In jedem Tätigkeitsbereich werden in der Regel zwei Arten von Karrieren unterschieden: vertikal und horizontal. Vertikal bedeutet, dass Menschen weniger mit ihren Händen tun und organisatorische Aufgaben übernehmen. Horizontal bedeutet, dass eine Person als Spezialist wächst und immer mehr Dinge und / oder so tief wie möglich versteht. In diesem Beitrag haben wir mit verschiedenen Experten über verschiedene Rollen und Positionen gesprochen, um die gesamte Karrierelandschaft im Bereich Data Science darzustellen.
Karriereweg Landschaft
Wie sehen Karrierewege im Umgang mit Daten aus? Wir haben diese Frage an Oksana Prutyanova gerichtet, Leiterin der Praxis zur Einstellung von Analysten und Datenwissenschaftlern bei New.HR. Aus dieser Perspektive hat sie eine hochrangige Sicht auf die Funktionsweise des Arbeitsmarktes.
„In der Datenwissenschaft gibt es wie in jedem anderen Bereich zwei Karrieremöglichkeiten: Entwicklung der beruflichen Fähigkeiten im Umgang mit Daten (horizontale Karriere) und Wachstum entlang der Karriereleiter, Entwicklung von Führungsfunktionen (vertikale Karriere).
Darüber hinaus besteht in Bezug auf die horizontale Karriere die Möglichkeit, sich mit einem Themenbereich zu befassen. Zum Beispiel, um sich mit Computer Vision, NLP oder Empfehlungssystemen zu beschäftigen und ein einzigartiger Fachmann in einem beliebigen Bereich zu werden. In letzter Zeit haben viele über die Zukunft eines solchen Fokus gesprochen. Eine andere Möglichkeit besteht darin, universelle Methoden und Ansätze in der Datenwissenschaft zu studieren und anzuwenden.
Wenn Sie versuchen, zu vereinheitlichen, dann der Standardpfad einer horizontalen Karriere: Trainee oder Junior DS, dann Middle DS und Senior DS.
Dies ist natürlich eine sehr bedingte Abstufung und hängt stark von den Besonderheiten des Unternehmens selbst, seinem Profil, der Anzahl der Arbeitsbeziehungen innerhalb des Unternehmens / Teams, dem Umfang der Aufgaben usw. ab.
Sie können anfangen, über den Aufbau einer vertikalen Karriere zu sprechen, wenn Sie ein klares Verständnis dafür haben, dass Kommunikation, die Fähigkeit, Beziehungen aufzubauen, Projekte zu verwalten und Menschen um Sie herum zusammenzubringen, Ihre Stärke ist. Gleichzeitig ist ein hohes Maß an Autorität und Vertrauen der Kollegen sowie der eigene Wunsch nach viel Führungsarbeit (Aufbau und Organisation von Prozessen, Treffen strategischer Entscheidungen, Lösung von Personalproblemen in Bezug auf Teambildung, Teambindung und -entwicklung usw.) wichtig. Je erfolgreicher eine vertikale Karriere aufgebaut wird, desto weniger Zeit bleibt in der Regel für die Lösung komplexer beruflicher Probleme. Häufig müssen Teamleiter und Analysten speziell Zeit für die Arbeit mit Daten einplanen.
Wachstum auf der Karriereleiter wird am häufigsten auf dem Weg aufgebaut: Senior DS, dann Teamleiter und dann Abteilungsleiter, Leiter Analytics und CDO.
Eine solche Entwicklung erfordert nicht nur starke analytische Fähigkeiten, sondern auch ein hohes Maß an Entwicklung der so genannten Soft Skills: Geselligkeit, Teamfähigkeit, Führung, Anpassungsfähigkeit, Fähigkeit, Projekte zu leiten, Fähigkeit, strategisch zu denken usw.
Wenn Sie Ihre Managementfähigkeiten überprüfen und die ersten Schritte in der Führung unternehmen möchten, können Sie ein Projekt als Analystenmanager durchführen oder initiieren. Auf diese Weise können Sie Ihre Stärken testen, ohne sich von den Aufgaben der Data Science zu entfernen.
