Доброе утро!

В короткую рабочую неделю хочу рассказать об инструментах, которые ускоряют и упрощают работу ИТ-рекрутеров.

Сложность текста - средний

🗣Расскажу про инструмент, который открыл для себя в начале 2023 года - GlossaryTech - это приложение, предназначенное для создания и управления техническим глоссарием.

Я установил себе веб версию в браузер Google Chrome.

📝Суть в одном предложении - это приложение, которое находит на открытой странице все технические термины, подсвечивает их, и при наведении мышкой показывает краткое описание технологии/инструмента/термина.

🔎Вот его основные плюсы и минусы.

➕Плюсы:

1️⃣ Удобный интерфейс: Приложение имеет интуитивно понятный интерфейс, что делает его простым в использовании даже для новичков.
2️⃣ Централизованное хранилище: GlossaryTech позволяет создавать и хранить все технические термины и определения в одном месте, что делает управление глоссарием удобным и эффективным.
3️⃣ Коллаборация: Приложение поддерживает возможность совместной работы над глоссарием. Пользователи могут легко добавлять новые термины, редактировать и обсуждать их.
4️⃣ Интеграция: GlossaryTech интегрируется с различными инструментами разработки, такими как Jira и Slack, что упрощает обмен информацией между различными командами.
5️⃣ Версионирование: Приложение автоматически сохраняет историю изменений, позволяя отслеживать и восстанавливать предыдущие версии глоссария.

➖Минусы:

1️⃣Ограниченный функционал: Несмотря на удобство использования, GlossaryTech может быть ограничен в возможностях по сравнению с другими инструментами. Некоторые расширенные функции могут отсутствовать.
2️⃣ Платная версия: Некоторые функции могут быть доступны только в платной версии приложения, что может быть ограничением для небольших команд или ограниченного бюджета.
3️⃣Зависимость от интернет-соединения: GlossaryTech требует постоянного подключения к интернету для работы, поэтому в оффлайн-режиме функциональность может быть ограничена.

⚖️В целом, GlossaryTech - полезное приложение для создания и управления техническим глоссарием, которое очень сильно упростит работу не только начинающему IT-рекрутеру или HR. И если вы осваиваете с нуля другую ИТ профессию - очень удобно читать различные статьи и документы, сразу же погружаясь в терминологию.

Если же вы Менеджер, внутренний технический заказчик - то смело делитесь с коллегами не-технарями, это очень упростит вашу с ними коммуникацию и позволит быстрее понимать друг друга.

☝️З.Ы. - есть уже российский аналог от рекрутингового агентства HR Prime - Словарёк. Оба этих расширения можно скачать, найдя по названию в Google браузере.

Спасибо тем, кто дочитал. Делитесь, какие инструменты помогают и упрощают вам вашу работу?

#worksmart #tools

Время = наше всё

Сложность текста - средний

🇦🇺Не планировал сегодня пост, пишу по горячим следам - пришёл запрос от клиента помочь с составлением сопроводительного письма для Австралийской компании.

📍Требования к письму выглядят так:

1) Please outline how your skills and experience are a good fit for this role?
2) What software development methodology have you used in previous projects?
Answer size should be 1000 characters or less.

❓В целом понятно, что ничего непонятно :) Что писать в этих сопроводительных письмах? Знакомо?

✍️Классические варианты решения в таких случаях - это:

1️⃣ Писать типовые сопроводительные на все вакансии (1 час на подготовку финального варианта и потом 1 минута на отправку/рассылку)

2️⃣ Писать индивидуальные сопроводительные (1 час на подготовку шаблона и до 30 минут на корректировку под каждую вакансию)

🙅Но отставим классику.

💡Сейчас еще появляется вариант с использованием ИИ - попросить его подготовить шаблон письма, с персонализацией под вакансию - который я и использовал.
Время от запроса клиента до отправки готового шаблона - 10 минут.

Возможно вам пригодится этот вариант. Какая последовательность шагов:

1️⃣просите чат GPT помочь с составлением Cover Letter

2️⃣ Чат просит прислать детали по вакансии (название компании, должность, краткое описание) и спрашивает, что вы хотите подсветить в сопроводительном письме

3️⃣ даёте чату всю требуемую информацию. Не забывайте указать требования компании к письму (смотри требования выше в этом посте)

4️⃣получаете готовый шаблон

5️⃣ проверяете, корректируете, вносите правки по необходимости. Параллельно замечаете, как круто соблюдены требования работодателя к письму

6️⃣ отправляете готовый вариант

🏆На всё про всё уходит 10-15 минут и минимум стресса на тему "Что же писать в этом дурацком сопроводительном"?

В скрине в начале поста мои вопросы и ответы чату GPT - велком, кому пригодится.

