Работа в IT может быть не только спасением от неинтересной или низкооплачиваемой работы (или того и другого), но и новым витком уже успешной карьеры. Так получилось у выпускницы Skillfactory Елены Трацевской, которая добилась успеха в издательском деле, а затем решила попробовать себя в качестве аналитика. Делимся ее историей.
Прошлое место работы: Издательский бизнес
:
Новое место работы: BI-аналитик
После пандемии я почувствовала, что теряю драйв
Уходила из руководства издательскими проектами на пике. Мои проекты побеждали в профессиональных конкурсах не только в Санкт-Петербурге, но и в Москве. Награждение в дворцовых интерьерах и с мощным застольем, теплоходные туры в рамках подведения итогов конкурсов. Отклик порой имела феерический. Чего стоит звонок в отеле на Полянке в Москве в номер: «Для Вас пакет от Михаила Шемякина на ресепшн». У меня не было никакого выгорания в профессии и малюсенькой зарплаты. Я в принципе считаю, что менять что-то надо на волне успеха.
Важным поворотным моментом к переменам в стиле работы стала пандемия, когда я провела на удаленке два больших проекта. Обсуждение с заказчиками и подрядчиками в зуме, получение промежуточных результатов проекта на лавочке с чашечкой кофе, купленной навынос. Нервно, отчасти. Но без совещаний со смежными подразделениями, без лишних переговоров и согласований с руководством. Только работа на проекте. Чистое время, как в хоккее. В начале 2022 года почувствовала, что теряю драйв. У меня сформировалось устойчивое желание: хочу новое, хочу работать удаленно или комбинированный график.
Как иногда случается, варианты пришли сами. В определенный момент отовсюду повалил информационный поток про IT. В нем я отловила направление «Аналитика». Далее я перелистывала сайты, задержалась на одном вебинаре про профессии в IT с акцентом на анализ данных и Data Science. Честно отсмотрела полтора часа и отправилась гуглить «Аналитика». Направлений оказалось много. Отклонив для себя гейм и продуктовую аналитику, через некоторое время я определилась окончательно. Учитывая свое образование (техническое и бизнес-школа), я выбрала «Анализ данных».
Какой кайф, когда код срабатывает!
У меня есть опыт онлайн-обучения, но я решилась на полноценный курс не сразу. Сначала выбрала короткую и недорогую программу «Python для анализа данных».
Мне хотелось попробовать, насколько удобна сама платформа с тренажерами и теорией, и проверить, как я буду справляться с заданиями и укладываться в дедлайны. Плюс, если не получится, проще и выгоднее потерять небольшую сумму, чем ввязываться в схему возврата остатка платежа. В целом, это и потерей не назовешь, такой опыт ценен.
Итак, я выбрала Python для анализа данных. Тем более по программированию в институте у меня было «отлично», и циклы с for я уж точно вспомню. Первая треть курса далась тяжело, я вывалилась из дедлайнов. На этой части программы выживают либо люди с бэкграундом, либо самые терпеливые и замотивированные. Мой «прогресс» выглядел жалко, двигался медленно, но я вкладывала кирпичики в эти столбики, стараясь не думать о всей шкале и пороговых процентах до финального экзамена. Это выглядело как линия горизонта. Но какой кайф, когда код срабатывает!
На финальный экзамен вышла с нормальным запасом по времени. Мне, можно сказать, повезло. Проект строился на обработке DataFrame с помощью Pandas (любимое), а один из источников — данные Яндекс Метрики (понятное). Однако меня подкосили два момента: на загрузку решений и ответов в тренажере давали всего одну попытку, также в процессе не было консультаций менторов. Условия, приближенные к боевым, здесь заключались не в постановке задачи, а в предлагаемых обстоятельствах.
Сдала. 100% (общий 99%). От итога испытывала фееричный подъем, меня распирали эмоции. Путь в три с половиной месяца (по дедлайнам-то отводилось четыре) я прошла! Смаковала мгновения и не спешила нажимать заветную кнопку «Сертификат». Затем взяла полный курс по анализу данных, и было легче. Двигалась по курсу уверенно.
На хакатоне было сложно
Самое яркое впечатление от проектов — хакатон. Не буду описывать, как манят победа в хакатоне, строчка в резюме, реальные задачи и кейс в портфолио! Кроме того, для аналитиков данных не так много мероприятий подобного рода.