Für das Unternehmen sind Manager und Manager, die in der Lage sind, die für das Unternehmen erforderlichen Projekte und Analyseteams zu leiten, und starke Datenanalysten ebenso wertvoll und gefragt. “
Schauen wir uns diese Positionen nun mit den Augen der Prozessbeteiligten an. Wir haben unseren Absolventen dieselben Fragen gestellt und ihre Karrieren horizontal und vertikal weiterentwickelt, um besser zu verstehen, was sie tun und welche Unterschiede zwischen den verschiedenen Rollen bestehen.
- Wie klingt dein Beitrag?
- Welche typischen Aufgaben erledigen Sie ungefähr täglich?
- Was ist Ihr Verantwortungsbereich?
- Wie wird Ihr Erfolg für das Unternehmen gemessen, wenn gemessen?
- Die Beziehung zwischen organisatorischen Aufgaben und etwas mit Ihren eigenen Händen zu tun?
Horizontale Karriere
Junior Data Scientist
Nach dem, was Junior Data Scientist macht, fragten wir Jegor Shvetsov, der in einem der Online-Kinos arbeitet.
1. Wie klingt Ihre Position?Spezialist für mathematische Modellierung.
2. Was sind einige typische Aufgaben, die Sie ungefähr täglich ausführen?Analytische Abfragen.
Ich finde heraus, wo welche Daten sind.
Code in prod schreiben und überarbeiten.
Kleine ETLs.
Wir bringen das Modell zum Verkauf.
Wir erstellen Dashboards zur Analyse von Geschäftsmetriken.
Manchmal variieren die Aufgaben in Bezug auf Computer Vision.
3. Was ist Ihr Verantwortungsbereich?Qualitätsmetriken.
Übereinstimmung des Codes mit den Anforderungen des Entwicklungsteams.
4. Wie wird Ihr Erfolg für das Unternehmen gemessen, wenn gemessen?Qualitätskennzahlen (Umsatz, Klickrate usw.).
Entwicklung zeitsparender interner Produkte.
5. Das Verhältnis zwischen organisatorischen Aufgaben und Handarbeit?30% ist eine Organisation.
70% - von Hand.
Middle Data Scientist
Was Middle Data Scientist macht, haben wir Pavel Krylov von MegaFon gefragt.
1. Wie klingt Ihre Position?Datenanalyst.
2. Was sind einige typische Aufgaben, die Sie ungefähr täglich ausführen?Derzeit Geodatenanalyse.
3. Was ist Ihr Verantwortungsbereich?Nach Art der Aufgabe kommen Aufgaben auf mich zu, die Datenanalyse und Entwicklung verbinden. Wenn Sie aus der Sicht der Bibliotheken etwas Neues graben oder einen Artikel implementieren müssen, wird die Aufgabe höchstwahrscheinlich bei mir ankommen.
4. Wie wird Ihr Erfolg für das Unternehmen gemessen, wenn gemessen?Erfolg ist das Erreichen der zu Jahresbeginn vereinbarten Ziele. Jeder von ihnen setzt sich drei Ziele: einige kleine Projekte, die in einem Jahr abgeschlossen sein müssen. Sie bewerten die Arbeit aller.
5. Das Verhältnis zwischen organisatorischen Aufgaben und Handarbeit?
Es wird angenommen, dass das mittlere Datum, zu dem der Wissenschaftler mit dem Kunden selbst kommunizieren muss / kann. Jetzt sind 10% organisatorisch, eine starke Rolle wird sich anstelle von ML entwickeln, weil wir Projekte rationalisieren.
Senior Data Scientist
Nach dem, was Senior Data Scientist macht, haben wir Vladislav Boyadzhi von der Sberbank gefragt.
1. Wie klingt Ihre Position?Leiter Datenrecherche. In der Tat habe ich eine Senior DS Position.
2. Was sind einige typische Aufgaben, die Sie ungefähr täglich ausführen?Sberbank hat sehr unterschiedliche Teams, und was eine Person tun wird, hängt streng davon ab, wo Sie es bekommen. Ich persönlich beschäftige mich mehr mit allem, was mit Tabellendaten zu tun hat, aber es gab Projekte, die sowohl mit NLP- als auch mit Empfehlungssystemen zu tun hatten. Normalerweise habe ich in meiner Arbeit ein paar Projekte, und das bedeutet normalerweise den gesamten Arbeitszyklus von der Diskussion mit dem Kunden über den Prozess und das endgültige Ziel bis zur Implementierung von Modellen.
