Исследование рынка
ДАТА-профессий

«Новая нефть», «профессия будущего», «самая сексуальная профессия XXI века» — так сегодня говорят о дата-рынке.

Что в исследовании

Мы попытались выяснить, как изменился рынок в период мировой пандемии, как повлияла удаленка на рынок, сильнее погрузились в отдельные дата-направления и узнали, сколько сегодня зарабатывают дата-специалисты.

Наши эксперты

Пётр Царенко

Chief Data Officer

Kolesa Group

Думан Уватаев

Chief Data Officer

Kaspi

Андрей Остафичук

Директор по управлению данными

Beeline

Алексей Самойлов

Team lead DS

Казахтелеком

Портрет дата-профессий

Должности

В разных компаниях один и тот же набор обязанностей и компетенций может называться по-разному. Приведём примеры:

Специалист занимается кластеризацией пользователей для улучшения продуктовых показателей. В зависимости от компании название должности отличается: дата-сайентист, product-аналитик или ML-инженер.

Сотрудник занимается созданием и поддержкой инфраструктуры данных, создает витрины данных и ETL-процессы. Он может иметь должность дата-аналитика, BI-аналитика, software engineer или DWH-инженера.

По полученным данным мы взяли на себя смелость и разделили рынок дата-профессий на три больших направления:

Дата-сайентисты

Создание продуктов и сервисов на основе искусственного интеллекта и машинного обучения.

Дата-инженеры

Создание и поддержка инфраструктуры, ETL-процессы, сбор и обработка.

Анализ и обработка данных, поиск инсайтов в данных, подготовка дашбордов и презентаций.

Дата-аналитики

Считаете ли вы, что на рынке есть неразбериха с названиями должностей и обязанностями?

Алексей Самойлов

Казахтелеком

Действительно, в настоящее время присутствует неразбериха в названиях и обязанностях. Думаю, это связано с тем, что эти направления еще достаточно молоды (особенно на рынке Казахстана) и не все понимают суть каждого отдельно взятого специалиста по данным. Также каждая компания адаптирует обязанности дата-специалистов, исходя из специфики их бизнеса.

Пётр Царенко

Kolesa Group

Конечно, на рынке есть неразбериха с должностями. По названию должности невозможно понять, чем же занимается человек. Дата-сайентист может называться и научным сотрудником, и разработчиком, и аналитиком… Например, на собеседования приходили дата-сайентисты, которые работают с данными в Excel, или дата-аналитики, которые строят DWH.

Проблем с названиями должностей не имеется, скорее это адаптация под запросы и понимание каждой компании. Есть концептуальные понятия и задачи, которые не меняются, а есть сложившаяся культура, индивидуальные потребности бизнеса, ну и красивые хайповые названия, которые также вносят коррективы.

Beeline

Андрей Остафичук

Считаете ли вы такое деление на три широких направления оправданным?

Андрей Остафичук

Beeline

Базовое разделение на три направления вполне оправданно для общего представления и понимания области. Есть популярное представление о наборе функций и знаний в виде треугольника, и у всех трех ролей эти функции одинаковы, вопрос только в смещении фокуса направления.

Пётр Царенко

Kolesa Group

Верхнеуровневое деление на три направления оправданно. Либо ты делаешь продукт, либо ищешь инсайты, либо строишь инфраструктуру. Но если закопаться глубже, то каждое из направлений можно еще разделить на несколько. Также встречаются специалисты, задачи которых находятся на стыке направлений.

у дата-инженера — сильный уклон в девелоперскую часть;
у дата-аналитика — в доменную область и анализ;
дата-сайентист может сочетать навыки инженера и аналитика. Он должен подстроиться под конкретную задачу и решить её.

Вполне оправданное деление. Разница между профессиями — в приоритетах и специализации:

Казахтелеком

Алексей Самойлов

Соответствует ли это вашей картине мира датa-специалистов?

Андрей Остафичук

Beeline

В ближайшем будущем точно добавятся еще функции и направления, но на текущий момент эта картина полностью отражает реальность датa-специалистов.

Направления работы

Дата-аналитики составили половину респондентов. Они приносят пользу бизнесу через анализ данных, поиск инсайтов, подготовку отчетов.

Оставшуюся часть пирога поделили между собой дата-сайентисты (создают продукты с использованием алгоритмов машинного обучения) и дата-инженеры (создают и поддерживают процессы сбора, обработки и хранения данных).

