Текст книги "Data Science для карьериста"

Мы надеемся, что вы легко справитесь с датами и названиями в своей истории учебы и работы. Но как описать свой опыт (или DS-проекты), чтобы он выглядел ярче?

Распространенная ошибка, которую люди допускают при составлении резюме, – просто перечислить должностные обязанности: «Занимался отчетами для руководителей, используя SQL и Tableau» или «Преподавал математический анализ трем группам из 30 студентов». У такого подхода есть два существенных минуса. Во-первых, так в резюме вы указываете только то, за что отвечали, а не чего и каким образом достигли. Во-вторых, связь этих пунктов с Data Science может быть неочевидна. В двух предыдущих примерах вы могли бы описать то же самое, но другими словами: «Создание отчетов для руководителей по прогнозу продаж было автоматизировано с помощью Tableau и SQL, что позволило сэкономить четыре часа работы в неделю» или «Преподавал математический анализ для 90 студентов, средняя оценка учебного процесса учащимися составила 9,5/10 баллов, при этом 85 % учащихся сдали экзамен BC Calculus AP на 4 или 5 баллов».

Вы должны постараться максимально объяснить свой опыт с точки зрения навыков, которые можно перенести в Data Science. Даже если вы работали в другой сфере, приходилось ли вам иметь дело с данными? HR-менеджеры готовы рассматривать кандидатов без опыта в DS, но их нужно убедить. Если какая-либо из ваших работ может быть потенциально связана с получением данных и их обработкой, приложите максимум усилий и расскажите о процессе. Вы проанализировали 100 ГБ данных о звездах, когда получали степень кандидата наук по астрофизике? Собрали 30 файлов Excel, чтобы спланировать набор персонала для пекарни? Много где нужны данные для решения задач.

Вы использовали такие инструменты, как Google Analytics, Excel или Survey Monkey? Даже если они не понадобятся вам как дата-сайентисту, опыт работы с данными любого типа имеет значение. Какие коммуникативные навыки вы применяли? Приходилось ли объяснять технические или узкоспециализированные концепции во время кандидатского выступления или бизнес-доклада? Не отчаивайтесь, если не получается отыскать у себя навыки, применимые в DS: остальные советы по улучшению этих разделов все равно помогут. Но все же подумайте, как ваше образование или сторонние проекты могут продемонстрировать навыки работы с данными, особенно если у вас недостаточно опыта.

Если какие-то из ваших прежних мест работы имели мало общего с Data Science, и к тому же после вашего ухода оттуда прошло уже несколько лет, лучше ограничиться одним пунктом для описания каждого. Учтите, что не стоит исключать какие-то прошлые должности, если при этом в резюме образуется пробел в несколько месяцев. При смене многих компаний можно указать только три или четыре последних.

Возможно, вы заметите, что составить такой список намного проще для нынешней работы, чем для той, с которой вы ушли пять лет назад. Наш вам совет: начните вести список своих достижений и крупных проектов. Когда ежедневный прогресс не столь заметен, легко забыть, насколько впечатляет проделанная работа, если отступить и взглянуть на все в целом. Люди знают, что резюме – это не исчерпывающий перечень ваших заслуг, поэтому вряд ли кто-то подумает: «Ей потребовалось 15 месяцев, чтобы создать автоматизированную систему отслеживания и оценки потенциальных клиентов, которая сэкономила отделу продаж более 20 еженедельных часов работы, выполняемой вручную». Скорее, они подумают: «Ого, нам нужна подобная система!»

В целом основные пункты можно разделить на две категории. Первая – это большие достижения, такие как «Создана панель управления для отслеживания всех текущих экспериментальных программ и проведения расчетов статистической мощности». Вторая – это средние или итоговые результаты, например «Внедрено и проанализировано более 60 экспериментальных программ, что принесло компании дополнительный доход в размере более 30 миллионов долларов».

В любом случае каждый пункт должен начинаться с глагола и (в идеале) поддаваться количественной оценке. Вместо того чтобы писать «я проводил презентации для клиентов», напишите «создал более 20 презентаций для руководителей из списка Fortune 500». Будет даже лучше, если вы сможете количественно оценить свой вклад. Формулировка «провел 20 A/B-тестов для email-маркетинга, что привело к увеличению числа переходов на 35 % и росту продаж с атрибуцией в целом» намного эффективнее, чем просто «провел 20 A/B-тестов для email-маркетинга».