3. Was ist Ihr Verantwortungsbereich?Mein Ziel (und wahrscheinlich auch jedes anderen DS) ist es, dem Kunden Vorteile zu bringen, das heißt, es ist wichtig genug, dass das Modell funktioniert und Gewinne erzielt. Dazu müssen Sie sicherstellen, dass Qualitätsdaten in den Fenstern vorhanden sind, dass der Prozess zum Anwenden des Modells auf den Kunden korrekt ist, dass das Modell überwacht wird und dass Sie die Leistung überprüfen können.
Die Arbeit am Projekt selbst beinhaltet eine Diskussion mit den Ingenieuren darüber, wo welche Daten liegen. Wenn es sich um ein Update eines vorhandenen Modells handelt, wäre es hilfreich, mit den Entwicklern der vorherigen Version über die aufgetretenen Schwierigkeiten zu sprechen.
4. Wie wird Ihr Erfolg für das Unternehmen gemessen, wenn gemessen?In den Bewertungen, die Kunden setzen. Die Sberbank verfügt über ein System von Mitarbeiterratings für drei Kompetenzen: „Ich bin führend“, „Wir sind ein Team“ und „Alles für einen Kunden“. Für diese Kompetenzen müssen Sie sich auf einer 5-Punkte-Skala bewerten und sich selbst bitten, die Personen zu bewerten, mit denen Sie zusammengearbeitet haben. Die Bewertung erfolgt vierteljährlich und zum Jahresende und wirkt sich auf die Höhe der Prämie aus.
5. Das Verhältnis zwischen organisatorischen Aufgaben und Handarbeit?Ich denke 50 zu 50. Es scheint mir gut, dass es eine Gelegenheit gibt, von Aufgaben des gleichen Typs zu wechseln und über das große Ganze nachzudenken.
Vertikale Karriere
Timlid
Was Timlid macht, haben wir Kirill Danilyuk von Yandex UAV und Anna Kryuchkova von Sberbank gefragt.
Kirill Danilyuk1. Wie klingt Ihre Position?Teamleiter von ML-Projekten.
2. Was sind einige typische Aufgaben, die Sie ungefähr täglich ausführen?Überlegen Sie sich zunächst die Aufgaben selbst, schlagen Sie sie in verständliche Teile und vermitteln Sie den Menschen, wie sie diese Probleme am besten lösen können. Das heißt, Sie beschreiben nicht nur die Aufgaben selbst, sondern erklären auch, wie Sie sie am besten ausführen und dabei helfen können. Zweitens, um ein Experte zu sein, müssen Entwickler (Forscher), die nicht immer verstehen, wie ein bestimmtes Problem zu lösen ist, mit sehr spezifischen Tipps oder Codes helfen. Drittens, um der Hüter des Entwicklungsprozesses zu sein: um Sie zu zwingen, Tests zu schreiben, Code zu bereinigen, PRs zu überprüfen (
Pull-Requests, ungefähr). Eine noch größere Aufgabe ist es, ihre Mitarbeiter einzustellen und zu bewerten.
3. Was ist Ihr Verantwortungsbereich?ML-Projekte (Computer Vision, Predictive Analytics mit Schwerpunkt auf der Bewertung der Qualität von Algorithmen) in Richtung Drohnen.
4. Wie wird Ihr Erfolg für das Unternehmen gemessen, wenn gemessen?In Bezug auf Anzahl und Geschwindigkeit der Implementierung (Lesen, Einsatz im Kampf und Nutzen) von Projekten, insbesondere von dringenden.
5. Das Verhältnis zwischen organisatorischen Aufgaben und Handarbeit?35% / 65% (organisatorische Aufgaben natürlich mehr). Sie müssen jeden Tag Code mit Ihren Händen schreiben, in der Regel entweder nacheinander oder Prototypen, um neue Projekte zu zeichnen oder anzustoßen. Ohne Eintauchen in die Aufgabe ist eine korrekte Einstellung nicht möglich. Die reine Inszenierung von Lebensmitteln reicht vom Wort "vollständig" nicht aus.
