Аналитика данных — неотъемлемая часть современного бизнеса. Качественная обработка информации обеспечивает компаниям верные решения и инсайты. Сегодня расскажем о Data Analyst, занимающихся анализом данных, и поделимся историей поиска опытного кандидата этого профиля в международный проект.
Аналитик данных собирает и обрабатывает информацию, находит закономерности в ней и интерпретирует их. Благодаря его деятельности, компании могут использовать внутренние сведения для открытия новых возможностей развития. Чаще всего такие специалисты востребованы в компаниях, которые ориентируются в решениях на big data и аналитику данных.
Hard skills Data Analyst
Может показаться, что Data Analyst и Data Scientist отвечают на одни и те же вопросы. Да, они могут использовать одинаковые инструменты, но при этом решают разные задачи. Аналитик данных формирует и проверяет гипотезы, даёт ответы на запросы от бизнеса, т.е. извлекает из информации практическую пользу. Ему важно не только верно трактовать показатели, но и качественно визуализировать их для дальнейшего принятия решений. В его деятельности больше коммуникации с заказчиком, чем в работе специалистов по data science.
В свою очередь, Data Scientist занимается поиском неочевидных закономерностей и построением возможных моделей развития. Он применяет сложные аналитические программы, машинное обучение и статистические методы.
Александр Ковалев, консультант: «Наш клиент — стартап, разрабатывающий облачную рекрутмент-систему, построенную на ML, — нуждался в Data Analyst, который сможет практически «с нуля» построить структуру аудиторных и бизнес-метрик продукта, будет формулировать гипотезы, проводить предварительную оценку и A/B-тестирование и займется развитием аналитического хранилища с помощью ETL-процессов.
Кандидату предстояло работать в масштабном, ответственном проекте, поэтому от него требовались прокаченные hard и soft skills. Плюсом данного кейса стало то, что мы не были ограничены поиском специалиста из конкретного региона, т.к. формат работы носил удаленный характер. Мы проанализировали собственную базу и компании и выбрали кандидатов, которые использовали технологии, схожие с технологиями клиента. В итоге у нас получился лонг-лист из почти 100 опытных аналитиков данных. У клиента были очень высокие требования к знаниям соискателя, поэтому было решено на HR-интервью задавать вопросы по технологиям, с которыми работал кандидат, и проверять знание теории вероятности. Так мы смогли сэкономить время нанимающих менеджеров, отобрав наиболее подходящих претендентов. В итоге работодатель познакомился с 10 релевантными кандидатами. Трое из них отлично показали себя на тех. интервью, и один получил оффер.
Выбранный специалист обладает большим опытом работы. Он получил Ph.D. в области теоретической физики и M.Sc . по математической физике в университете Гамбурга, несколько лет занимался научной деятельностью в области теоретической физики. Затем работал в качестве Data Scientist в международной косметической компании в Западной Европе. Он обладает отличными прокаченными hard и soft skills. Владеет современными инструментами работы с большими данными, может с их помощью решать сложные задачи, отлично знает английский и немецкий языки. Прекрасно работает в команде и умеет объяснять сложные вещи простым языком. К тому же хотел работать в удаленном формате и был заинтересован в проектах с упором на аналитику и разработку. Клиент и соискатель довольны своим решением».
Если в вашу компанию нужны специалисты по работе с данными или IT-специалисты любого другого профиля, напишите нам, мы найдем подходящих кандидатов.