Цель резюме – предоставить HR-менеджерам факты о вашем опыте работы и образовании, а сопроводительное письмо необходимо, чтобы составить представление о вас как о личности. В нем можно объяснить, как вы нашли эту компанию, и подчеркнуть, почему вы идеально подходите. Если по резюме не всегда можно проследить ваш карьерный путь, то сопроводительное письмо отлично справляется с этой задачей. Даже если вы просто покажете, что знаете о направлении компании, заходили на ее веб-сайт или использовали ее продукт (если он доступен для физических лиц), это будет много значить. Сопроводительное письмо – ваш лучший инструмент, чтобы помочь рекрутерам прочитать ваше резюме между строк.

В отличие от резюме, сопроводительное письмо вовсе не обязательно. Но если вам известно, кому в организации его можно отправить, сделайте это; некоторые компании даже не рассматривают кандидатов без сопроводительного письма. Нередко они конкретно указывают, о чем можно написать, например это может быть ваша любимая методика обучения нейронной сети с учителем. Этим обычно проверяют, насколько внимательно кандидат прочел описание и требования к должности и не рассылает ли он шаблонные письма всем фирмам. Вы должны доказать работодателю, что умеете следовать инструкциям.

Распространенная ошибка, которую мы часто видим в сопроводительных письмах, – это чрезмерное внимание к тому, что компания может сделать для вас. Лучше не говорите: «Это было бы большим шагом в моей карьере». Задача рекрутера не в карьерной помощи всем желающим, а в найме полезных для компании сотрудников. Покажите им, что вы справитесь. Даже если эта работа станет для вас первой в Data Science, подумайте, какой схожий опыт у вас уже есть? Какие достижения (даже если они не связаны с данными) покажут, что вы много работаете и достигаете поставленных целей? Не следует себя недооценивать: хорошенько подумайте, чем можно заинтересовать рекрутера компании.

Как и резюме, сопроводительное письмо должно быть емким и занимать максимум одну страницу (а лучше три четверти). Сосредоточьтесь на своих сильных сторонах. Если в описании вакансии указаны четыре навыка, а вы преуспеваете в двух, сделайте акцент на них! Вы не обязаны извиняться за навыки, которых вам не хватает.

На рис. 6.2 показан пример сопроводительного письма.

Рис. 6.2. Пример сопроводительного письма с выделенными составляющими

Сопроводительные письма имеют не такой четкий набор правил по сравнению с резюме. Вместе с тем неплохо бы ориентироваться на эту хорошую общую структуру:

• Приветствие. В идеале необходимо узнать, как зовут нанимающего руководителя или рекрутера, который закрывает эту вакансию. Для начала поищите имя в самой вакансии. Даже если там указан только адрес электронной почты, Гугл может прийти на помощь. Проверьте LinkedIn и веб-сайт компании, чтобы сверить информацию.

• Даже если вы дойдете до самого вице-президента отдела, «перескочив через голову» (то есть сразу обратитесь к руководителю своего потенциального менеджера), вы все равно покажете, что подошли к вопросу серьезно. Если же выяснить имя все равно не получилось, направьте письмо менеджеру подразделения, который производит набор (например: «Уважаемый руководитель набора в отдел Data Science»). Избегайте обращения «Уважаемый господин или госпожа»: это выглядит архаично и шаблонно.

• Вводный абзац. Представьтесь, назовите интересующую вас должность и кратко объясните, почему вам интересны эта компания и сама работа. Если организация ведет блог по Data Science или кто-либо из ее специалистов по данным выступал с докладами или писал статьи о своей работе, упомяните здесь, что вы их смотрели или читали. Установите связь между тем, что вы узнали из этих презентаций, и тем, почему вам нравится эта должность или компания.

• От одного до двух абзацев с примерами работы с данными. Расскажите, как ваши предыдущие достижения связаны с этой должностью. Остановитесь подробнее на том, о чем вы упоминали в резюме, развернуто опишите одну должность или личный проект, приведите конкретные примеры. Следуйте принципу «не говори, а покажи результат»; вместо заявлений в духе «внимателен к деталям, организован и умею решать задачи» продемонстрируйте это на примере.