Anna Kryuchkova1. Wie klingt Ihre Position?Meine Position ist Executive Director bei der Sberbank. Im Wesentlichen - Teamleiter DS-Teams.
2. Was sind einige typische Aufgaben, die Sie ungefähr täglich ausführen?Besprechung der Aufgaben im Team, Strukturierung, Priorisierung. Evaluierung von Blockern, Erfinden verschiedener Problemlösungen. Treffen mit externen Projektteams. Die Vision des Produkts und die Ergebnisse des Teams "verkaufen". Manchmal erreichen die Hände den Code.
3. Was ist Ihr Verantwortungsbereich?Mein Verantwortungsbereich ist dabei die Bildung und Umsetzung von KPI für Projekte - die effektive Arbeit und Motivation des Teams.
4. Wie wird Ihr Erfolg für das Unternehmen gemessen, wenn gemessen?Mein Erfolg ist für das Unternehmen der KPI meiner Projekte und Aufgaben.
5. Das Verhältnis zwischen organisatorischen Aufgaben und Handarbeit?Organisatorische Aktivitäten nehmen bis zu 90% der Gesamtzeit ein. Manchmal verwöhne ich mich mit Coding, aber selten - erstens habe ich gelernt, dem Team zu vertrauen, und zweitens gibt es nicht immer einen Teil der Aufgabe, der auf unbestimmte Zeit verschoben werden kann (es besteht immer die Gefahr, dass organisatorische Aufgaben mit der höchsten Priorität entstehen, z. B. Blocker der Teamleistung). . Daher nehme ich zu meinem Vergnügen und um meinen Horizont zu erweitern, online an praktischen Kursen teil, bei denen sich meine Geschwindigkeit nur auf die Geschwindigkeit auswirkt, mit der ich ein Zertifikat erhalte.
Abteilungsleiter
Was der Abteilungsleiter macht, haben wir Yana Charuyskaya von der Sberbank gefragt.
1. Wie klingt Ihre Position?
Meine Position ist der Executive Director - CDS (Chief Data Scientist).
2. Was sind einige typische Aufgaben, die Sie ungefähr täglich ausführen?Grundsätzlich die Aufgaben, die mit der Planung der Arbeit des Teams, der Vorbereitung und Durchführung von Präsentationen zur Entwicklung der KI in unserem Block und der Lösung organisatorischer Probleme verbunden sind.
3. Was ist Ihr Verantwortungsbereich?Ich bin verantwortlich für die aktuellen und zukünftigen Modelle der schwierigen Vermögensabteilung.
4. Wie wird Ihr Erfolg für das Unternehmen gemessen, wenn gemessen?Erreichung meiner vierteljährlichen und jährlichen Ziele, die wir jetzt für das nächste Jahr planen. Ich füge hinzu, dass unsere Ziele sehr ehrgeizig sind.
5. Das Verhältnis zwischen organisatorischen Aufgaben und Handarbeit?Die Hauptsache sind natürlich organisatorische Aufgaben, die den größten Teil der Arbeitszeit einnehmen. In meiner Freizeit kann ich etwas mit meinen Händen machen, aber das ist eher ein Hobby.
Abteilungsleiter
Nach den Aufgaben des Analytikers haben wir Oleg Khomyuk von Lamoda gefragt.
1. Wie klingt Ihre Position?Leiter Forschung und Entwicklung.
2. Was sind einige typische Aufgaben, die Sie ungefähr täglich ausführen?Über die Prozesse:
- Festlegen von Zielen für das OCD-System, Verfolgen des Fortschritts in Bezug auf die Ziele der Abteilung und aller Teammitglieder
- Iterationsplanung
Über das Team:
- 1-1 mit Mitarbeitern, Leistungsbeurteilung (Bewertung anhand der Ergebnisse der Arbeitsperiode)
- Personalrekrutierung, Befragung
Über die Kommunikation mit dem Rest des Unternehmens:
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um potenzielle Wachstumspunkte bei der Verwendung von Datenanalyseverfahren und internen Konsultationen zu identifizieren
- Kommunikation für das Management nach Plänen, Begriffen und Ergebnissen laufender Projekte der Abteilung
3. Was ist Ihr Verantwortungsbereich?Projekte zur Datenmonetarisierung und Entwicklung von Algorithmen für den Fashion-E-Commerce. Eine Tendenz zur Produktentwicklung sind in größerem Maße Suchalgorithmen, Empfehlungssysteme usw.
