За шесть лет Анна сделала впечатляющую карьеру медиа-аналитика: в 26 уже была начальником отдела в корпорации. Здесь эта карьера и закончилась по её собственному желанию. Обесценивание труда, нереалистичные отчёты и неприятие автоматизации заставили её уволиться и шагнуть в неизвестность. За которой, как выяснилось, скрывался совсем иной мир.
Шаг в неизвестность
Парадокс, но в digital-агентствах, несмотря на слово digital в названии, мало кто задумывается об автоматизации процессов. Анна возглавляла аналитический отдел, где оптимизация с помощью программирования и машинного обучения так и напрашивалась — но руководство считало такой подход слишком дорогим и сложным. Проще нанять ещё рук и взять количеством труда, чем переводить его в новое качество. В какой-то момент нашей героине стало казаться, что она единственная в компании реагирует на технологические изменения.
Тебе говорят: спасибо, что ты показал картину, но мы чуть-чуть в другом свете это покажем… И этот момент идёт вразрез с ценностями многих специалистов, которые занимаются медийными данными. Я поняла, что это не то, чего мне хотелось бы в жизни.
Анну это не устраивало — но куда пойти из медийной аналитики, чтобы связаться с программированием и анализом данных, она совершенно не представляла. Помог профессиональный навык: она обдумала факты и поняла, что хочет по-прежнему заниматься данными, но более профессионально и эффективно, с помощью программирования. Достаточно ведь один раз заморочиться, автоматизировать анализ текста, и дальше готовый скрипт можно применять во всех подобных задачах.
А я буду тратить время на удовлетворение потребностей своего внутреннего исследователя и искать ответы на вопрос: «А что, если…?».
Дальше Анна подключила своего внутреннего исследователя к поиску того, что преобразует её опыт и знания в новую профессию. Она составила таблицу компетенций из вакансий аналитиков данных и всех курсов на рынке. Нашлись две школы, отвечающие всем требованиям: одна достаточно известная, а вторая — тёмная лошадка.
Яндекс.Практикум только запустился, отзывов выпускников ещё не было, тренажёр — в бете. Но это не остановило Анну, и она занялась партизанским маркетингом: ходила на митапы, задавала каверзные вопросы конкурентам. Конкуренты Практикума оперировали домыслами, и риторика их была больше похожа на слухи. При этом о реальной работе Практикума они знали мало, и это насторожило Анну: если они не знают, что делают прямые конкуренты, то может, они и другие детали упускают?
Кроме того, подкупил новый формат Практикума, который давал свободу изучать то, что интересно в своём темпе, в отличие от вебинаров и «говорящей головы». Анна решила рискнуть: написала заявление об увольнении и пошла учиться на факультет анализа данных.
Тень прошлого
Анна любила математику со школы. На летних каникулах в деревне вместе с бабушкой-математиком она решала школьную программу на год вперёд. Анна ни капли не сомневалась в себе, когда поступала в университет на математические методы в экономике. Но первый опыт программирования оставил не самые приятные воспоминания.
Я из обычной школы в Сочи, где курили за гаражами, рожали в 9 классе. У нас не было программирования. Я приехала в Москву, поступила на матметоды, и на первой первой паре по программированию учительница спрашивает: кто вообще знает программирование? Подняли руки все, кроме меня. И я подумала: что, серьёзно? Сочинская школа так сильно отстаёт?
Было сложно, преподаватели не рвались помогать, а курсы и платформы, на которых объясняется программирование простыми словами, ещё не было. «Программирование — это не моё», — решила Анна.
Это убеждение аукнулось ей и теперь, на пути к желанным навыкам. Но перебороть его помогла чёткая цель — перейти на работу в IT, а ещё — одногруппники в Практикуме. В отличие от университета, студенты здесь не стеснялись признаться, что ничего не знают. В студенческом чате все делились проблемами и вопросами и вместе искали решение.
Говорить по-бэкендерски
Обучение в Практикуме построено на спринтах. От друзей-программистов Анна краем уха слышала этот термин, но теперь он вошёл в её собственный лексикон вместе с «канбаном», «эджайлом» и «скрамом». Те самые друзья поумерили первоначальный скепсис: теперь Анна говорила с ними на одном языке.
Я их стала лучше понимать. Для меня перестали быть страшными слова: засетапить, CPO, CTO, CEO, реквестируй. В Практикуме я стала узнавать странные фразы, и для меня мир открылся по-другому. Я понимаю, что сейчас тоже могу говорить странными фразами.
Новый язык открыл не только смысл разговоров друзей, но и параллельный мир, в котором люди увлечены своей работой настолько, что готовы посвящать ей всё своё время.
Вот сейчас я, кажется, поняла, почему они постоянно говорят о работе. Потому что любят её, и для них это нормально. Они могут читать вне работы что-то по работе. Для многих людей это просто нереально. Стереотипы ломаются.
