За три месяца нашел работу по новой профессии: история Михаила Созонова
Более трети IT-специалистов тратят на поиск работы до полугода, показало исследование ITQuick и «Зарплаты.ру». Выпускнику «Аналитики данных» Михаилу Созонову потребовалось три месяца активных поисков, чтобы найти место, подходящее под его требования.
Содержание
В статье Михаил делится своим опытом, планами на будущее и рекомендациями для тех, кому только предстоит выходить на рынок труда.
Когда появился интерес к аналитике данных
В магистратуре ИТМО был предмет, связанный с аналитикой данных. Благодаря ему я впервые поработал с ML-моделями, базово познакомился с SQL и статистикой. Так заинтересовался темой.
К сожалению, после первого курса подобные дисциплины убрали. Из-за этого мне стало сложнее посещать занятия, поэтому взял академ и начал искать работу. Параллельно присматривался к аналитике и пытался понять, нравится ли мне это. Изучал требования рынка, смотрел, какие навыки нужны, какие инструменты есть.
Как попал в karpov.courses
Я долго выбирал, куда пойти учиться. Даже сделал сравнительную таблицу, в которую вносил названия школ, курсов, цены и отзывы. А так как до этого просматривал много вакансий, было понимание, какие умения важны для специалиста. Соответствующие темы искал в программах обучения.
По совокупности параметров выбрал «Аналитику данных». В пользу karpov.courses сыграло и то, что работодатели часто указывали опыт обучения в школе как преимущество при отборе, а еще мне понравились бесплатные материалы на Stepik.
С какими сложностями столкнулся во время обучения
Не назову себя математиком, поэтому эта часть программы давалась тяжело. Когда дошли до визуализации, у меня уже накопилась усталость, был близок дедлайн промежуточного проекта, нередко были проблемы при пуше изменений в Git.
Пробелы в знаниях закрывал или с помощью одногруппников, или доступной в сети информацией. Например, читал «Практическую статистику для специалистов Data Science» Питера Брюса и «Статистику для всех» Сары Бослаф. Смотрел видео на YouTube karpov.courses и Avito Analytics Academy.
Это не было прям трудно, но из-за совмещения с работой не успевал восстанавливать силы.
Как проходил поиск новой работы
Во время учебы я был картографом в «Яндекс Картах»: рисовал дороги и здания по обратной связи от пользователей. Как только курс закончился, начал искать вакансии аналитика данных.
Так выглядит QGIS — программа для создания и редактирования геопространственной информации
Преимущественно откликался на HeadHunter, иногда находил интересные предложения на «Хабр Карьере», в Telegram-каналах Data Science Jobs и «Работа ищет аналитиков / Вакансии». Всего отправил 400 откликов и получил восемь приглашений на собеседование.
Перед этим обращался в Центр карьеры karpov.соurses. Один раз отправил резюме, мне дали обратную связь, я внес изменения и решил не показывать файл повторно. До этого еще принимал участие в прожарке резюме, которую проводили в нашем чате. И смотрел, какие рекомендации дают другим. Думаю, так удалось избежать большинство ошибок.
По опыту, не пишите о себе того, чего на самом деле нет. Используйте нормальную фотографию и не просите зарплату лида, когда опыта кое-как хватает на позицию junior-специалиста.
К откликам прикреплял ссылку на свой профиль на GitHub
Что в собеседованиях показалось самым сложным
Технические скиллы. Часто были задания на SQL, которые в условиях стресса сходу не всегда удавалось решать правильно. Также было одно не очень сложное, но непривычное интервью: там нужно было под запись отвечать на вопросы и решать задания. Еще меня спрашивали, готов ли я пройти полиграф.
Самое короткое собеседование длилось две минуты. Я забыл, как считается какой-то показатель — и рекрутер закончил общение. Поэтому рекомендую обновлять теоретические знания: проходиться по базовым терминам, формулам, инструментам.
Кем сейчас работаю
Аналитиком данных в BIA Technologies. Делаю дашборды в Power BI, пишу небольшие скрипты на Python для автоматизации процессов, делаю расчеты в Excel. В общем, лишаю коллег рутинных задач.
Планирую и дальше развиваться в сфере: пройти курсы «Добрый, добрый Python» на Stepik, разобраться в объектно-ориентированном программировании, инженерии данных, внутреннем устройстве SQL, параллельных вычислениях.
Совет студентам
Будьте максимально вовлечены в процессе собеседования и общения с рекрутером. Работодателям важно видеть интерес к компании и профессии в целом.
