Борис Казаков: «Я был инструктором по скалолазанию, сменил страну, профессию и теперь анализирую данные»

Борис Казаков работал инструктором на московском скалодроме. Когда он переезжал в Черногорию, решил сменить и профессию, поэтому пошел учиться на курс по Data Science. Сейчас Борис работает аналитиком данных в компании — резиденте Сколково. Он рассказал нам, как без опыта найти работу за два месяца, почему стоит откликаться на вакансии middle-специалистов и что ему помогло освоить новую специальность. 

Новая страна — новая жизнь

До того как стать аналитиком данных, я не сразу задумался об IT. После школы пошел учиться на менеджера, работал в продажах и отделе маркетинга, понял, что это не мое, и ушел заниматься своим хобби — стал инструктором в сфере экстремального спорта и туризма. Занимался всем, связанным со скалолазанием и альпинизмом. Это любимая работа, но в прошлом году я решил переехать в Черногорию, пришлось уйти. 

Когда ты работаешь тренером, инструктором — ты меняешь место жительства, и все приходится начинать заново. Все клиенты остаются на старом месте, надо нарабатывать новых. Еще сложнее, если меняешь страну и начинаешь работать с другим законодательством. В Черногории у меня есть знакомые, которые продолжили работать в экстремальном спорте; я же решил, что, раз все нужно начинать сначала, начну в новой профессии. 

Сначала было не сложно, но потом появилась проблема

Мысли об IT меня посещали давно. Я читал про Data Science и понимал, что мне нравятся идея и применение. 10 месяцев назад, в 2022 году, я решил пойти учиться: выбрал курс и начал заниматься. Параллельно за это время прошел еще несколько небольших курсов.

Я переехал с девушкой. Она тоже меняла профессию и много училась — вместе было веселее. В начале курса было все просто, я проходил тему за темой. Затем столкнулся с проблемой. Освоить все отдельно было не сложно, но, чем сильнее я углублялся в программу, тем быстрее забывал то, что учил ранее. Приходилось постоянно возвращаться и освежать знания. 

Поняв, что не особо внимателен и быстро забываю информацию, я сделал себе интерактивный справочник. Я заносил туда всю новую информацию и систематизировал ее, чтобы быстро находить нужную. Справочником пользуюсь до сих пор. 

Бывало тяжело, но в такие моменты нужно психологически заставить себя садиться и делать. Самым интересным для меня оказалось исследование тех или иных признаков в Data Science. Это похоже на небольшое расследование: нужно понять специфику, как работает та или иная вещь, как работают данные, какие это данные, какие особенности связаны с тем, как их собирали и хранили. На интересе и понимании, что мне нужна работа, я шел дальше. 

Поиск работы — это тоже работа

Примерно после четвертого модуля нам сказали, что можно начинать искать работу. Стал просматривать вакансии, увидел, сколько всего требуется от соискателей, и понял, что нужно учить еще больше, подстраиваться под требования рынка. 

Из того, что мы еще не проходили к тому моменту, я решил освоить еще четыре области знаний и прошел несколько дополнительных коротких курсов. Так, во многих вакансиях на аналитика данных требовали знать BI-инструменты, уметь работать с базами данных, проводить A/B-тестирование. Также сделал упор на статистику и Excel. В компаниях часто его используют. И я, как аналитик, должен подавать данные на языке, понятном менеджерам. 

Поиск работы — это работа: нам рекомендовали каждый день находить определенное количество вакансий, понимать, что требуется, обязательно писать сопроводительные письма. Я так и делал: писал письма по восемь часов. 

Сначала откликов практически не было. Присылали отказы из-за того, что я нахожусь не в России, предлагали стажировку, на которой искали не аналитика данных, а продавца-консультанта. В какой-то момент я понял, что вакансии, которые я нахожу, заканчиваются, — и решил перестроить стратегию поиска.

Оказалось, что моей основной ошибкой было искать вакансии для людей без опыта. Не все работодатели осознают, кого хотят нанять, либо специально завышают требования. Нужно сыграть в игру, показать опыт. 

Как я переделал резюме, чтобы меня заметили

Я прошел карьерную консультацию, переделал резюме.