• Заключительный абзац. Поблагодарите рекрутера за уделенное время и внимание. Подведите итог своим навыкам, объяснив, почему вы подходите на эту должность.

• Подпись. «С уважением», «С наилучшими пожеланиями» и «Спасибо за рассмотрение моего резюме» – все эти варианты станут хорошим завершением. Не используйте разговорный или слишком неформальный стиль, например «Спасибо!» или «С самыми теплыми пожеланиями».

В двух предыдущих разделах изложены общие правила написания эффективного сопроводительного письма и резюме. Но лучший способ выделиться на фоне других кандидатов – это адаптировать их к каждой конкретной вакансии.

Вряд ли потенциальный руководитель станет первым, кто увидит ваш отклик; возможно, это будет даже не человек! В более крупных компаниях автоматизированные системы для подбора персонала проверяют резюме по ключевым словам. Такая система может посчитать, что «линейное моделирование» не соответствует требованию опыта работы с «регрессиями». Если резюме все же попадет в руки человеку, не факт, что он тоже примет правильное решение; может так получиться, что сотруднику отдела кадров не дали ничего, кроме списка обязанностей и инструкций по поиску перспективных кандидатов. Будет не очень здорово, если рекрутер так и не поймет, что проект с использованием «k-ближайших соседей» доказывает ваш опыт в кластерном анализе или что NLP – это аббревиатура для обработки естественного языка. Вам нужно, чтобы кто-то мог легко сравнить ваше резюме и вакансию и найти точные совпадения между вашим опытом и требованиями. Не перегружайте описание техническим жаргоном: лучше оставьте несколько ключевых слов (например, R или Python), чтобы резюме прошло отсев.

Мы рекомендуем составить «основное» резюме и сопроводительное письмо, откуда можно брать информацию по необходимости, а не писать все каждый раз с нуля. Такой метод особенно полезен при откликах на разные типы должностей. Если в одних вакансиях упор делается на машинное обучение, а в других – на исследовательский анализ, вам будет намного проще с готовыми пунктами и соответствующими ключевыми словами наготове. Основное резюме и сопроводительное письмо могут занимать несколько страниц, но прежде, чем отправить их в компанию, убедитесь, что вы уложились в одну.

Адаптация отклика под вакансию вовсе не означает, что вам нужно включать один пункт или навык для каждого отдельного требования. Как мы уже говорили в главе 5, в описании вакансий перечисляются скорее пожелания к кандидату; попытайтесь выяснить, какие из них действительно нужны для работы. Иногда организации любезно делят навыки и опыт на «требования» и «пожелания», но даже если какая-то компания так не сделала, вы можете сами в этом разобраться по описанию обязанностей. Несмотря на желание работодателей получить кандидата с плюсиками по всем пунктам, большинство все же не рассчитывают на это всерьез.

Исключение составляют крупные технологические компании и известные быстрорастущие стартапы. Они набирают множество кандидатов и ищут причины для отказа. Такие организации очень беспокоятся о «ложноположительных» кандидатах, которые будут работать плохо или даже средне. А «ложноотрицательные» их вообще не волнуют: они не боятся пропустить какого-нибудь крутого специалиста, так как профи к ним и так выстраиваются в очередь. Для этих компаний вы обычно должны соответствовать если не на сто процентов, то уж точно на девяносто.

На веб-сайтах компаний и на портале по трудоустройству можно легко подать сохраненное резюме, нажав лишь одну кнопку. К сожалению, из-за такой простоты оно оказывается в стопке с сотнями или даже тысячами таких же «холодных откликов». Вот почему мы не рекомендуем так делать, пока вы не исчерпаете другие варианты. Поиск вакансий отлично помогает понять рынок, но лучший способ войти – попросить кого-нибудь придержать для вас дверь.