Какой ты аналитик?
Тем временем, пришла пора эту самую работу искать. И тут Анна столкнулась с неожиданной проблемой. Анализ данных — новая сфера, и терминология ещё не устоялась. В результате, и работодатели, и сами специалисты не всегда понимают, кто такие аналитики данных, дата-саентисты, дата-инженеры и продуктовые аналитики.
Кажется, аналитик данных — это такое эфемерное существо, которое может как и в машинное обучение, а может и не касаться его. И что он должен делать? Вокруг этой темы большие споры — она одна из самых больных.
Оставалось действовать методом проб и ошибок. Анна откликалась на разные вакансии, заваливала собеседования, здраво оценивала себя на каждом шагу и снова шла на собеседования. Всё изменилось, когда в Практикуме рассказали о продуктовой аналитике. Анна поняла: вот то, что она искала!
Это невероятно вдохновляет, мотивирует, и хочется ещё больше копаться в разных слоях данных, под разным углом их рассматривать для того, чтобы открывать новые инсайты о самом бизнесе, который ты несёшь вперёд.
Две недели — и она нашла работу продуктовым аналитиком в стартапе Qlean. Здесь начался новый этап открытий. Во время поиска работы Анна смотрела в YouTube всё, что связано с продуктовой аналитикой, в том числе видео крупных продуктовых компаний: Авито, ЦИАН, Яндекс и Qlean.
Я подумала, какие они прикольные, у них всё по командам, каждая команда разбирается по-своему, у каждой команды есть определённые подходы. Всегда хотелось попробовать, что это. Как живут нормальные люди.
Теперь среди «нормальных людей» оказалась она сама. Стартап полностью перевернул взгляды Анны на работу.
«Удобство и отношение складываются в мелочах»
Что удивит новичка в IT-индустрии сильнее, чем настроенные процессы и бережное отношение компании к сотрудникам? Анну приятно шокировало, в каких деталях проявляется забота: от средств гигиены в уборных и огромного выбора напитков и еды на кухне, до доверия к сотрудникам и возможности обучаться в рабочее время. Руководитель рекомендовал Анне выделять час в рабочее время на учёбу — он даст в работе больше, чем тушение пожаров с утра или переписка о проблемной задаче. На прошлой работе она даже мечтать о таком не могла!
Я привыкла работать, когда есть начальство, и ты делаешь линейные задачи: каждый день в восемь утра ты должен отправить отчёт.
О новом сотруднике рассказали в корпоративном чате. HR ставила на рабочем месте табличку «Аня, аналитик» и конфеты. Люди сами подходили, брали конфету и знакомились с Анной. Все были максимально открыты и дружелюбны. Для Анны это было открытием: «Когда попадаешь в IT и стартап, удивляешься: как же ты жил раньше? Вот это круто!». Но мало узнать самой, надо рассказать другим, что есть жизнь, в которой люди счастливы в работе.
Подруга из крупного медиа-агентства спрашивает: наверное, начальник хреновый, тебе тяжело? Я говорю: нет. Она: стоп, ну тебя же заставляют делать нелюбимую работу? Наверное, ты ужасно задалбываешься? Я: нет. Она: я не понимаю!
Конечно, немногие люди готовы сделать этот шаг: понять и принять, что можно жить по-другому. Это одно из самых больших осознаний, что есть компании для людей, а не от людей.
«Аналитик — какой-то археолог, получается»
Анне пока не хватает глубинных навыков продуктового аналитика — но есть чёткое понимание, куда она движется и какие компетенции нужны в условиях полной неопределённости и постоянных пожаров. Ей хотелось бы, чтобы появились курсы «Аналитика для не аналитиков». Чтобы все сотрудники понимали, зачем лично им статистика, что говорит каждая метрика, и как она помогает компании продвигать бизнес вперёд.
Анна убеждена: без IT-компетенций уже нет будущего. Девушка, которая когда-то решила, что программирование не для неё, теперь охотно предлагает друзьям свою помощь. Она твёрдо уверена, что старые профессии будут трансформироваться и каждому нужны новые навыки, чтобы идти вперёд.
Кажется, что всё впоследствии автоматизируется, и просто нужны будут менеджеры, которые понимают, и что такое автоматизация, и в предметной области.
Анна не единственная, кто стремится модернизировать работу. Её одногруппники уже несколько лет пытаются сдвинуть айсберг старого менеджмента в российских медиа.
Пришли мои одногруппницы и сказали старым редакторам: у нас будет data-отдел. Пришли редактора в возрасте и спросили: в смысле дата-отдел? Датами занимается отдел культуры. Зачем ещё один отдел по датам? Культура справляется!
К сожалению или к счастью, мы живём в то время, когда от нас зависит, как мы будем жить следующие 10-15 лет.