Источники постановки задач

Дата-аналитики в основном получают задачи от линейного руководителя или топ-менеджмента. Часто самостоятельно принимают решения касательно своих задач.

Главный источник задач для дата-инженеров — отдел аналитики и руководитель.

Дата-сайентисты помимо задач от руководства получают задачи от разработки и продуктовых команд, но редко берут на себя задачи самостоятельно.

Медианный респондент

Профессия
Работает в казахстанской IT-компании на должности дата-аналитика. Задачи получает от топ-менеджмента и линейного руководителя.

За последние пять лет два раза сменил место работы и в ближайший год не планирует.

Компания
В штате компании 100 человек, аналитикой занимаются 10, из которых 5 — дата-аналитики. В компании средний уровень аналитики: простые регулярные отчеты в BI, простые разовые исследования по требованию.

Основной пул задач — выгрузка данных.

Процесс работы
Для визуализации и представления информации использует Power BI. Расчеты и хранение данных происходит в Excel/Google-таблицах.

Мотивация
При выборе места работы на первое место ставит уровень заработной платы, на второе — возможность обучаться и на третье — интересные задачи.

Проблемы
Считает, что ему не хватает навыков работы с Big data. Премии не получает, размер зп не удовлетворяет.

Мужчина, 26 лет

Грейд:

Middle

Опыт работы в сфере анализа данных:

2 года

Образование:

высшее + курсы

Место жительства

Сократилась доля специалистов из Алматы и Нур-Султана. Но в три раза выросло число респондентов из других городов Казахстана.

Увеличилось число респондентов, не проживающих в Казахстане.

Дата-профессии немного повзрослели за счет роста доли людей старше 30 лет. Однако по-прежнему остаются очень молодыми, так как 44% составляют респонденты младше 25 лет.

Возраст

Гендер

Рост количества девушек в профессии увеличивается, но в общей численности составляет чуть менее 30%.

Средний возраст мужчин и женщин совпал – 28 лет.

женщины

27 лет

мужчины

26 лет

Медианный возраст

Уровень образования

89%

Респондентов закончили один и более курсов для повышения квалификации.

Как можете объяснить, что доля специалистов из Алматы и Нур-Султана сокращается, а растёт доля людей, работающих в других городах РК и за её пределами?

Андрей Остафичук

Beeline

Такие результаты региональной представленности вкратце можно объяснить, социально-экономическими факторами: развитием регионов, появлением локальных игроков и возможностью дистанционной работы, включая финансовые потребности специалистов, карьерный рост и миграцию.

Алексей Самойлов

Казахтелеком

Это связано прежде всего с карантинными ограничениями в период пандемии Covid 2020 года, когда компании стали переводить сотрудников на удаленный формат работы. За прошлый год компании смогли перестроить свои процессы так, чтобы у сотрудников была возможность работать в удаленном формате, некоторые из них смогли перевести штат на полностью удаленную работу.

Пётр Царенко

Kolesa Group

Чем-то это напоминает жизненный цикл принятия технологий. Если несколько лет назад с данными работали только новаторы и ранние последователи (компании из Алматы и Нур-Султана), то сейчас, когда польза этого направления становится бесспорной, начинает подтягиваться большинство: компании из других городов и новых для работы с данными отраслей (производство, госсектор, ретейл).

Также идет расширение по сферам: к телекому, банкам и продуктовым компаниям добавляется ретейл, государственный и производственные секторы.

Растёт ли доля девушек в вашей компании в дата-направлениях?

Думан Уватаев

Kaspi

В нашей компании возрастает не только численность девушек в дата-направлениях, но и доля представителей женского пола в общей численности персонала. К примеру, в 2014 году доля представителей женского пола составляла всего 37% от общей численности, а по состоянию на сегодняшний день доля превышает 53%. При этом данная пропорция, безусловно, отличается в зависимости от профиля подразделения – аналитика, machine learning, дата-инжиниринг или имплементация стратегий и решений.

Андрей Остафичук

Beeline

Да, возможно, рост женского пола статистически незначим, но картина радует, что девушек в нашей области становится все больше.

