• Комплекты технологий, которые можно увидеть на разных должностях.
Как уже было сказано в главе 1, в Data Science есть много разных специализаций: инженер-исследователь, инженер по машинному обучению, бизнес-аналитик и другие. Ваши рабочие обязанности будут зависеть от должности, а также от компании, в которую вы устроились. Ее размер, возраст, отрасль – все это влияет на типы проектов, сопутствующие технологии и командную культуру. Умение разбираться в архетипах компаний лучше подготовит вас к поиску работы, будь то ваша первая или очередная должность в Data Science.
Цель этой главы – сформировать у вас представление о повседневной работе некоторых стандартных видов компаний. Мы расскажем о пяти вымышленных фирмах, которым нужны дата-сайентисты. Все эти образы основаны на исследованиях и на нашем собственном опыте. Кроме того, они иллюстрируют основные принципы, которые можно широко применять при поиске работы. Хотя абсолютно одинаковых компаний не существует, знания об этих пяти архетипах поможет лучше понять потенциального работодателя.
Описанные нами стереотипы – не истина в последней инстанции, хоть они и основаны на тенденциях, которые мы наблюдаем в этих отраслях. Есть компании, которые вообще не соответствуют этим стереотипам, а еще бывает так, что отдельные команды отличаются по своей культуре и организации от остальной фирмы.
Хотя организации в этой главе вымышленные, все остальное написано настоящими дата-сайентистами, работающими в реальных компаниях!
2.1. КИТк: крупная информационно-технологическая компания
• Похожа на: Google, Facebook и Microsoft.
• Возраст компании: 20 лет.
• Количество сотрудников: 80 000.
КИТк – влиятельная технологическая компания, продающая облачные сервисы и специализированное ПО для повышения производительности – текстовые редакторы, серверное оборудование и бесчисленное количество разовых бизнес-решений. Свое огромное состояние компания использует для финансирования необычных проектов в области исследований и разработок (НИОКР), таких как беспилотные скутеры и технологии виртуальной реальности (VR). Об их исследованиях говорят в новостях, а большинство технических сотрудников – это инженеры, которые постепенно совершенствуют уже имеющиеся продукты, добавляют дополнительные функции, улучшают пользовательский интерфейс и запускают новые версии.
2.1.1. Команда: одна из многих в КИТк
В КИТк около тысячи дата-сайентистов. Они собраны в команды, каждая из которых поддерживает свой продукт или подразделение. Кроме того, специалиста могут направить в отдел другого профиля для всесторонней поддержки. Например, у команд проектировщиков VR-шлемов, маркетологов, специалистов по продвижению VR-шлемов и менеджеров цепочек поставок есть свой дата-сайентист.
Если бы вы стали членом одной из этих команд по анализу данных, то быстро бы адаптировались. В крупных организациях новых сотрудников нанимают ежедневно, поэтому в компании должны быть стандартные процессы выдачи ноутбука и обеспечения доступа к данным. Также сотрудников обучают работать со специализированным ПО. В команде вам поручат заниматься анализом данных для конкретной области. Это может быть создание отчетов и диаграмм, которые помогут менеджерам обосновать бюджеты проектов. Вам также могут поручить построение моделей МО – они передаются разработчикам для запуска ПО в продакшен.
Скорее всего, в вашей большой команде будет полно опытных специалистов. Поскольку КИТк – компания крупная и успешная, она может привлекать множество профессионалов. Вы будете работать в большой команде, члены которой нередко работают над практически несвязанными задачами, например один сотрудник может выполнять исследовательский анализ на R для директора, а другой – строить модель МО на Python для соседнего отдела. Размер команды – это и благословение, и проклятие в одном флаконе: вы можете обсудить свои идеи со многими экспертами, но большинство из них, скорее всего, не знакомы с вашими конкретными задачами. Кроме того, в команде есть устоявшаяся иерархия. К специалистам на более высоких должностях, как правило, прислушиваются чаще, потому что они опытнее и в своей профессиональной сфере, и в работе с различными отделами КИТк.
Работа вашей команды – это здоровый баланс между поддержанием деятельности компании (например, составление ежемесячных отчетов и ежеквартальное обновление модели МО) и реализацией новых проектов (например, создание новых прогнозов). Руководитель команды должен искать золотую середину между потоком запросов от других команд, которым результаты нужны в ближайшее время, и желанием взяться за что-то инновационное – не востребованное сейчас, но полезное в долгосрочной перспективе. Крупные финансовые возможности КИТк позволяют компании заниматься инновациями и НИОКР гораздо больше, чем другим организациям. Благодаря этому, в свою очередь, команды охотно работают над новыми интересными проектами в Data Science.
2.1.2. Технология: продвинутая, но неупорядоченная
КИТк – крупная организация. При таких масштабах не избежать использования различных типов технологий между подразделениями. Один отдел может хранить данные о заказах и клиентах в базе Microsoft SQL Server, другой – записывать все в Apache Hive. Мало того, неупорядоченными являются не только технологии хранения данных, но и сами данные. Неупорядоченные технологии хранения – еще полбеды, ведь сами данные тоже ведутся по разным принципам. Одно подразделение индексирует записи о клиентах по номеру телефона, другое – по адресу электронной почты.
У большинства организаций такого же масштаба есть собственный арсенал технологий. Поэтому вам как сотруднику КИТк придется освоить способы работы с данными, характерные именно для этой компании. Изучение специализированного софта здорово поможет на текущей должности, но не в других фирмах.
Вам как специалисту по данным наверняка понадобится несколько видов инструментов. Поскольку КИТк – компания весьма крупная, она хорошо поддерживает распространенные языки, такие как R и Python. Некоторые команды порой работают с платными языками вроде SAS или SPSS, но это бывает реже. Если вы хотите использовать необычный язык, который нравится вам, но мало кем используется (скажем, Haskell), нужно будет получить согласие руководителя.
Комплекс технологий МО сильно различается в зависимости от отдела. Некоторые группы используют микросервисы и контейнеры для эффективного развертывания моделей, тогда как другие работают с устаревшими производственными системами. Разнообразие стека для развертывания ПО затрудняет подключение к API других команд; единой базы знаний или хотя бы понимания того, что происходит, попросту нет.
2.1.3. Плюсы и минусы КИТк
Быть дата-сайентистом в КИТк означает иметь потрясающую работу в потрясающей компании. А поскольку эта компания технологическая, сотрудники знают, кто такой специалист по данным и что полезного он может сделать. Когда все понимают вашу роль одинаково, это значительно облегчает работу. Если в компании много дата-сайентистов, значит, у вас будет широкий круг поддержки, а также возможность плавно влиться в команду и получить доступ к необходимым ресурсам. Оказаться в затруднении один на один – редкость.
В то же время у наличия толпы специалистов по работе с данными есть свои недостатки. Стек технологий сложен, в нем непросто ориентироваться, потому что создавался он разными людьми и разными способами. Может так случиться, что анализ, который вас попросили воссоздать, написал человек, который уже уволился, да еще и на незнакомом вам языке. Вам будет сложнее выделиться среди множества других специалистов. Кроме того, может быть непросто найти интересный проект, потому что над многими из них уже работают другие люди.