В большинство компаний можно попасть через потайной ход: с помощью реферальной программы. Это означает, что текущий сотрудник компании советует кого-то на должность, обычно путем подачи заявки и информации через специальную реферальную систему. Многие компании предлагают сотрудникам бонусы в виде пары тысяч долларов, если они приводят новых людей, которых в итоге берут в команду. Организациям нравятся работники, которые попали к ним таким образом, потому что они считаются прошедшими предварительную проверку: какой-то сотрудник компании, (предположительно) успешно справляющийся с работой, считает этого кандидата подходящим. Даже если кто-то официально вас не порекомендует, возможность написать в сопроводительном письме «я обсуждал эту должность с [имя звездного сотрудника X]», а также попросить этого человека, чтобы менеджер, проводящий набор, следил за вашим резюме, – уже огромный плюс.

Как найти людей, которые могут порекомендовать вас? Для начала загляните в LinkedIn: может, вы знаете какого-нибудь сотрудника заинтересовавшей вас компании. Даже если вы давно не общались с этим человеком, не бойтесь написать ему вежливое сообщение. Затем найдите людей, которые раньше с вами работали или учились. Вероятность получить ответ на сообщение повышается, если вы упомянете что-то общее. Наконец, поищите людей среди контактов второго уровня, чтобы узнать, что у вас общего. Если вы в хороших отношениях с кем-либо из ваших общих знакомых, обратитесь к этому человеку с просьбой вас представить.

Пишем эффективное сообщение

В статье «Do you have time for a quick chat?» («Есть минутка на поболтать?», http://mng.bz/YeaK) Трей Кози (Trey Causey), старший менеджер отдела Data Science в Indeed.com, дает несколько советов по эффективному обращению к незнакомому человеку с целью рассказать ему о своем проекте, поговорить о поиске работы или обсудить карьеру. Следуя этим рекомендациям, вы с большей вероятностью получите ответ, проведете продуктивную встречу и создадите хорошую основу для продолжительных взаимоотношений:

• Составьте список важных вопросов и идей, которые вы хотите обсудить, и включите его в электронное письмо.

• Предложите несколько вариантов времени (скажите, что разговор займет не более 30 минут) и мест для встречи рядом с работой человека.

• Купите ему обед или кофе.

• Приходите заранее.

• Задавайте конкретные вопросы и держите в уме цели разговора, соответствующие теме, которую вы указали в письме. Не просите «любой совет, который вы можете мне дать».

• Следите за временем и дайте знать, когда оно истекло; если человек захочет продолжить разговор, он это сделает.

• Поблагодарите своего собеседника и дайте обратную связь в будущем.

Вот такое простое сообщение составил Трэй:

«Привет, Трей. Я прочитал ваш пост в блоге об интервью на работу в Data Science. Я хотел бы пригласить вас на этой неделе выпить кофе в Storyville на Пайк-плэйс и задать вам несколько вопросов по этому материалу.

Я сейчас провожу интервью, и часть о вайтборд-кодинге меня очень заинтересовала. Я хотел бы узнать ваше мнение о том, как можно улучшить вопросы и ответы для вайтборд-кодинга, а также поделиться своим опытом.

Не могли бы вы уделить мне 30 минут, скажем, во вторник или среду на следующей неделе? Спасибо, что написали эту статью!»

При обращении к дата-сайентисту потратьте немного времени, чтобы узнать, чем он занимается. Ведет ли он блог или аккаунт в Twitter, есть ли у него репозиторий на GitHub, где он делится своей работой? Марк Мелун (Mark Meloon), специалист по данным в ServiceNow, написал в своем блоге статью «Climbing the relationship ladder to get a Data Science job» («Взбираясь по лестнице взаимоотношений ради работы в Data Science», http://mng.bz/O95o). В ней он рассказал, что наиболее эффективны сообщения с комплиментами по поводу опубликованного контента и просьбой ответить на несколько вопросов. Таким образом, вам не придется спрашивать о том, что они уже публично обсуждали, зато сможете сосредоточиться на получении совета, который не смогли бы найти в другом месте.

Помните, что вам могут помочь не только дата-сайентисты. Они могут лучше прочих рассказать, каково это работать в компании, но порекомендовать вас может любой сотрудник. Если кто-то из ваших знакомых работает в организации, куда вы хотите попасть, обратитесь к нему! Как минимум они могут дать вам представление о корпоративной культуре.

