начала приносить прибыль. Для этого нужно убедиться, что в витринах качественные данные, что процесс применения модели заказчиком верный, что есть мониторинг модели и можно убедиться в ее работоспособности.
Сама работа по проекту включает обсуждение с инженерами того, где какие данные лежат. Если это обновление существующей модели, то неплохо было бы обсудить с разработчиками предыдущей версии сложности, которые возникли.
4. Как измеряется твоя успешность для компании, если измеряется?
В оценках, которые ставят заказчики. В Сбербанке существует система оценок сотрудников по трем компетенциям: «я лидер», «мы команда» и «все для клиента». По этим компетенциям ты должен оценить себя по 5-и бальной шкале и попросить себя оценить людей, с которыми ты работал. Оценка проводится раз в квартал и в конце года и влияет на размер премии.
5. Соотношение между организационными задачами и что-то сделать самому руками?
Думаю, 50 на 50. Мне кажется это хорошо, что есть возможность переключиться с однотипных задач и обдумать общую картину.
Про то, чем занимается тимлид, мы спросили у Кирилла Данилюка из Яндекс Беспилотника и Анны Крючковой из Сбербанка.
Кирилл Данилюк
1. Как звучит твоя должность?
Руководитель группы прикладных ML-проектов.
2. Какие типичные задачи ты выполняешь примерно каждый день?
Во-первых, придумать сами задачи, побить их на понятные куски и донести до людей, как лучше всего эти задачи решать. То есть не только описать сами задачи, но и объяснить, как их лучше всего сделать и помогать в процессе работы. Во-вторых, быть экспертом, потому что разработчикам (исследователям) не всегда понятно, как решить ту или иную проблему, им приходится помогать очень даже конкретными советами или кодом. В-третьих, быть хранителем процесса разработки: заставлять писать тесты, чистый код, проверять ПРы (pull requests, прим. ред.). Еще большая задача — хайринг и оценка своих сотрудников.
3. Какова твоя зона ответственности?
ML-проекты (компьютерное зрение, предиктивная аналитика с фокусом на оценку качества алгоритмов) во всём направлении беспилотников.
4. Как измеряется твоя успешность для компании, если измеряется?
По числу и скорости выполнения (читай, деплоя в бой и получения пользы) проектов, особенно, срочных.
5. Соотношение между организационными задачами и что-то сделать самому руками?
35% / 65% (оргзадач, конечно, больше). Руками писать код приходится каждый день, обычно это либо доделки за другими, либо прототипы ради рисёрча / кикоффа новых проектов. Без самостоятельного погружения в задачу её невозможно правильно поставить. Чисто продуктовой постановки недостаточно от слова «совсем».
Анна Крючкова
1. Как звучит твоя должность?
Моя должность – исполнительный директор в Сбербанке. По сути – team lead DS команды.
2. Какие типичные задачи ты выполняешь примерно каждый день?
Обсуждение задач внутри команды, структурирование, расстановка приоритетов. Оценка блокеров, придумывание разных вариантов решения проблем. Встречи с внешними командами по проектным активностям. «Продажа» видения продукта и результатов работы команды. Иногда руки доходят и до кода.
3. Какова твоя зона ответственности?
Моя зона ответственности – это формирование и выполнение KPI по проектам, попутно – эффективная работа и мотивация команды.
4. Как измеряется твоя успешность для компании, если измеряется?
Для компании моя успешность – это KPI моих проектов и задач.
5. Соотношение между организационными задачами и что-то сделать самому руками?
Организационные активности занимают до 90% всего времени. Иногда балую себя кодингом, но нечасто – во-первых, научилась доверять команде, а во-вторых, не всегда есть кусок задачи, который может быть отложен на неопределенное время (всегда есть риск появившихся организационных задач первых приоритетов, например, блокеров командного перфоманса). Потому для своего удовольствия и расширения кругозора я прохожу практические курсы онлайн, где моя скорость может отразиться только на скорости получения сертификата.
Про то, чем занимается руководитель отдела, мы спросили у Яны Чаруйской из Сбербанка.
1. Как звучит твоя должность?
Моя позиция – Исполнительный директор, по факту – CDS (Chief Data Scientist).
2. Какие типичные задачи ты выполняешь примерно каждый день?
В основном задачи, связанные с планированием работы команды, подготовкой и проведением презентаций по развитию AI в нашем блоке, решением организационных вопросов.
3. Какова твоя зона ответственности?
Я отвечаю за текущие и будущие модели департамента по работе с проблемными активами.
4. Как измеряется твоя успешность для компании, если измеряется?
