👨‍💻👨‍💻👨‍💻Испытательный срок

Утром открыла Линкедин и наткнулась на пост о неудачном прохождении испытательного срока.
И так, кстати, часто бывает. Испытательный срок он и для работника, и для работодателя.
За свои 5 лет работы я видела несколько ситуаций, когда люди не проходили испыталку.

Основные причины можно разделить на 2 категории:
1) Технические скиллы
В принципе, нормально чего-то не знать, но нужно понимать, что существует некий предел "незнаний". Помню как на одной из работ мой тимлид уволил джуна, потому что тот не знал сколько будет логарифм нуля. Этот момент стал просто последней каплей на фоне плохой обучаемости.
2) Софт скиллы
На другой работе был случай, когда в целом человек плюс-минус подходил по тех скиллам, но не мэтчился по софтам с командой. Тоже повод для непрохождения испыталки, потому что тяжело работать с людьми, у которых плохие софт скиллы.

Составила список из основных моментов, на которые стоит обратить внимание:
1) Иногда в период адаптации на новом месте нормально перерабатывать, потому что возможны новые технологии, правила, процессы и тд. В это нужно вникнуть как можно быстрее.
2) Если есть вопросы по задачам, то лучше не затягивать с ними. Не злоупотребляйте постоянным пингованием коллег по единичным вопросам, соберите список вопросов и задайте их все сразу. И да, пробуйте все методы решения задач и только потом приходите с фразой "ничего не получается"
3) Запрашивайте периодически фидбэк по своей работе.
4) Не примыкайте к кланам сотрудников и не начинайте дружить против или за кого-то с другими коллегами. Офисные интриги не наша остановочка
5) Не отделяйтесь от всех. Политика «я сюда работать пришёл» не самая лучшая для командной работы и тем более не самая удачная для новичка, которому предстоит разобраться в бизнес-процессах.
6) Если накосячили в работе, извинитесь, объясните причины и попросите помочь вам разобраться. А ещё лучше спросите до того, как сделаете по-своему, даже если вы Senior Java Developer или зам. начальника отдела

#поискработы
#карьера

📈📈Как сделать большую компанию data driven. Опыт Сбермаркета
(доклад Борис Вольфсон)
Если вы хотите чем-то управлять, то вы должны это измерять.

Data driven — это подход, при котором решения принимают, опираясь на данные. Такой подход эффективнее, чем подходы HiPPO и best practices. Он минимизирует риск ошибок.

0️⃣Как измерить data driven`ность?
Это средний индекс из 3х компонентов.
1. Индекс использования данных.
Учет инструментов,учет кол-ва дашбордов, разный вес для разных дашбордов и ролей. Различный вес ролей нужен исходя из мысли, что чем более высокоуровневый сотрудник использует данные, тем сильнее мы влияем на принятие выокоуровневых решений.
2. Индекс качества данных.
Кол-во использования ключевых витрин в дашбордах, качество расчета ключевых витрин, доля багов/кол-во событий в событийных данных.
Использование сертификации данных.
3. Индекс стабильности данных.
Стабильность ключевых витрин и их расчета. SLA обновление витрин в 8 утра, разный вес для витрин в зависимости от важности для бизнеса.

🏆В ходе внедрения data driven подхода Сбермаркет получил следующие результаты:
- доля ad-hoc запросов снизилась на 15%. Потому что удалось обучить сотрудников использовать правильно дашборды.
- формирование дерева метрик всей компании. Дальнейшие действия, связанные с разработкой, должны приводить к улучшения какой-либо метрики.

Чтобы быть data driven компанией недостаточно просто иметь данные.
Необходимо следующее:
- понимать и интепретировать данные
- использовать их для принятия операционных, тактических и стратегических решений
- интегрировать их в продукты и сервисы компании
- создавать культуру, в которой данные являются ключевым элементом всех бизнес-процессов
Самое сложно в процессе внедрения культуры data-driven - это люди, а точнее их отношение к данным.
Если у вас есть какой-то bi-инструмент, то недостаточно, чтобы он был, чтобы он был подключен к нужным базам данным.
Важно, чтобы этим инструментом реально пользовались.

#трудовыебудни

Джуны, миддлы и сеньоры. Ху из ху

Система грейдов/титулов довольно спорная. Можно быть сеньором на галерах, а в условном Яндексе только джуном.
Можно вообще успешно скипнуть какой-то грейд, и из джуна стать сразу сеньором-помидором. 🍅

Как становятся джунами?
Чтобы стать джуном нужно закрыть 2 пункта:
1) пройти собес
Питон, sql, статистика - это база. На собесах будут спрашивать чаще всего именно этот набор.
2) пройти испытательный срок
нужно быстро вникнуть в предметную область. В плане софт скиллов джун должен продемонстрировать следующее: умение воспринимать критику, умение слушать и слышать, умение искать информацию.