За год доля почти не выросла, но остаётся по-прежнему достаточно высокой. Сейчас в дата-команде Колёс 45% девушек, что выше среднего показателя по Казахстану

Kolesa Group

Пётр Царенко

Нужна ли магистратура/аспирантура/докторантура, чтобы быть успешным представителем дата-профессий?

Алексей Самойлов

Казахтелеком

Как показывает практика, острой необходимости в этом нет. Порой для успеха в карьере дата-профессий будет достаточно пройти 2-3 хороших курса на обучающих платформах (если, конечно, у тебя достаточно уверенные базовые знания).

Думан Уватаев

Kaspi

Разные ступени профессионального образования только приветствуются в работе, но никогда не выступают гарантами результативности и эффективности сотрудников. Мы не видим зависимости между наличием учёной степени и успешной карьерой. Даже бывают случаи, когда, наоборот, люди, посвятившие много лет науке, сложнее адаптируются в условиях жёстких дедлайнов, многозадачности и новых вызовов рынка.

Пётр Царенко

Kolesa Group

В обучении точно не важен диплом, но очень важны знания и понимание этих знаний. Дата-сайентистам и дата-аналитикам будет сложно работать качественно без знаний статистики, теории вероятности, высшей математики. Но не менее важным является опыт и насмотренность. А этого в вузе не получишь.

Продолжать обучение в магистратуре или где-нибудь еще желательно, но необязательно – вся экспертиза в анализе данных на 80% нарабатывается собственным опытом!

Beeline

Андрей Остафичук

Грейды и опыт работы

Опыт работы по годам

Опыт работы по направлениям

Растёт доля специалистов с опытом работы 4 года и больше. На графиках видно, что растет и доля специалистов старше 30 лет.

75%

Специалистов в профессии не больше трёх лет.

При этом рынок дата-специалистов по-прежнему остается неопытным.

Опытные специалисты работают в сфере дата-инжиниринга.

Частотность опыта работы от гендера

Грейды

Медианный опыт работы не различается, но медианный возраст у девушек чуть выше.

Имеют опыт работы год и менее. Но есть малая доля специалистов этого грейда с большим опытом.

87%

Стажеров и Junior-специалистов

С опытом работы от 2 до 4 лет, при этом у 36% опыт работы – год и менее.

Middle-специалистов

57%

Руководителей или тимлидов имеют опыт работы от 3 лет. 37% специалистов этого уровня – опыт 2 года и менее.

Senior-специалистов

63%

Доля грейдов от опыта работы

С ростом опыта работы растет доля тимлидов и senior-специалистов.
Но встречаются респонденты с небольшим опытом работы, которые занимают высокие грейды или даже руководящие позиции.
Вероятно, это специалисты, которые пришли из смежной профессии.

Опыт работы в зависимости от возраста респондента

Высокий процент датa-специалистов составляют респонденты старше 30 лет, не имеющие многолетнего опыта работы с данными.

Это говорит о том, что в датa-направление приходят специалисты из других отраслей.

Видна ли тенденция, что дата-направление становится более взрослым и опытным?

Думан Уватаев

Kaspi

Дата-направление становится более взрослым, ввиду того что первые поколения датa-специалистов приступили к работе 5–10 лет назад, но в то же время ежегодно на работу трудоустраивается большое количество начинающих молодых специалистов. По этой причине средний возраст дата-специалистов практически не пошатнулся.

Андрей Остафичук

Beeline

Тенденция взросления, безусловно, есть, в первую очередь по причине роста запросов от бизнеса и количества уже набитых шишек, а это тот самый опыт, который необходим для развития.

Может ли middle-специалист иметь опыт работы год и менее?

Думан Уватаев

Kaspi

Middle-специалист, возможно, может иметь опыт работы год и менее, хотя это и не самый распространенный сценарий развития начинающего специалиста. Степень готовности перехода на уровень middle-специалиста определяется прежде результативностью и уровнем достижений. При наличии достижений должного уровня, хорошей обратной связи заказчиков и руководителя junior-специалист в течение года может вырасти до специалиста среднего уровня без сложностей.

Пётр Царенко

Kolesa Group

Для этого должно сложиться воедино несколько факторов: хорошая базовая подготовка (которую может дать вуз), дата-ориентированный менеджер, сильный тимлид, задачи, способствующие росту, и, главное, мотивация самого специалиста к росту. У нас в команде были такие прецеденты.

Может ли дата-специалист, имея опыт в отрасли два года и менее, стать руководителем или тимлидом?