Достижением моих квартальных и годовых целей, которые мы планируем на следующий год уже сейчас. Добавлю, что цели у нас очень амбициозные.
5. Соотношение между организационными задачами и что-то сделать самому руками?
Основное – это, конечно, организационные задачи, которые занимают большую часть рабочего времени. Могу делать что-то руками в свободное время, но это уже больше как хобби.
Про то, чем занимается руководитель аналитики, мы спросили у Олега Хомюка из Lamoda.
1. Как звучит твоя должность?
Руководитель отдела исследований и разработки.
2. Какие типичные задачи ты выполняешь примерно каждый день?
Про процессы:
Про команду:
Про коммуникации с остальной компанией:
3. Какова твоя зона ответственности?
Проекты, связанные с монетизацией данных и разработкой алгоритмов для fashion e-commerce. В большей степени уклон в сторону развития продукта – поисковые алгоритмы, рекомендательные системы и т.д.
4. Как измеряется твоя успешность для компании, если измеряется?
Измеряется по успешности наших командных запусков / релизов. Как правило связано с доказанными (например, с помощью A/B-теста) достижениями по заранее установленным таргетам по метрикам.
5. Соотношение между организационными задачами и что-то сделать самому руками?
Соотношение скорее близко к 100/0. Код не пишу, иногда читаю, мое участие в непосредственной работе на текущий момент ограничивается рабочими обсуждениями и мозговыми штурмами. Все остальное время распределяется между организационными задачами.
Про то, чем занимается CDO, мы спросили у Никиты Матвеева из S7.
1. Как звучит твоя должность?
Директор по управлению данными.
2. Какие типичные задачи ты выполняешь примерно каждый день?
Примерно половина работы сводится к контролю продуктовой деятельности – проверка статуса, обсуждение ключевых задач, решение кросс-командных конфликтов, мониторинг метрик эффективности и стабильности продуктов. Далее большую часть времени стараюсь уделять развитию новых направлений – анализирую, декомпозирую и распределяю новые задачи. Сейчас это внедрение процессов по управлению данными. Третий блок – это построение стратегии данных, свод всех задач по данным в одну структуру, погружение в процессы основных бизнес-подразделений и приоритизация.
3. Какова твоя зона ответственности?
Ответственность супер широкая. Кроме контроля 10-15 важных продуктов еще нужно быть в курсе процессов ключевых бизнес функций и формировать предложения по повышению эффективности.
4. Как измеряется твоя успешность для компании, если измеряется?
Основная метрика – финансовая. Измеряем рост эффективности процессов за счет внедрения и развития продуктов. Но так же есть и качественные задачи, имеющие более стратегическое значение.
5. Соотношение между организационными задачами и что-то сделать самому руками?
Наверное 70/30. Но работаю не с данными, а больше с процессами и с структурированием задач.
Из ответов наших выпускников видно, что часто конкретные зоны ответственности и обязанности зависят от компании, в которой работает человек. Этот фактор играет тоже важную роль наряду с позицией. Сегодня мы, например, организовываем панельную дискуссию в рамках "Клуба CDO" по одной из перечисленных выше позиций в вертикальной карьере: “Роль CDO и как ее понимают разные компании”. Обсудим как раз различия между разными организациями.
Тем не менее та “сетка”, которую мы предложили в этом посте, помогает все-таки структурировать это многообразие, позволяет понять, в каком направлении двигаться и развиваться как в горизонтальной карьере, так и в вертикальной.
Ландшафт карьерных траекторий
Как же выглядят карьерные траектории в сфере работы с данными? Этот вопрос мы адресовали Оксане Прутьяновой, Руководителю практики найма аналитиков и data scientists в компании New.HR. С этой позиции она обладает верхнеуровневым взглядом на то, как устроен рынок труда.
“В data science, как и в любой другой области, есть два варианта построения карьеры: развитие профессиональных навыков в работе с данными (горизонтальная карьера) и рост по карьерной лестнице, развитие менеджерских функций (вертикальная карьера).
Причем в плане горизонтальной карьеры есть вариант углубиться в какую-то одну предметную область. Например, заняться компьютерным зрением, NLP или рекомендательными системами и стать уникальным профессионалом внутри какой-то одной выбранной области. В последнее время многие говорят о будущем именно такой фокусировки. Другой путь — изучать и использовать универсальные методы и подходы в data science.
Если попробовать унифицировать, то стандартный путь горизонтальной карьеры: стажер или Junior DS, затем Middle DS и Senior DS.
