Вертикальная и горизонтальная карьера в сфере Data Science

    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.

    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.

    1. Как звучит твоя должность?
    2. Какие типичные задачи ты выполняешь примерно каждый день?
    3. Какова твоя зона ответственности?
    4. Как измеряется твоя успешность для компании, если измеряется?
    5. 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.
    • –1
    • 7,1k
    • 2
    New Professions Lab
    33,90
    Обучение в области работы с данными с 2015 г.
    Поделиться публикацией

    Комментарии 2

      0
      > Если попробовать унифицировать, то стандартный путь горизонтальной карьеры: стажер или Junior DS, затем Middle DS и Senior DS.

      А мне казалось, что это вполне себе вертикально…
        +1

        Я понимаю о чем речь: любой рост нами рассматривается по вертикальной оси. Тут однако, человек растет именно в профессиональной плоскости как специалист, а не как управленец. И на моменте Senior DS он должен по сути принять решение, куда ему дальше двигаться: продолжать расти как специалист или начать развиваться вертикально как управленец.

      Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

      Самое читаемое