Как искать работу начинающим Data Scientists?

В этой статье мы опишем все базовые вещи, которые надо знать и к чему надо готовиться при поиске работы для Data Scientist. Особенно, если вы junior.

Оглавление:

  • Предварительная подготовка
  • Резюме
  • Стратегия поиска
  • Собеседование
  • К чему быть готовым, если вы переходите в DS из другой отрасли
  • Что спрашивают на собеседованиях

Предварительная подготовка

Задача: решить, каким аналитиком вы станете.

Это важно для того, чтобы развиваться в профессии наилучшим образом, а также для увеличения своего дохода.

Что делать?

  • Прокачивайте свой профессиональный нетворк.
  • Вступайте в профессиональные онлайн-сообщества (группы в ТГ, Slack, ФБ, Open data science).
  • Следите за лидерами проф. сообщества и их активностями.
  • Принимайте участие в проф. соревнованиях (например, на Kaggle), индивидуально и, если возможно, в группе.
  • Приходите и участвуйте в митапах, хакатонах и встречах аналитиков.
  • Соглашайтесь на профильные стажировки.
  • Пробуйте много разных вещей, чтобы иметь возможность выбора.

Результат:

  1. Вы поймете, что ваше, а что нет. После многих проб и исследований важно остановиться и сфокусироваться на чем-то одном.
  2. Вы повысите свой проф. уровень и сможете больше заинтересовать работодателей.
  3. Есть шанс, что вас начнут узнавать в проф. тусовке и это тоже положительно скажется на вашей карьере.
  4. Вы будете узнавать о важных событиях, мероприятиях и вакансиях(!).

Резюме

Цель резюме: презентация вашего опыта и навыков так, чтобы привлечь внимание классных работодателей.

Что делать?

Начинайте писать резюме сразу же, прямо сейчас. Даже, если у вас нет проф. опыта. Прочитайте нашу статью "Что писать, а что не писать в резюме, если вы начинающий Data Scientist?"

Что еще писать в резюме?

  • Записывайте все профильное: участие в хакатонах, митапах, статьи, доклады и т.д. Пожалуйста, не стесняйтесь и отмечайте все, что может иметь отношение к профессии. Вплоть до упоминяния тем профильных курсовых и дипломных проектов, студенческих публикаций.
  • Указывайте информацию об обучении в профильных школах и курсах (Нетология, ШАД и пр.). Даже если вы не закончили ШАД, все равно упомяните про это обучение в резюме.
  • Запишите даже скромный опыт, например, бесплатную стажировку или студенческие проекты.
  • Помните, что ваше резюме может оценивать, как профи в data science, так и не опытный рекрутер. Используйте в резюме как спец. термины, так и понятные рекрутеру слова.
  • Расскажите коротко, почему вам интересна профессия и что конкретно в профессии вам интересно.

Стратегии поиска

Задача: использовать все возможности для трудоустройства в компанию-мечты.

Что делать?

  • Сформируйте список компаний/проектов, в которых вам хотелось бы поработать. Пополняйте этот список. Найдите, где вы можете следить за новыми вакансиями в этих проектах. Следите и откликайтесь.
  • Найдите, кто является Head of Analysts или Head of Data Science из вашего списка желаемых компаний-работодателей. Отыщите их на ФБ и подпишитесь, чтобы следить за появляющимися вакансиями. В последнее время работодатели  все чаще публикуют свои вакансии на ФБ, в личных профилях.
  • Внимательно изучите публичную информацию о том, как внутри компании устроена аналитика, с какими задачами там работают, какие подходы предпочитают. После этого, постучитесь в личку к Руководителю аналитики этой компании и расскажите про себя.
  • Лайфхак: когда нашли, кто является главой аналитики в той компании, которая вам интересна, проверьте, не преподает ли он где-нибудь. Если преподает, запишитесь к нему на курсы и постарайтесь быть в числе лучших учеников. Это сильно повысит ваши шансы на стажировку в компании.
  • Подпишитесь на профильные ТГ-каналы с вакансиями для аналитиков (например: https://t.me/foranalysts). Следите за вакансиями на Open data science.
  • Не игнорируйте работные сайты (hh.ru, moikrug, geekjob.ru), там могут быть интересные стажерские вакансии.
  • Обязательно оставляйте свое резюме на всех профессиональных курсах, на которых вы учитесь. К таким школам приходят работодатели, которым интересны начинающие аналитики.
  • Если вы еще учитесь, следите за объявлениями для выпускников ВУЗов.
  • Напишите в своих соц.сетях о том, что вы ищите работу. Расскажите это всем, кого хорошо знаете (идеально, если человек из профессии). Делайте это, даже если ищите временную работу. Никогда не знаешь, где повезет и откуда прилетит классная вакансия.