Это, конечно, весьма условные градации, и многое зависит от специфики самой компании, ее профиля, количества рабочих связей внутри компании/команды, масштаба задач и т.д.
О построении вертикальной карьеры можно начинать говорить, когда есть четкое понимание, что коммуникация, умение выстраивать отношения, управлять проектами и объединять вокруг себя людей — это ваш конек. Одновременно с этим важен высокий уровень авторитета и доверия со стороны коллег и собственное желание выполнять много менеджерской работы (выстраивание и организация процессов, принятие стратегических решений, решение кадровых вопросов по формированию, удержанию и развитию команды и т.д.). Как правило, чем успешнее строится вертикальная карьера, тем меньше времени остается на решение сложных профессиональных задач. Зачастую тимлидам и руководителям-аналитикам приходится специально выделять время для работы с данными.
Рост по карьерной лестнице чаще всего строится по пути: senior DS, затем тимлид и далее руководитель отдела, руководитель аналитики и CDO.
Такая траектория потребует не только, и даже не столько, сильных аналитических скиллов, сколько высокого уровня развития так называемых soft skills: коммуникабельность, способность работать в команде, лидерство, адаптивность, умение вести проекты, способность мыслить стратегически и т.д.
Если хочется проверить свои менеджерские качества и сделать первые шаги в руководство, можно взять или инициировать проект в качестве менеджера-аналитика. Это позволит испытать свои силы, не отходя далеко от задач data science.
Для бизнеса, пожалуй, одинаково ценны и востребованы как менеджеры\руководители, способные лидировать необходимые для бизнеса проекты и аналитические команды, так и сильные аналитики данных.”
Теперь посмотрим на эти позиции глазами самих участников процесса. Мы задали одни и те же вопросы нашим выпускникам, развивающим свою карьеру горизонтально и вертикально, чтобы лучше понимать, чем же они занимаются, в чем заключаются отличия разных ролей.
- Как звучит твоя должность?
- Какие типичные задачи ты выполняешь примерно каждый день?
- Какова твоя зона ответственности?
- Как измеряется твоя успешность для компании, если измеряется?
- Соотношение между организационными задачами и что-то сделать самому руками?
Горизонтальная карьера
Junior Data Scientist
Про то, чем занимается Junior Data Scientist, мы спросили у Егора Швецова, работающего в одном из онлайн-кинотеатров.
1. Как звучит твоя должность?
Специалист по математическому моделированию.
2. Какие типичные задачи ты выполняешь примерно каждый день?
Аналитические запросы.
Разбираюсь, где какие данные лежат.
Написание кода в прод и его рефакторинг.
Небольшие ETL'ки.
Доводим модели до прода.
Строим дашборды для анализа бизнес-метрик.
Иногда перепадают задачи по Computer Vision.
3. Какова твоя зона ответственности?
Качество метрик.
Соответствие кода требованиям команды разработки.
4. Как измеряется твоя успешность для компании, если измеряется?
Качество бизнес-метрик (продажи, CTR и т.д.).
Разработка внутренних продуктов, которые экономят время.
5. Соотношение между организационными задачами и что-то сделать самому руками?
30% – организация.
70% – руками.
Middle Data Scientist
Про то, чем занимается Middle Data Scientist, мы спросили у Павла Крылова из МегаФона.
1. Как звучит твоя должность?
Дата-аналитик.
2. Какие типичные задачи ты выполняешь примерно каждый день?
На текущий момент анализ геоданных.
3. Какова твоя зона ответственности?
По типам задач ко мне приходят задачи, в которых пересекается анализ данных с разработкой. Если нужно что-то покопать новое с точки зрения библиотек или заимплементить какую-то статью, то тоже задача скорее попадет мне.
4. Как измеряется твоя успешность для компании, если измеряется?
Успешность – это выполнение целей, оговоренных в начале года. Каждый ставит себе 3 цели: какие-то небольшие проекты, которые нужно выполнить за год. По ним оценивается работа каждого.
5. Соотношение между организационными задачами и что-то сделать самому руками?
Считается/допускается, что мидл дата сайентист должен/может сам общаться с заказчиком. Сейчас 10% организационные, сильный крен идет в разработку вместо ML, поскольку продуктивизируем проекты.
Senior Data Scientist
Про то, чем занимается Senior Data Scientist, мы спросили у Владислава Бояджи из Сбербанка.
1. Как звучит твоя должность?
Руководитель направления по исследованию данных. По сути у меня должность Senior DS.
2. Какие типичные задачи ты выполняешь примерно каждый день?
