Мы написали статью
«Рынок труда аналитиков и Data Scientists» для блога Нетологии на Хабре. 🤓 Автор: Оксана Прутьянова, руководитель практики аналитики и Data scientists в
New.HR.
О чем статья?
🔵
Из чего складывается уровень дохода Data Scientist? ➖ Общий опыт работы по специальности.
➖ Глубина профессиональной экспертизы.
➖ Образование в статусном и котируемом вузе. Например, сильных аналитиков готовят в МФТИ, МГУ, ИТМО.
➖ Локация — в Москве денег больше. Но даже в регионах можно зарабатывать сопоставимые деньги. Например, в городах с сильной академической базой, таких как Новосибирск. Также на столичный уровень зарплаты можно рассчитывать, работая над проектом дистанционно.
➖ Знание английского языка сильно расширяет возможности и позволяет состоять в мировом профессиональном сообществе. Следить за публикациями, учиться по программам лучших мировых вузов, рассматривать вакансии за рубежом, писать статьи на английском.
⚫️
Что может повысить ценность Data scientist в глазах работодателя? ➖ Знание уникальной технологии. Когда специалист становится экспертом в узкой профессиональной области, например он крут в NLP — это увеличивает его стоимость на рынке.
➖ Опыт работы в развитой, хайповой сфере: всё что связано с компьютерным зрением, робототехникой, беспилотниками и так далее. Стоимость специалиста зависит от пересечения спроса рынка, общих трендов и знаний специфического, узкого сегмента.
➖ Разносторонний опыт. Некоторые работодатели рассматривают специалистов только из своей сферы, например, из банков. Но выигрывают те, кто смотрят шире и приглашают аналитиков из других областей. Потому что кандидат может привнести новое видение, применить неочевидные инструменты и подходы.
➖ Опыт создания собственного стартапа. Для работодателя это значит, что специалист может понимать поставленные задачи на уровне бизнеса.
➖ Участие в международных проектах. Можно получить грант или поучаствовать в конкурсе на Kaggle.
➖ Опыт работы в зарубежных компаниях. В иностранных компаниях приняты другие стандарты и подходы к бизнесу, и это ценится в российских компаниях.
🔴
Что надо делать Data scientist, чтобы повысить свой доход? ➖ Постоянно обучаться и точечно развивать свою экспертизу. Для этого важно следить за трендами рынка, чтобы прокачивать востребованные компетенции.
➖ Уметь разговаривать на языке бизнеса. Быть проактивным, понимать и доносить пользу своей работы руководителям.
➖ Формировать вокруг себя команды. Можно стать руководителем или тим-лидом небольшой команды либо учебного проекта. Опыт менеджерства на любом уровне востребован.
➖ Профессия Data Scientist очень востребована рынком. Поэтому, есть и ленивый путь — просто переходить из компании в компанию. Так можно повышать уровень дохода на 20-30%. Но это возможно делать только до определенного уровня.
🔘
Что надо делать руководителю Data scientist, чтобы зарабатывать ещё больше? ➖ Уметь смотреть в будущее. Сама профессия во многом про то, чего еще нет. Если менеджер может выходить за горизонты существующих решений, то он точно будет востребован. Уметь опережать конкурентов — значит зарабатывать больше.
➖ Делитесь результатами своей работы, чтобы получить признание профессионального сообщества. Пишите научные статьи, выступайте с докладами — даже если есть всего несколько десятков человек в мире, которые понимают, что вы вообще написали. Чем уже рынок, тем меньше комьюнити, но за экспертами этого сообщества следят все.
➖ Делитесь своей экспертизой, читайте лекции, ведите курсы. Это повысит вашу узнаваемость среди студентов и преподавателей, что также может влиять на получение интересных предложений о работе.
Остальное — по ссылке:
https://is.gd/oXU85jА еще, уже совсем скоро выйдет наше
исследование рынка зарплат Аналитиков и Data Scientists. Картинка с ЗП как раз оттуда 😍