Кристен Керер (Kristen Kehrer) – инструктор по Data Science в Калифорнийском университете (подразделение Беркли), преподаватель на факультете Института менеджмента Emeritus и основатель Data Moves Me, LLC. Data Moves Me помогает командам по обработке и анализу данных передавать стейкхолдерам результаты моделей МО, чтобы предприниматели могли уверенно принимать решения. Кристен – магистр в области прикладной статистики и соавтор самиздата «Mothers of Data Science».

Сколько раз вы редактировали свое резюме?

Миллион! Я родилась в простой семье, мой отец был пожарным, а мама – домохозяйкой, поэтому меня не учили, как писать хорошее резюме. Но когда я заканчивала аспирантуру, то попросила помощи у более опытных коллег. А еще я всегда фиксировала все свои новые проекты или что-нибудь интересное, что можно было бы добавить в резюме. Я определенно не тот человек, который не обновлял резюме два года. Относительно недавно моя старая компания заплатила профессиональному карьерному консультанту, когда меня уволили. Мне прошлось узнать все о лучших методах составления резюме и эффективном позиционировании себя на рынке, чтобы получить отличную работу.

Я настоятельно рекомендую часто обновлять свое резюме. Иногда очень сложно сразу вспомнить все важные моменты, которые можно туда добавить, особенно если вы какое-то время работаете на одном месте. Например, я была соавтором пары постеров в сфере здравоохранения, получивших награды. Это актуально не для каждой вакансии, на которую я откликаюсь, но если я рассматриваю должность в сфере здравоохранения, то хотела бы отметить это достижение. Если бы я ничего не записывала, то не смогла бы вспомнить ни соавторов, ни название постера.

Расскажите о самых распространенных ошибках среди кандидатов.

Их так много! До сих пор вспоминаю четырехстраничное резюме, в котором есть даже информация о том, что человек был тренером по плаванию. Еще одна ошибка – непонимание того, что системы отслеживания кандидатов плохо разбираются в определенных вещах. Если в резюме есть значки или диаграммы, многие старые автоматизированные системы могут их не распознать и все может закончиться тем, что вас автоматически забракуют. Мне также не нравится, когда люди ставят, скажем, три звезды за Python, потому что это не дает никаких подробностей. И когда какой-либо свой навык вы оцениваете на две звезды, то сообщаете, что это у вас получается плохо.

Вы адаптируете свое резюме к вакансии, на которую откликаетесь?

Я не зацикливаюсь на этом. Но почти все средние и крупные компании сейчас используют автоматизированную систему для подбора персонала, и вы должны иметь возможность получить высокий рейтинг с точки зрения соответствия ключевым словам. Если я вижу в описании что-то похожее на то, чем раньше занималась, но с другой формулировкой, то просто отредактирую пару слов, чтобы достичь совпадения с выражениями в вакансии.

Какие стратегии вы рекомендуете для описания опыта работы в резюме?

Я советую людям оптимизировать резюме для работы, которую они хотят, а не для той, которая у них есть. Вам не нужно составлять список всего, что вы когда-либо делали. Лучше подумайте, какой вклад вы сможете сделать в Data Science. Например, вы учитель математики, который объяснял технический или математический материал гуманитариям. Или, может быть, вы работали над проектом, и, хоть он никак не был связан с аналитикой, вам приходилось работать в нескольких командах и выполнять разные функции. В целом вы должны показать, что способны решать задачи, управлять собой, хорошо общаться и добиваться результатов. Наконец, с помощью сторонних проектов можно подчеркнуть свои технические навыки и проявленную инициативу.

Ваш последний совет начинающим дата-сайентистам.

Начните уже откликаться на вакансии. Слишком много людей продолжают проходить онлайн-курсы, так как думают, что им нужно знать миллион вещей, чтобы стать специалистом. Но факт в том, что на работе вам все равно придется многое освоить. Я в этой сфере уже десять лет и все еще учусь. Откликнувшись, вы получите обратную связь. Если на ваше резюме никто не ответит, возможно, вы плохо себя позиционируете или просто не обладаете необходимыми навыками. Получите отзывы от нескольких человек, а затем выберите область, на которой нужно сосредоточиться, например возможность автоматизировать процессы в Python. Прокачайте этот навык, добавьте его в свое резюме и ищите следующие вакансии. Вы должны откликнуться, получить обратную связь, а затем все повторить и двигаться вперед, пока не получите работу.