В Cбербанке есть очень разные команды, и чем человек заниматься будет строго зависит от того куда попадешь. Лично я больше занимаюсь всем связанным с табличными данными, но были и проекты связанные и с NLP, и с рекомендательными системами. Обычно в работе у меня пара проектов, которыми я занимаюсь, и это обычно означает весь цикл работ от обсуждения с заказчиком процесса и финальной цели до внедрения моделей.
3. Какова твоя зона ответственности?
Моей целью (и наверное любого DS) является принесение пользы заказчику, т. е. достаточно важно, чтобы модель заработала и начала приносить прибыль. Для этого нужно убедиться, что в витринах качественные данные, что процесс применения модели заказчиком верный, что есть мониторинг модели и можно убедиться в ее работоспособности.
Сама работа по проекту включает обсуждение с инженерами того, где какие данные лежат. Если это обновление существующей модели, то неплохо было бы обсудить с разработчиками предыдущей версии сложности, которые возникли.
4. Как измеряется твоя успешность для компании, если измеряется?
В оценках, которые ставят заказчики. В Сбербанке существует система оценок сотрудников по трем компетенциям: «я лидер», «мы команда» и «все для клиента». По этим компетенциям ты должен оценить себя по 5-и бальной шкале и попросить себя оценить людей, с которыми ты работал. Оценка проводится раз в квартал и в конце года и влияет на размер премии.
5. Соотношение между организационными задачами и что-то сделать самому руками?
Думаю, 50 на 50. Мне кажется это хорошо, что есть возможность переключиться с однотипных задач и обдумать общую картину.
Вертикальная карьера
Тимлид
Про то, чем занимается тимлид, мы спросили у Кирилла Данилюка из Яндекс Беспилотника и Анны Крючковой из Сбербанка.
Кирилл Данилюк
1. Как звучит твоя должность?
Руководитель группы прикладных ML-проектов.
2. Какие типичные задачи ты выполняешь примерно каждый день?
Во-первых, придумать сами задачи, побить их на понятные куски и донести до людей, как лучше всего эти задачи решать. То есть не только описать сами задачи, но и объяснить, как их лучше всего сделать и помогать в процессе работы. Во-вторых, быть экспертом, потому что разработчикам (исследователям) не всегда понятно, как решить ту или иную проблему, им приходится помогать очень даже конкретными советами или кодом. В-третьих, быть хранителем процесса разработки: заставлять писать тесты, чистый код, проверять ПРы (pull requests, прим. ред.). Еще большая задача — хайринг и оценка своих сотрудников.
3. Какова твоя зона ответственности?
ML-проекты (компьютерное зрение, предиктивная аналитика с фокусом на оценку качества алгоритмов) во всём направлении беспилотников.
4. Как измеряется твоя успешность для компании, если измеряется?
По числу и скорости выполнения (читай, деплоя в бой и получения пользы) проектов, особенно, срочных.
5. Соотношение между организационными задачами и что-то сделать самому руками?
35% / 65% (оргзадач, конечно, больше). Руками писать код приходится каждый день, обычно это либо доделки за другими, либо прототипы ради рисёрча / кикоффа новых проектов. Без самостоятельного погружения в задачу её невозможно правильно поставить. Чисто продуктовой постановки недостаточно от слова «совсем».
Анна Крючкова
1. Как звучит твоя должность?
Моя должность – исполнительный директор в Сбербанке. По сути – team lead DS команды.
2. Какие типичные задачи ты выполняешь примерно каждый день?
Обсуждение задач внутри команды, структурирование, расстановка приоритетов. Оценка блокеров, придумывание разных вариантов решения проблем. Встречи с внешними командами по проектным активностям. «Продажа» видения продукта и результатов работы команды. Иногда руки доходят и до кода.
3. Какова твоя зона ответственности?
Моя зона ответственности – это формирование и выполнение KPI по проектам, попутно – эффективная работа и мотивация команды.
4. Как измеряется твоя успешность для компании, если измеряется?
Для компании моя успешность – это KPI моих проектов и задач.
5. Соотношение между организационными задачами и что-то сделать самому руками?
Организационные активности занимают до 90% всего времени. Иногда балую себя кодингом, но нечасто – во-первых, научилась доверять команде, а во-вторых, не всегда есть кусок задачи, который может быть отложен на неопределенное время (всегда есть риск появившихся организационных задач первых приоритетов, например, блокеров командного перфоманса). Потому для своего удовольствия и расширения кругозора я прохожу практические курсы онлайн, где моя скорость может отразиться только на скорости получения сертификата.
