Вот свежее тому подтверждение. На сайте компании Superjob появился обзор “Аналитик Big Data”, в котором излагаются результаты опроса работодателей из различных областей. Вопрос к ним формулировался так: “Работают ли в вашей компании специалисты по анализу больших массивов данных (Big Data, Data Scientist)?”.
Анализ ответов на этот вопрос показывает, что специалисты по обработке больших данных работают лишь в 6% анализируемых компаний. При этом основной спрос на аналитиков Big Data формируют ИТ- и телеком-компании (где данный показатель достигает 21%), а также банки (17%) и крупные розничные сети (13%). Структура численности компаний, в которых работают специалисты Big Data, выглядит так:
• до 100 человек -- 17%;
• 100-500 человек -- 19%;
• более 500 человек -- 64%.
Из этой структуры просматривается в общем-то очевидная закономерность – чем крупнее компания, тем выше её потребность в специалистах по обработке больших данных. Специалисты по подбору персонала отмечают ряд сложностей при заполнении соответствующих вакансий. Одна из них состоит в том, что вакансии, подразумевающие знание соискателем технологий Big Data, могут носить совершенно различные названия, например: аналитик big data; математик/математик-программист; менеджер по анализу систем; архитектор big data; бизнес-аналитик; BI-аналитик; информационный аналитик; специалист Data Mining; инженер по машинному обучению и т. д.
Распределение ответов респондентов на вопрос “Работают ли в вашей компании специалисты по анализу больших массивов данных (Big Data, Data Scientist)?”
Источник: Исследовательский центр портала Superjob.ru, март 2015 г.
Эксперты Superjob считают, что специалистов по работе с Big Data можно разделить на две основные категории:
• инженеры Big Data, отвечающие в основном за хранение, преобразование данных и быстрый доступ к ним;
• аналитики Big Data, отвечающие за анализ больших данных, выявление взаимосвязей и построение моделей.
При этом в должностные обязанности аналитика Big Data входят:
• построение процесса сбора данных для возможности их последующей оперативной обработки;
• анализ и прогнозирование потребительского поведения, сегментация клиентской базы (кластеризация, классификация, моделирование, прогнозирование);
• персонализация продуктовых предложений;
• анализ эффективности внутренних процессов и операционной деятельности;
• выработка решений по оптимизации текущих процессов на основании результатов анализа;
• анализ рисков, подозрительных операций, выявление мошенничества;
• обеспечение полноты и взаимосвязанности данных из разных источников (многоканальные продажи, маркетинг, интернет);
• формирование периодических отчетов для оценки результатов, визуализация и презентация данных.
Кроме того, требования и пожелания к профессиональным навыкам аналитиков Big Data существенно зависят от зарплатного диапазона, который декларируют работодатели. Так например, если данный зарплатный диапазон лежит в пределах от 70 до 80 тыс. рублей, то эти требования достаточно скромны и выглядят так:
• высшее образование (математика, математическая статистика);
• знание методов математической статистики, алгоритмов анализа данных и математического моделирования;
• знание современных технологий обработки больших данных;
• знание основ реляционных БД и языка SQL;
• знание английского языка на уровне чтения технической документации.
Если же работодатель готов платить специалисту по обработке больших данных от 140 до 250 тыс. руб. в месяц, то требования к соискателю данной вакансии существенно выше:
• наличие опыта построения коммерчески успешных сложных моделей поведения целевой аудитории помощью инструментов data mining;
• опыт работы аналитиком Big Data от 3 лет.
При этом приветствуется наличие научных публикаций в области Big Data и опыт внедрения систем по работе с большими данными.
Среди 23 ИТ-специальностей, упоминающихся в “Европейской классификации ИТ-специалистов”, cпециальности под названием “Аналитик Big Data” нет. Но есть близкие к ней специальности “Бизнес-аналитик” и “Системный аналитик”. Кроме того, среди более чем десятка действующих в нашей стране официальных профстандартов в области ИТ есть профстандарт “Системный аналитик”, подразумевающий четыре различных уровня квалификации.
Поэтому представляется разумным, как в резюме, так и в описании вакансий использовать не краткий (но очень расплывчатый) термин “Аналитик Big Data”, а такое более конкретное словосочетание, как “Системный аналитик со знанием технологий Big Data”. Для ещё более точного описания вакансий/резюме можно указывать уровень квалификации “Системного аналитика” в соответствии с требованиями одноименного российского профстандарта или требованиями “Европейской классификации ИТ-специалистов”. На мой взгляд, такого рода унификация упростит жизнь не только работодателей и “работоискателей”, но и Job-аналитиков.
Профессиональные стандарты в области ИТ, разработанные под эгидой АПКИТ и утвержденные приказами Минтруда России в 2013-2014 гг.
Источник: АПКИТ, февраль 2015 г.