Пишите, что бы вы поменяли/предложили в таком запросе? Как его улучшить?

Анализируй это (часть1)

Сложность текста - средний

На прошлой неделе состоялся разговор, который подтолкнул меня к написанию этой серии текстов.

📖Контекст - человек хочет попробовать себя в ИТ сфере и теряется от разнообразия информации: не понятно, как подступиться и с чего начать знакомство с этой сферой. Кому знакомо?

🧐У меня были такие же сложности 5 назад, и как же я был рад любой полезной информации.

Так вот, представьте, что вы решили уйти в айти :)
У вас хорошие навыки анализа, логическое мышление, понимание целей и задач бизнеса. В разработку вы не очень хотите. Один из логичных вариантов - освоить профессию аналитика.

⁉️Звучит отлично и просто?:) Как бы не так)

🔎Когда вы начинаете с нуля гуглить про аналитика в ИТ, вдруг выясняете, что не все йогурты одинаково полезны все аналитики разные. Что же делать?

🧘Как минимум - сделать глубокий вдох и не паниковать) Начнём по порядку.

Глобально, можно выделить три роли в аналитике в ИТ

1️⃣Дата Аналитик (Аналитик данных, Data Analyst)

2️⃣Бизнес Аналитик

3️⃣Системный Аналитик.

Сегодня мы поговорим о том, кто такой Дата Аналитик.

В профессии нам поможет разобраться эксперт, Дата Аналитик и Дата Сайентист с международным опытом - Мария Ларина (тут LinkedIn страничка Марии) :

"Основная задача дата аналитика собирать, обрабатывать, изучать или интерпретировать данные.
Есть несколько видов дата аналитиков, для всех важно уметь работать с данными и писать запросы, строить графики, интерпретировать результаты.

По работе я встречалась с дата аналитиками:

1️⃣ Которые занимаются только отчетностью, для них важны следующие скиллы:
Сильные навыки работы с базами данных (SQL), знание языка Python, но может быть достаточно и опыта с Excel. Важно умение работать в сжатые сроки, повышенная внимательность, работа часто рутинная.

2️⃣Аналитики-дата саентисты, у которых в стеке задач не только построение моделей, но и поиск инсайтов, ad-hoc запросы, проверка стат гипотез, A/B тестирование итд

Я много работала в такой роли. Тут важны знания и опыт работы с базами данных (SQL), Python, ML (Machine Learning) знания, мат статистика на высоком уровне

3️⃣ аналитики "таблошники"

Тут важны сильные SQL, Python навыки + Tableau или другие средства визуализации, очень много таких вакансий сейчас.
Так как в этой работе требуются отчеты для топ-менеджмента, важно умение работать в сжатые сроки, стрессоустойчивость

4️⃣ Аналитики дата инженеры
Это специалисты, которые разбираются в DWH, архитектуре данных, тут уже ближе к программированию, больше инженерных задач, меньше задач с коммуникацией. "


📝Если подытожить, кто такой Дата аналитик?

📍Все крупные компании сейчас занимаются сбором данных. Это сейчас критичное условие для выживания и конкуренции на любом рынке.
📍Данные нужны, чтобы понять покупательскую способность, поведение клиентов, реакцию на новые продукты, акции, и так далее - и в дальнейшем предсказать спрос и доход компании.
📍Данные могут быть очень разными (упорядоченными, разрозненными, иметь разную структуру, поступать из миллиона источников).
📍Это объёмы цифр и данных в гигабайтах и терабайтах. Вручную, даже большой командой такой массив данных обрабатывать долго и сложно, поэтому для анализа создаются средства автоматической обработки (сортировки, систематизации) данных.

🎯И роль дата аналитика в том, чтобы работая с инструментами автоматизации (языки программирования, базы данных, средства визуализации) собирать, обрабатывать, изучать или интерпретировать такие данные.

Спасибо, всем, кто дочитал! В следующих частях расскажу про роли Бизнес аналитика и Системного аналитика.
Пишите, был ли полезен текст? Про какие профессии еще хотели бы прочитать?

#эксперт #worksmart

Словарик терминов к статье выше ⬆️

Вчера зафейлил, не подготовил словарик к статье выше, а ведь это одна из фич моего канала :) Исправляюсь :

SQL расшифровывается как "Structured Query Language" (структурированный язык запросов). Это особый язык, который используется компьютерами для работы с базами данных.

🧐Представь себе базу данных, как большой ящик с множеством ящиков внутри. В каждом ящике находятся разные вещи, такие как игрушки, книги или одежда. SQL помогает нам задавать вопросы и получать нужную нам информацию из этих ящиков.

🔎Допустим, тебе нужно найти все красные игрушки в ящике. Ты бы задал базе данных вопрос с использованием SQL, например так: "Покажи мне все красные игрушки".