Убрал упоминания о том, что я начинающий аналитик, а на первое место вывел то, что уже умел делать, стек, в котором мог работать. Расписал подробнее навыки. Например, если ты пишешь, что можешь работать с SQL-запросами, этого мало. А если пишешь, что умеешь создавать оконные функции, и добавляешь ссылку на пример работы, уже лучше. 

Добавил в резюме единственный учебный проект, но расписал его в деталях. Обычно резюме просматривают HR-менеджеры. Они видят, что у человека есть стек, а по стеку — проект. Значит, соискатель формально подходит под требования. Его передают техническому специалисту, который понимает, что соискатель может писать код. Шансы пообщаться на собеседовании растут.

В целом на поиск работы у меня ушло два месяца. Я получил примерно 10 откликов, сделал около четырех тестовых заданий, прошел одно собеседование, после которого меня взяли на работу. Процесс пошел гораздо быстрее, когда я перестроил стратегию и перестал искать вакансии для соискателей без опыта. 

Чтобы выполнить тестовое, я за день прошел новый курс

Я увидел вакансию аналитика данных в компанию «Спутник» — это резидент Сколково, который создает «умные» домофоны и разрабатывает приложения к ним. Отправил резюме, написал сопроводительное письмо о том, что хочу у них работать. Мне прислали тестовое задание. Нужно было взять дашборд, рассказать, почему он плохой и как можно его улучшить. 

Я в срочном порядке изучил еще один BI-инструмент, с которым раньше не сталкивался: за день прошел курс по нему, начал учиться составлять красивые дашборды, собрал сведения, как правильно и как неправильно с ними работать. Нашел в сети пример максимально плохого дашборда, который мог бы исправить кто угодно, в сжатые сроки переделал его и красиво это подал. 

Меня пригласили еще на два собеседования. Это оказался один из случаев, о которых я говорил ранее: компания искала человека с опытом, но по факту им нужен был junior, который обучится у них и выполнит свои задачи с нуля. 

Каждый день — новые цели

Я работаю полтора месяца. Моя первая задача — организовать сбор информации из баз данных. Есть много команд, каждая занимается чем-то своим. У них свои базы данных, которые мне нужно объединить. Необходимо понять, какие базы данных есть в компании, как собирается и хранится информация с точки зрения бизнес-процессов. Узнать, какие признаки требуются менеджерам по продажам, придумать структуру, которая позволит собирать данные, хранить их и делать так, чтобы все быстро работало. 

Три недели я знакомился с работой, обсуждал с коллегами, как выполнить задачу. Сейчас потихоньку реализуется первый этап: люди выкладывают информацию, которую я запрашивал, все начинает работать. Я понемногу перехожу к BI-аналитике — собранные данные нужно представить для бизнес-подразделений в удобном виде. Важно быстро осваивать новые инструменты и быть максимально точным с данными, постоянно перепроверять себя. 

Я работаю удаленно, как и многие сотрудники, живущие в разных странах. Компания выходит за пределы России на рынки Турции, Казахстана и других стран, поэтому проблем с удаленкой нет. Каждый день — новые цели, которые нужно достичь. Как именно я буду это делать — не принципиально, мне дана достаточно большая свобода. 

Испытательный срок я прошел, работаю в штате. Зарплата пока меньше, чем на прошлом месте, но я понимаю, что через год буду более сильным специалистом, задачи станут сложнее, а доход — выше. Мне очень интересна специальность. Анализ данных — точно мое. Я знаю тех, кто учились на аналитиков, но затем уходили в другие сферы. Мне же, наоборот, нравится это постоянное колдовство. Ты что-то делаешь, и каждый раз искренне удивляешься результату. Меня захватывает работа: она похожа на расследование и решение головоломок.  

Многие популярные выражения об IT оказались мифами

В прошлом году, когда только пошел учиться, повсюду слышал, что IT-специалисты не нужны, скоро их заменят нейросети. Или что айтишников слишком много и невозможно найти работу, особенно без опыта. Это ерунда: вакансий много и становится больше. Нейросети ничего не решают. Конечно, в технологических компаниях были крупные сокращения, но сейчас некоторые из них снова открывают набор. IT — очень быстро развивающаяся сфера, в которой нужно много узких специалистов. Поэтому, мне кажется, что на рынке не появится «пузыря».