Эмили Робинсон - Data Science для карьериста

В КИТк около тысячи дата-сайентистов. Они собраны в команды, каждая из которых поддерживает свой продукт или подразделение. Кроме того, специалиста могут направить в отдел другого профиля для всесторонней поддержки. Например, у команд проектировщиков VR-шлемов, маркетологов, специалистов по продвижению VR-шлемов и менеджеров цепочек поставок есть свой дата-сайентист.

Если бы вы стали членом одной из этих команд по анализу данных, то быстро бы адаптировались. В крупных организациях новых сотрудников нанимают ежедневно, поэтому в компании должны быть стандартные процессы выдачи ноутбука и обеспечения доступа к данным. Также сотрудников обучают работать со специализированным ПО. В команде вам поручат заниматься анализом данных для конкретной области. Это может быть создание отчетов и диаграмм, которые помогут менеджерам обосновать бюджеты проектов. Вам также могут поручить построение моделей МО – они передаются разработчикам для запуска ПО в продакшен.

Скорее всего, в вашей большой команде будет полно опытных специалистов. Поскольку КИТк – компания крупная и успешная, она может привлекать множество профессионалов. Вы будете работать в большой команде, члены которой нередко работают над практически несвязанными задачами, например один сотрудник может выполнять исследовательский анализ на R для директора, а другой – строить модель МО на Python для соседнего отдела. Размер команды – это и благословение, и проклятие в одном флаконе: вы можете обсудить свои идеи со многими экспертами, но большинство из них, скорее всего, не знакомы с вашими конкретными задачами. Кроме того, в команде есть устоявшаяся иерархия. К специалистам на более высоких должностях, как правило, прислушиваются чаще, потому что они опытнее и в своей профессиональной сфере, и в работе с различными отделами КИТк.

Работа вашей команды – это здоровый баланс между поддержанием деятельности компании (например, составление ежемесячных отчетов и ежеквартальное обновление модели МО) и реализацией новых проектов (например, создание новых прогнозов). Руководитель команды должен искать золотую середину между потоком запросов от других команд, которым результаты нужны в ближайшее время, и желанием взяться за что-то инновационное – не востребованное сейчас, но полезное в долгосрочной перспективе. Крупные финансовые возможности КИТк позволяют компании заниматься инновациями и НИОКР гораздо больше, чем другим организациям. Благодаря этому, в свою очередь, команды охотно работают над новыми интересными проектами в Data Science.

КИТк – крупная организация. При таких масштабах не избежать использования различных типов технологий между подразделениями. Один отдел может хранить данные о заказах и клиентах в базе Microsoft SQL Server, другой – записывать все в Apache Hive. Мало того, неупорядоченными являются не только технологии хранения данных, но и сами данные. Неупорядоченные технологии хранения – еще полбеды, ведь сами данные тоже ведутся по разным принципам. Одно подразделение индексирует записи о клиентах по номеру телефона, другое – по адресу электронной почты.

У большинства организаций такого же масштаба есть собственный арсенал технологий. Поэтому вам как сотруднику КИТк придется освоить способы работы с данными, характерные именно для этой компании. Изучение специализированного софта здорово поможет на текущей должности, но не в других фирмах.

Вам как специалисту по данным наверняка понадобится несколько видов инструментов. Поскольку КИТк – компания весьма крупная, она хорошо поддерживает распространенные языки, такие как R и Python. Некоторые команды порой работают с платными языками вроде SAS или SPSS, но это бывает реже. Если вы хотите использовать необычный язык, который нравится вам, но мало кем используется (скажем, Haskell), нужно будет получить согласие руководителя.

Комплекс технологий МО сильно различается в зависимости от отдела. Некоторые группы используют микросервисы и контейнеры для эффективного развертывания моделей, тогда как другие работают с устаревшими производственными системами. Разнообразие стека для развертывания ПО затрудняет подключение к API других команд; единой базы знаний или хотя бы понимания того, что происходит, попросту нет.

Быть дата-сайентистом в КИТк означает иметь потрясающую работу в потрясающей компании. А поскольку эта компания технологическая, сотрудники знают, кто такой специалист по данным и что полезного он может сделать. Когда все понимают вашу роль одинаково, это значительно облегчает работу. Если в компании много дата-сайентистов, значит, у вас будет широкий круг поддержки, а также возможность плавно влиться в команду и получить доступ к необходимым ресурсам. Оказаться в затруднении один на один – редкость.