Собеседование

Цель: подготовиться и успешно пройти собеседование в компанию-мечты.

Соглашайтесь на любую возможность пройти собеседование.
Ходите на все собеседования, по возможности, очно. Не инициируйте дистанционное общение сами.

  • Вы потренируетесь рассказывать о себе и своем опыте.
  • Узнаете, что стандартно спрашивают работодатели и научитесь отвечать на эти вопросы.
  • Изучите разные компании и узнаете, как там все устроено внутри в плане задач по аналитике.
  • Познакомитесь с нанимающими менеджерами. Это вам пригодится в будущем. Рынок очень узкий и вы еще можете пересечься в других компаниях, митапах, семинарах, чатах и т.д.
  • Обязательно послушайте наш подкаст про поиск работы в США, там много хороших рекомендаций о важности тренировочных собеседований и навыке самопрезентации.

Делайте все тестовые задания!

  • Это дает возможность профессионально прокачаться.
  • Некоторые тесты вы можете использовать в качестве портфолио.
  • Или даже частично использовать их  для собеседований в других компаниях.

Что смотрят на тестовом для Junior Data Scientists?

  • Смотрят на то, как написан код.
  • На аккуратность оформления (чтобы было понятно другому человеку).
  • На сделанные выводы и логичность этих выводов.
  • На общую коммуникацию в процессе решения задачи. Например, смотрят, на то: Задаете ли вы вопросы? Гуглите ли перед тем, как их задавать? Оцениваете ли сроки адекватно? Выдерживаете ли сроки?

Перед собеседованием

  • Соберите предварительно информацию о компании. Чем она занимается? На чем зарабатывает? Где используется аналитика? И т.д.
  • попробуйте узнать, как проходят собеседования. Некоторые компании открыто про это пишут. Поспрашивайте знакомых и друзей тех, кто сейчас работает или ранее работал. Спросите рекрутера, как лучше подготовиться.

На самом собеседовании
Продемонстрируйте интерес, задайте вопросы.

  • То, какие вопросы вы задаете, демонстрирует вашу мотивацию и то, что на самом деле вам важно. Например, можно спросить, о том: когда мне повысят ЗП?А можно спросить: с какими технологиями работаете? Какие задачи нужно решать?

Этические правила

  • Не опаздывайте.
  • Оденьтесь опрятно.
  • Предупредите работодателя, если нужно перенести собеседование.

Правила для тех, кто приходит в Data Science  из другой сферы

  • Будьте готовы к тому, что вам придется упасть по ЗП-ожиданиям, по уровню позиции, по уровню задач (с точки зрения влияния на бизнес).
  • Причина даунгрейда должна быть понятна работодателю, а также адекватна, логична и убедительна.
  • Вы должны адекватно оценивать сроки своей профессиональной прокачки. Срок, когда Junior Data Scientist станет Middle специалистом обычно занимает не менее 1,5-2х лет.
  • Помните, что некоторые компании боятся брать кандидатов с серьезным бэкграундом в другой профессии. Вы должны продемонстрировать на всех этапах общения с работодателем свою готовность, лояльность, гибкость.
  • Каких бы успехов вы не достигли в своей прошлой профессии, приготовьтесь все начать сначала.

Про что спрашивают на собеседованиях?

  1. Вас спросят про предыдущий опыт.
  2. Захотят оценить широту вашего кругозора.
  3. Спросят, на чем специализируетесь или на чем хотите специализироваться. С чем уже успели поработать.
  4. Если есть хоть какой-то опыт: уточнят, какую роль выполняли в проектах. Что конкретно делали руками.
  5. Могут поинтересоваться, есть ли у вас исследовательский опыт (написание статей, участиев проектах).
  6. Кто-то захочет узнать, принимали ли вы участие в соревнованиях.
  7. Обязательно захотят оценить ваши базовые скиллов в программировании.

New.HR – рекрутинговое агентство, которое специализируется на Digital-рынке и решает задачи бизнеса с помощью найма профессионалов.

Одна из главных специализаций агентства - поиск Аналитиков и Data Scientists в Digital-компании. Руководитель этой практики найма – Оксана Прутьянова. Оксана более 7 лет занимается поиском аналитиков, например, в такие компании, как: Yandex, Mail.Ru Group, Avito, Aviasales, SuperJob, Wheely, Tutu.Ru и др.

Author image
Moscow Website
Руководитель практики найма Аналитиков и Data Scientists в New.HR. Искала аналитиков в такие компании как: Yandex, Avito, Mail.ru Group, GETT, SuperJob, Aviasales, Wheely, Tutu.Ru и др.