С миддлами все просто. К ним только один критерий - это умение взять задачу и самостоятельно качественно сделать ее от начала до конца в установленные сроки. Это самая настоящая боевая единица.

Но что там с сеньорами? Кто вообще решает, что человек сеньор?
Варианты разные:
- сам работодатель накинул плашку «сеньор»
- кто-то из экспертов признал
- годы опыта
- достижения
- голоса в голове😜

Какие ситуации сеньоризации бывают:
-> человек выкладывает резюме с префиксом сеньор и его нанимают
-> человек работает в аутстаффе, а заказчику нужен сеньор -> человека делают сеньором (грейды натягиваются на любой глобус)
-> у компании нет денег и они могут предложить только титул
-> у компании есть деньги и человек соответствует критериям сеньора
-> за прошлые трудовые заслуги в смежной сфере

Возможные критерии для сеньор дата-аналитика:
- применяет лучшие практики кода
- в арсенале имеется продвинутая статистика
- немного шарит за DS
- немного может в DE
- выслуга лет
Можно хорошенько натренировать этот набор навыков, устроиться на позицию сеньора, но в реальности им не являться все же.
Если человек не приносит тот самый банальный бузинес валуе (бизнес ценность), то он по факту не сеньор.

❗️Ценность аналитика не в качестве кода, а в том какой совет по ведению бизнеса несет этот самый код.

Бонус: ссылка на гит Авито, где расписана иерархия аналитиков и требования к ним

#трудовыебудни

Как переехать с Tableau на Superset с малым количеством ресурсов и не сдохнуть при этом. Опыт команды Работа.ру

У компании Работа.ру было 6 аналитиков, 300 дашбордов, куча пользователей, отдел суровых безопасников, Tableau и 2 месяца на переезд. Не то чтобы этого было достаточно для успешного мигрирования с одной bi-системы на другую, но если уж Tableau помахал ручкой всем российским пользователям весной 22года, то другого выбора нет.

Ресурсы проекта: 4 инженера данных, 6 аналитиков, 1 человек из команды инфраструктуры (разворачивал среду, занимался разгреничением прав)

Что сделали?
- провели ревизию дашбордов. Большая часть дашбордов уже не использовалась по факту
Тут можно использовать так называемый отчет об использовании дашбордов. Посмотреть по посетителям, что юзается чаще всего. Кстати, таким отчетом можно пугать заказчиков, которые прибегают с фразой «сделайте срочно отчет», а потом по факту не используют его.
- перенесли 70 отчетов (согласованный с бизнесом)
- потеряли 0 критически важных отчетов
- составили реестр переезда с Tableau, чтобы максимально гладко проходила адаптация пользователей
- провели обучение для пользователей по использованию дашбордов

Как удалось все этого достичь?
- наличие готовых витрин, которые можно было переиспользовать
- высокий уровень экспертизы в визуализации команды
- самое главное: концентрация команды только на переносе дашбордов. Вся остальная ad-hoc аналитика была на стопе полностью.
- стандартизированный подход к построению отчетов.

Итоговый чеклист для успешного переезда:
🔠выбираем лучшее решение, исходя из всех текущих ограничений
🔠принимаем тот факт, что скорее всего все перенести не удастся, поэтому выбираем самое важное
🔠если сроки ограничены, то договариваемся, что остальные задачи будут на стопе.
🔠на первой итерации стараемся не потерять данные, а о красоте визуализации можно подумать позже
🔠воспринимаем переезд как возможность научиться чему-то новому и провести ревизию старых отчетов

#трудовыебудни

Сегодня пятница 🍾
Ничего умного от меня не ждите

#мемы

🔄🔄🔄Навигация

🐾О канале
Добро пожаловать на мой канал! Меня зовут Аня и я уже 5 лет работаю аналитиком данных. Здесь будет сборная солянка из рабочих будней, заметок о саморазвитии и карьерных советов в области анализа данных.

