Заменит ли ИИ аналитика?

Привет! На связи Марина Ермак, автор курса по ИИ для анализа данных 🚀

Коротко отвечаю на главный вопрос современности: заменит ли человека искусственный интеллект 👇🏻

А более подробно обсудила это на двух подкастах:

🎙 Здесь поговорили про то, как работает ИИ и в частности LLM: https://t.me/it_sense/865
🎙 А второй выпуск — через призму, заменит ли ИИ рекрутера: https://t.me/it_sense/918

📊 Simulative

Q&A-сессия с Натальей Рожковой началась!

Спасибо всем, кто прислал вопросы в форму — их оказалось так много, что мы даже не ожидали такого ажиотажа 😁

Постарались отобрать самые интересные вопросы, в том числе разбор ваших резюме. Оставайтесь на связи и включайте уведомления, чтобы не пропустить ответ на свой вопрос!

📊 Simulative

И ещё один вопрос от Натальи:

Наталья, добрый день! Существуют ли в российском найме какие-то общепринятые фреймворки или скор-карты, по которым происходит оценка кандидата на позицию аналитика данных? Интересует по таким аспектам, как аналитическое мышление, продуктовый майндсет, коммуникация со стейкхолдерами и т. д. (кроме хардов и фреймворков типа STAR для презентации своих рабочих кейсов, про это уже многие и так знают). Проще говоря, как вы понимаете, например, что кандидат демонстрирует достаточный уровень в аналитическом мышлении, как вы это оцениваете, на что смотрите и т. д.? Готовы ли вы поделиться с нами такой информацией?)))

Добрый день! Какой глубокий вопрос)

Начнём с того, что в найме, конечно, существуют обоснованные и разработанные критерии оценки кандидата. Другой вопрос, что здесь трудно говорить об универсальности — скорее, каждая компания разрабатывает собственные маркеры, на которые будет обращать внимание специалист при собеседовании (конечно, если это консалтинг, фреймворки будут похожими для разных компаний). Как и во многом, в случае с оценкой аналитики тренды задает крупный бигтех, у которого система отбора часто построена наиболее хорошо.

Давайте попробуем разобраться, на что обращает внимание HR и как это оценивает.

1️⃣ Во-первых, я всегда говорю, что собеседование стартует ещё до начала звонка в зуме. Смотрят на ваши «софты» буквально с первых минут знакомства — грамотная речь, умение вести диалог, пунктуальность и умение организовать себе пространство для спокойного разговора.

2️⃣ Во-вторых, сейчас стараются уходить от прямых вопросов вроде «Насколько вы стрессоустойчивы?». Скорее вас попросят привести конкретный пример ситуации, где вам в кратчайшие сроки нужно было решить сложную проблему. А ещё очень любят давать прикладные кейсы, где проверяется сразу несколько пунктов того самого списка важных качеств (и тут важно не только грамотно ответить, но уметь выстроить диалог с HR-специалистом, задать, если нужно, ему собственные уточняющие вопросы).

3️⃣ В-третьих, если говорить про аналитику, тут обращают внимание на критическое/аналитическое мышление — как вы подходите к решению вопроса, насколько умеете валидировать данные и оценивать их качество, как проверяете источники и держите ли связь с реальностью.

Не менее важно умение включать продуктовый подход и видеть за цифрами пользователей (юнит-экономика, взаимосвязь метрик, удобство). Часто проверяют навыки коммуникации со стейкхолдерами, тут применяются вопросы типа «Как вы объясняете технические термины и проблемы нетехническому специалисту?»

Что ещё очень важно: даже если вам задают обычный на первый взгляд вопрос о вашем опыте и рабочей рутине, всегда лучше самостоятельно приводить конкретные примеры — так вы показываете не только понимание рынка и эффективности своей прошлой роли, но и нацеленность на решение конкретных задач и умение понимать бизнес-логику. Эйчары очень любят примеры и цифры, цифры и примеры (конечно, релевантные, а не про перевод бабушки через дорогу).

Ну, и конечно, необходимо при ответе забыть про «мы сделали, мы посчитали, мы получили результат». Работа в команде — тоже важный навык, но первостепенно услышать профит, который вы давали как специалист на своей конкретной роли.

Итого: приходим в хорошем настроении, помним, что даже самый приятный HR на протяжении всего собеседования вас оценивает, приводим много примеров, легко и играючи вовлекаем рекрутера в диалог, используем Я-формулировки, много рассуждаем.

Для тренировки: сформулируйте для себя подробный, с примерами ответ на вопрос «Что важнее: скорость или точность анализа данных?»

И на этом мы завершаем нашу Q&A-сессию!

Ещё раз спасибо, друзья, за интересные и полезные вопросы! Как видите, у каждого свой карьерный путь, и не всегда получается вникнуть в ситуацию каждого. Но надеемся, этот Q&A был вам полезен 😊

Пишите в комментариях, если хотите ещё подобных разборов ♾

И напоследок напомним: Наталья Рожкова на связи на всех курсах Simulative, где в зависимости от тарифа она поможет вам выстроить карьерный трек и сопроводить в процессе трудоустройства 🧡

➡️ Присоединяйтесь к нам и меняйте свою жизнь к лучшему: simulative.ru

📊 Simulative

Напоминаем: скоро решаем задачи по SQL и готовимся к сентябрю

Через 2 часа вместе с ментором курса «Аналитик данных» Евгением Буториным порешаем реальные бизнес-задачи и расскажем, как найти работу уже к сентябрю.

➡️ Регистрация

📊 Simulative