4. Wie wird Ihr Erfolg für das Unternehmen gemessen, wenn gemessen?Gemessen am Erfolg unserer Teamstarts / Releases. In der Regel ist es mit nachgewiesenen (zum Beispiel mit dem A / B-Test) Ergebnissen in vordefinierten metrischen Zielen verbunden.
5. Das Verhältnis zwischen organisatorischen Aufgaben und Handarbeit?Das Verhältnis liegt eher nahe bei 100/0. Ich schreibe keinen Code, manchmal lese ich, meine Teilnahme an der direkten Arbeit beschränkt sich derzeit auf Arbeitsgespräche und Brainstorming-Sitzungen. Der Rest der Zeit verteilt sich auf organisatorische Aufgaben.
Chief Data Officer
Über das, was CDO macht, fragten wir Nikita Matveev von S7.
1. Wie klingt Ihre Position?Direktor für Datenmanagement.
2. Was sind einige typische Aufgaben, die Sie ungefähr täglich ausführen?Ungefähr die Hälfte der Arbeit entfällt auf die Überwachung der Produktaktivitäten - Überprüfung des Status, Besprechung der wichtigsten Aufgaben, Lösung von Team-übergreifenden Konflikten, Überwachung der Produktleistung und Stabilitätsmetriken. Dann versuche ich, die meiste Zeit der Erschließung neuer Gebiete zu widmen - ich analysiere, zerlege und verteile neue Aufgaben. Dies ist nun die Implementierung von Datenverwaltungsprozessen. Der dritte Block ist die Erstellung einer Datenstrategie, die Erfassung aller Datenaufgaben in einer Struktur, das Eintauchen in die Prozesse der Hauptgeschäftsbereiche und die Priorisierung.
3. Was ist Ihr Verantwortungsbereich?Die Verantwortung ist sehr weit. Neben der Steuerung von 10 bis 15 wichtigen Produkten müssen Sie die Prozesse der wichtigsten Geschäftsfunktionen kennen und Vorschläge zur Verbesserung der Effizienz formulieren.
4. Wie wird Ihr Erfolg für das Unternehmen gemessen, wenn gemessen?Die Hauptmetrik ist finanziell. Wir messen das Wachstum der Prozesseffizienz aufgrund der Einführung und Entwicklung von Produkten. Es gibt aber auch qualitativ hochwertige Aufgaben von strategischer Bedeutung.
5. Das Verhältnis zwischen organisatorischen Aufgaben und Handarbeit?Wahrscheinlich 70/30. Ich arbeite aber nicht mit Daten, sondern eher mit Prozessen und mit Strukturierungsaufgaben.
Fazit
Aus den Antworten unserer Absolventen geht hervor, dass oftmals bestimmte Verantwortungsbereiche und Verantwortlichkeiten von dem Unternehmen abhängen, in dem die Person arbeitet. Dieser Faktor spielt neben der Position auch eine wichtige Rolle. Heute veranstalten wir beispielsweise im Rahmen des „
CDO-Clubs “ eine Podiumsdiskussion zu einer der oben genannten Positionen in einer vertikalen Karriere: „Die Rolle von CDO und wie unterschiedliche Unternehmen dies verstehen“. Lassen Sie uns die Unterschiede zwischen verschiedenen Organisationen diskutieren.
Das in diesem Beitrag vorgeschlagene „Raster“ hilft uns dennoch, diese Vielfalt zu strukturieren, und ermöglicht es uns zu verstehen, in welche Richtung wir uns sowohl in einer horizontalen als auch in einer vertikalen Karriere bewegen und entwickeln müssen.