Бот для подготовки к собесам @DataismPrepBot 📲

О жизни в Португалии:
Европейские заметки ч.1
Европейские заметки ч.2
Что не так с Португалией
Стоимость жизни в Лиссабоне
Стоимость продуктовой корзины в Лиссабоне
Азорские острова
Самый расистский пост ever
Португалия - все

Полезные материалы:

1. Пост-знакомство
2. Как выглядит работа аналитиком в реальности
3. Как найти компанию мечты
4. Как не попасть в ловушку при поиске работы
5. В каком случае вы никогда не станете сеньором
🆕6. Чек-лист вопросов к компании прежде чем принять оффер
7. Алкосекции и литркод
8. Бот для подготовки к собеседованиям🦜
9. Манифест джуна
10. Leave me v pokoe
11. Идея пет-проекта
12. Лучшее базовое чтиво для продуктового аналитика
13. Сомнительные собеседования
14. Жизнь коротка. И нужно уметь.
15. Кубики и осьминоги
16. Оптимизация запросов
17. Самоанализ через круассаны
18. Отзыв о симуляторе аб-тестов от Карпова
19. Почему ты всегда будешь плохим кандидатом?
20. Все на завод!
21. Про обратную связь
22. От чего зависит твоя зарплата на самом деле?
23. Про перфоманс-ревью
24. Резюме нормального аналитика
25. Пахнут ли деньги?
26. Как решать продуктовые кейсы?
27. 8 must-read книг для аналитика
28. 35 задач на алгоритмы для аналитиков
29. Про горящие жопы глаза
30. Самый смешной мем
31. Курсы по А/Б тестам, которые действительно стоят вашего внимания
32. Анатомия лжи на собеседованиях
33. Ты что, расист, AI?
34. Материалы для развития продуктового мышления
35. Почему курсы часто не работают?
36. Про пирамиду и дерево метрик

🆕35 обязательных вопросов к команде и hr

Представь, что ты получаешь заветное сообщение от hr с оффером. Забыв обо всем на свете, радостно соглашаешься, выходишь на работу, а там ….. сюрпраааааайз: и переработки постоянные, и процессы рабочие фиговые, и премию перестали платить в компании, потому что кризис (а у тебя внезапно зп в оффере состоит из 40% премии).
В общем, фулл фарш.

Неприятно? Естественно.
Поэтому очень важно включить внутреннего душнилу (а кому-то даже и включать ничего не надо, по жизни такой) и все-все узнать на этапе собеседований.

Я решила систематизировать и оформить в приличный pdf важные вопросы, которые просто необходимо обсудить до того, как примете оффер от компании.

Только так вы сможете уменьшить риск того, что уже через пару недель работы, вы ее возненавидите.
Понятное дело, что работодатель может где-то приврать, но тут уж у вас есть опция просто уйти с испыталки. Помним, что испытательный срок не только для работника, но и для работодателя.

#поискработы

Я теперь тоже ору про свое capacity.
Всем хорошего спринта!🎈

#мемы

🍾Алкосекции и литркод

Именно так я именую «любимые» алгосекции и литкод, потому что вещи нужно называть своими именами.
Когда на собесе дают задачу аля напиши алгоритм вычисления квадратного корня (leetcode 69), моя первая естественная реакция - закатить глаза и проорать чайкой «ну нахераааааа».
Но так, к сожалению, сделать без последствий нельзя, приходится изображать уверенную мордочку и покорно делать клац-клац по клавиатуре в онлайн-редакторе.
Какой, к черту, метод Ньютона или бинарный поиск? Зачееееем? На константу ж можно умножить и дело с концом. (шутка)
Давайте я теперь вместо sqrt() в продовом коде буду писать костыли самописные. А что? Иначе какая цель этого вопроса?

Если вы не олимпиадник по проге, не учились во всяких ЛКШ и не обмазывались алгоритмами dfs в пубертате, то единственный способ разобраться в этом алгоритмическом аде - закрыться на несколько недель в своей берлоге, купить батарею чего покрепче и отдать свою душу смуглому индусу с ютуба. Чудес не бывает.

Короче, вы уже поняли как сильно я не люблю алгосы, но it-рыночек диктует правила и приходится по ним играть.
Почему компании вообще устраивают весь этот цирк дю солей?
*голосом Томми Шелби*: Because they fucking can!
Да, все очень просто. Кандидатов дофига и больше, компании выстраивают полноценные процессы найма и стандартизируют их.
У нанимающих менеджеров благодаря алгосам формируется понимание как кандидат думает и как быстро находит решение, а чаще как быстро человек сдается, если ничего не получается.
На мой взгляд, секции систем дизайн, бизнес-кейс и кодревью тоже хорошо бы справились с этой потребностью, но не прижилось как-то.

☝️Мораль?
Да нет ее.
Вот вам файлик со списком задач, которые чаще всего встречаются на собесах.
Наслаждайтесь (если конечно получится).

p.s. с пятницей!

Ну, кстати, без шуток реальная ситуация.
Буквально на днях приходили с запросом «а как считать с учетом часовых поясов», благо дальше вопроса дело не пошло🐾