Руководитель отдела
Про то, чем занимается руководитель отдела, мы спросили у Яны Чаруйской из Сбербанка.
1. Как звучит твоя должность?
Моя позиция – Исполнительный директор, по факту – CDS (Chief Data Scientist).
2. Какие типичные задачи ты выполняешь примерно каждый день?
В основном задачи, связанные с планированием работы команды, подготовкой и проведением презентаций по развитию AI в нашем блоке, решением организационных вопросов.
3. Какова твоя зона ответственности?
Я отвечаю за текущие и будущие модели департамента по работе с проблемными активами.
4. Как измеряется твоя успешность для компании, если измеряется?
Достижением моих квартальных и годовых целей, которые мы планируем на следующий год уже сейчас. Добавлю, что цели у нас очень амбициозные.
5. Соотношение между организационными задачами и что-то сделать самому руками?
Основное – это, конечно, организационные задачи, которые занимают большую часть рабочего времени. Могу делать что-то руками в свободное время, но это уже больше как хобби.
Руководитель отдела
Про то, чем занимается руководитель аналитики, мы спросили у Олега Хомюка из Lamoda.
1. Как звучит твоя должность?
Руководитель отдела исследований и разработки.
2. Какие типичные задачи ты выполняешь примерно каждый день?
Про процессы:
- целеполагание по системе ОКР, отслеживание прогресса по целям отдела и всех членов команды
- планирование, сопровождение итераций
Про команду:
- 1-1 с сотрудниками, перформанс ревью (оценка по итогам периода работы)
- подбор персонала, проведение интервью
Про коммуникации с остальной компанией:
- поддержка связей со стейкхолдерами с целью выявления потенциальных точек роста при использовании практик анализа данных, внутренние консультации
- коммуникация для менеджмента по планам, срокам и результатам текущих проектов отдела
3. Какова твоя зона ответственности?
Проекты, связанные с монетизацией данных и разработкой алгоритмов для fashion e-commerce. В большей степени уклон в сторону развития продукта – поисковые алгоритмы, рекомендательные системы и т.д.
4. Как измеряется твоя успешность для компании, если измеряется?
Измеряется по успешности наших командных запусков / релизов. Как правило связано с доказанными (например, с помощью A/B-теста) достижениями по заранее установленным таргетам по метрикам.
5. Соотношение между организационными задачами и что-то сделать самому руками?
Соотношение скорее близко к 100/0. Код не пишу, иногда читаю, мое участие в непосредственной работе на текущий момент ограничивается рабочими обсуждениями и мозговыми штурмами. Все остальное время распределяется между организационными задачами.
Chief Data Officer
Про то, чем занимается CDO, мы спросили у Никиты Матвеева из S7.
1. Как звучит твоя должность?
Директор по управлению данными.
2. Какие типичные задачи ты выполняешь примерно каждый день?
Примерно половина работы сводится к контролю продуктовой деятельности – проверка статуса, обсуждение ключевых задач, решение кросс-командных конфликтов, мониторинг метрик эффективности и стабильности продуктов. Далее большую часть времени стараюсь уделять развитию новых направлений – анализирую, декомпозирую и распределяю новые задачи. Сейчас это внедрение процессов по управлению данными. Третий блок – это построение стратегии данных, свод всех задач по данным в одну структуру, погружение в процессы основных бизнес-подразделений и приоритизация.
3. Какова твоя зона ответственности?
Ответственность супер широкая. Кроме контроля 10-15 важных продуктов еще нужно быть в курсе процессов ключевых бизнес функций и формировать предложения по повышению эффективности.
4. Как измеряется твоя успешность для компании, если измеряется?
Основная метрика – финансовая. Измеряем рост эффективности процессов за счет внедрения и развития продуктов. Но так же есть и качественные задачи, имеющие более стратегическое значение.
5. Соотношение между организационными задачами и что-то сделать самому руками?
Наверное 70/30. Но работаю не с данными, а больше с процессами и с структурированием задач.
Заключение
Из ответов наших выпускников видно, что часто конкретные зоны ответственности и обязанности зависят от компании, в которой работает человек. Этот фактор играет тоже важную роль наряду с позицией. Сегодня мы, например, организовываем панельную дискуссию в рамках "Клуба CDO" по одной из перечисленных выше позиций в вертикальной карьере: “Роль CDO и как ее понимают разные компании”. Обсудим как раз различия между разными организациями.
Тем не менее та “сетка”, которую мы предложили в этом посте, помогает все-таки структурировать это многообразие, позволяет понять, в каком направлении двигаться и развиваться как в горизонтальной карьере, так и в вертикальной.