Его проводили для аналитиков совместно с МЭЦ (Московский экспортный центр). Об этом объявили в чате центра карьеры Skillfactory. Вписалась сразу, команду собрала сама. Название — это важно, придумала такое: GrokDataBand. В названии команды три ключевых слова:
- to Grok — неологизм, означает понимание чего-то на интуитивном уровне и отсылает к книге «Грокаем алгоритмы» Адитьи Бхаргавы;
- Data — данные;
- Band — отсылка к джаз-банду, яркий пример абсолютного взаимопонимания и командной игры.
Было сложно. Выступала как тимлид: коммуникация с организаторами, созвоны команды, планирование работы, дедлайны, а еще выводы по отдельным вкладкам, финальные дашборды и презентация.
Когда мы попали в топ-лист, уже было здорово. На закрытии хакатона на экране увидела название нашей команды, включились микрофоны, крики радости в эфир, тысячи «спасибо». Призовое место команды, собранной случайным образом, — это круто!
Я провела в поисках идеальной работы пять месяцев
В декабре SkillFactory объявили второй поток программы трудоустройства сроком на два месяца. Начали с резюме. Я рассуждала так: «Что, я не знаю, как резюме составлять?». Однако после модуля в курсе, вебинара и разборов резюме других участников (а не только своего) изменила оформление и формулировки. Получилось замечательно, сама бы себя приняла на работу. Кураторы честно отработали весь поток, больше 200 человек, правили, обосновывали, читали повторно и отвечали вновь.
Далее — тренажер-интервью с HR. Разобрали девять человек. Интересно было послушать других кандидатов в этой игре. Респект HR, набор вопросов был разнообразный, для каждого участника свой. Подготовиться в процессе возможности никакой.
Я отчетливо поняла, что Business Intelligence — это мое! В дашбордах могла сидеть, не замечая времени. Пробовала Tableau и Yandex DataLens, испытала Optimaсros и подступала к Loginom. Все же любимый инструмент — Power BI.
Я понимала, что окажусь на обочине рынка труда. На мероприятиях Хабра с работодателями из сотни вакансий только один запрос на BI. В программе SkillFactory на этапе анализа воронки откликов карьерными консультантами просто не могла набрать 10 в день, 300 в неделю, как другие аналитики. Порой читала про тысячи откликов. Подобного количества вакансий в BI просто не было.
В поиске провела пять месяцев: 142 отказа, больше десятка тестовых, несколько собеседований, пару-тройку раз отказалась сама. Никогда не рассылала резюме веерно. За тестовые бралась, даже понимая, что, скорее всего, не буду здесь работать. Но! Считала это не потерей времени в случае отказа, а полезным опытом и дашбордом в портфолио не с учебного курса.
Я продолжала в это время набирать стек на бонусных курсах SkillFactory, в том числе по BI, кроме того: ETL, OLAP-кубы, необходимые для BI dev. К моменту найма у меня был профиль с 25 проектами на GitHub, на «Хабр.Карьере», аккаунт LinkedIn c 500+ контактов и под 40 полноценных постов, где я почти каждый заканчивала примером своего дашборда. Там и нашла работу.
Попала сразу на технического специалиста, он оценил мои дашборды и пригласил на собеседование. Было техническое интервью онлайн. Затем — встреча с непосредственным руководителем. Самое потрясающее: в конце интервью мне предложили позицию выше, чем та, на которую я откликалась. Бэкграунд сыграл свою роль.
Всего я прошла четыре собеседования, HR был третьим. Последнее было самым сложным: с моделированием возможных ситуаций с заказчиком и вопросамb по техстеку на примере уже готовых дашбордов. Нужно было с экрана считывать ошибки (неочевидные) или неверные решения и предлагать варианты исправлений и/или оптимизации тут же. Определенно положительную роль сыграла моя направленность на эстетическую составляющую дашборда. Такое требование крайне редко попадается в вакансии, но я это делаю как дышу. Все-таки у меня в бэкграунде художественная школа и два года работы художником-оформителем.
Эта работа — полное совпадение с ожиданиями
Я работаю руководителем секции разработки моделей и BI-систем. Ровно то, чем хотела заниматься — строить дашборды как основное направление. У меня в работе управленческая отчетность, финансовый анализ главным образом, отчеты под заказ, автоматизация загрузки данных в Power BI. В стеке также PostgreSQL, что естественно, 1С и «Битрикс» — новое, Excel — куда ж без него. Много коммуникации с заказчиками и смежными подразделениями. Мне комфортно и нравится.
Эта работа — полное совпадение с моими ожиданиями. (Тук-тук-тук по дереву). Но я знала, чего хотела. Хотела только BI и никаких компромиссов. Какой девиз я могу предложить по итогу всем, кто еще только в движении к переменам: «Видеть цель, верить в себя и не замечать препятствий» (c).