❤️И база данных просмотрела бы все ящики, нашла красные игрушки и показала их тебе.

💻SQL позволяет нам задавать вопросы и давать команды базе данных, чтобы получить нужную нам информацию. Это как разговор с базой данных, в котором мы сообщаем ей, что нам нужно.

"Ad-hoc" — латинская фраза, означающая «для данного случая», «специально для этого». Как правило, фраза обозначает способ решения специфической проблемы или задачи, который невозможно приспособить для решения других задач и который не вписывается в общую стратегию решений, составляет некоторое исключение.

Это термин, который мы используем, когда мы хотим сделать что-то только для определенной цели или ситуации, без плана или установленных правил.

📍Пример: представь, что ты с семьей планируешь пикник, и вы решаете устроить ad-hoc пикник. Это означает, что вы не придерживаетесь строгого плана или графика, а вместо этого делаете решения или изменения в зависимости от конкретной ситуации или цели в данный момент. Вы можете выбрать место, собрать еду и решить, что делать на основе текущей ситуации.

☝️Итак, "ad-hoc" означает делать что-то без фиксированного плана и вместо этого принимать решения или вносить изменения, исходя из конкретной ситуации или цели в данный момент.

A/B тестирование — это метод, который помогает сравнить две разные версии чего-то, чтобы узнать, какая из них лучше.

Вот как работает A/B тестирование:

🟢🔵Предположим, у тебя есть веб-сайт, и ты хочешь узнать, какой цвет кнопки людям нравится больше: синий или зеленый.

Ты можешь разделить посетителей на две группы. Группа A видит синюю кнопку, а группа B видит зеленую кнопку.

Затем ты сравниваешь результаты: на какую кнопку кликают больше, та больше нравится людям.

🔤/🔤Сравнивая результаты, ты можешь решить, какой цвет кнопки лучше подходит для твоего веб-сайта. Таким образом, ты можешь вносить изменения, основываясь на предпочтениях людей, и это помогает улучшить веб-сайт или принимать лучшие решения и в других ситуациях.

A/B тестирование — это способ узнать, что людям нравится больше, сравнивая разные варианты и видя, какой из них им больше нравится. Это помогает нам принимать лучшие решения, основываясь на том, что работает лучше.

Анализируй это, ч.3 (финал)

Сложность средняя

Финальный пост серии про роли аналитика в ИТ. В первой части мы разобрали, кто такой Дата Аналитик. Во второй - поговорили про Бизнес Аналитика.
Так же у нас в четверг был эфир про роль Бизнес Аналитика - скоро выложу запись на Youtube.

🗣Сегодня поговорим про роль Системного Аналитика. Наш сегодняшний эксперт - Старший Бизнес/Системный Аналитик, эксперт с международным опытом - Максим Грушка (вот его LinkedIn)

"🔝Главный скилл Системного аналитика, если судить по реальным запросам, которые приходят от работодателей - понимать, как разные ИТ системы взаимодействуют между собой.
👆Системных аналитиков отличают более глубокие технические знания, чем у Бизнес Аналитиков.

⬇️Пример

1️⃣Если у клиента компании есть мобильное приложение, в котором он размещает заказы (система раз),
2️⃣а еще есть у приложение для контактного центра (система два),
3️⃣4️⃣5️⃣а еще есть менеджеры клиента (системы три, четыре, пять)
6️⃣7️⃣и прочие системы, которые работают с одними и теми же данными,

то системный аналитик может помочь разработчикам с первичным проектированием базы данных, методов API для взаимодействия приложений друг с другом и т.д.
💡Чем больше технических знаний, умение писать запросы SQL, умение читать код программиста, знать основы CI/CD, тем лучше для системного аналитика.

↔️Чем отличается Бизнес Аналитик от Системного Аналитика

Бизнес-аналитик - это переводчик с человеческого на програмистский и обратно ))
Как правило заказчик говорит "хочу, чтобы было классно!"... А программистам тебе нужно рассказать, где какую кнопку, отчет, поле, или еще что добавить в программе, чтобы у заказчика стало классно.
Если программисты на запрос клиента говорят, что вот так не сделать, но можно сделать по другому, и задача будет решена в принципе, то задача бизнес-аналитика уже договориться с заказчиком и донести как может реализоваться проект.
Системный аналитик будет уже прописывать проект/план технической реализации этого решения, понимая тонкости разработки, развёртывания систем, работы баз данных.

☝️Еще важный момент про отличие профессий: нет четких границ. И как правило, в каждой компании понимают эти профессии по-своему."

Спасибо всем, кто дочитал! Если у вас есть вопросы или комментарии по этой профессии - пишите, буду рад обсудить⬇️