Алексей Самойлов

Казахтелеком

Имея опыт в смежных профессиях, вполне возможно стать руководителем за короткий срок. Руководитель или тимлид – это не просто человек, который может закрыть вопрос моделирования. Чтобы стать руководителем направления, необходимо иметь так называемые hard skills. Необходимо вести диалог с заказчиками модели, доказывать финансовую составляющую работы команды, показывать результаты работы топ-менеджменту, решать конфликты внутри команды.

Андрей Остафичук

Beeline

Руководителем можно стать за два года, но это зависит от персональных качеств и бэкграунда. Такие примеры есть, но их немного, что только подтверждает исключение из правил.

С чем может быть связано большое количество middle- и senior-специалистов с маленьким опытом работы?

Алексей Самойлов

Казахтелеком

Определенно связано с нехваткой кадров уровня middle- и senior-специалистов. Также многие компании не могут себе позволить пригласить опытного специалиста из-за его стоимости.

Пётр Царенко

Kolesa Group

Думаю, что главной причиной являются абсолютно разные требования к грейдам в разных компаниях, а где-то и их отсутствие. В одной компании один и тот же специалист может иметь грейд Middle, в другой – Junior. И я замечал, что требования к миддлам в казахстанских компаниях часто занижены.

Данная отрасль относительно молодая во всем мире. Соответственно, в этом направлении дата-специалист может развиваться стремительными темпами.

Компании, которые только начинают внедрение направления работы с данными, могут форсировать развитие, присваивая специалистам более высокий уровень должности.

Отсутствие единых стандартов в определении уровня дата-сотрудников, а также отсутствие систематизации оценки уровня компетенции в компаниях также влияют на процесс продвижения тех или иных сотрудников.

Ну и нельзя исключать, что это могут быть талантливые, сверхпродуктивные и результативные сотрудники, продвижение которых вполне оправданно в короткие сроки, чем для остальных.

Выделим несколько причин, с которыми может быть связано то, что большинство middle- и senior-специалистов с маленьким опытом работы:

Kaspi

Думан Уватаев

Компании респондентов

Страна компании-работодателя

Сфера деятельности компании

95% опрошенных составляют жители РК, но из них только 83% работают на казахстанские компании.

Дата-рынок развивается вширь.

Доля специалистов, работающих в телеком-компаниях, банках и продуктовых компаниях, снижается за счет роста доли сотрудников из других отраслей: госсектора, образования, строительства, производственного сектора, консалтинга.

В продуктовых компаниях и банках среди дата-специалистов преобладают дата-аналитики, в телеком-компаниях — дата-инженеры, в госсекторе и стартапах — дата-сайентисты.

Опыт компаний в работе с данными

Наличие тимлида в командах

Количество сотрудников на аналогичной должности

респондентов
не имеют тимлида

35%

Рост количества дата-специалистов в зависимости от размера команды

25%

Составил медианный рост количества сотрудников за последний год.

Формат работы

2020 год изменил рынок из-за карантина.

В 8.5 раза увеличилась доля людей, работающих удалённо, и значительно сократилась доля сотрудников, которые работают offline.

Желаемый формат работы

Мнения разделились почти поровну. Чуть больше половины респондентов хотят работать в офисе, чуть меньше половины желают работать удаленно.

Только у 69% сотрудников, работающих по найму, совпало желаемое с действительным.

Офисных работников желают работать удалённо.

34%

Сотрудников, работающих удалённо, предпочитают офис.

28%

Треть опрошенных отметили отсутствие условий для полноценной удалённой работы.

Чего не хватает при удалённом формате работы

Пункт «отсутствие условий» состоит из

*Ответы собраны среди тех, кто отметил, что работает удалённо.

Считаете ли вы рост вширь закономерным для отрасли по работе с данными?

Алексей Самойлов

Казахтелеком

Да, и спрос растёт, и рынок специалистов. Рост произошел и со стороны кадров: повышается количество и квалификация специалистов благодаря вузам, которые выпускают студентов с необходимой базой знаний, и открытым обучающим ресурсам.

Андрей Остафичук

Beeline

Рост вширь является закономерным для отрасли по работе с данными, так как у компаний/рынка уже формируется восприятие анализа данных. Это полезный и мощный инструмент не только для отчётности, который может принести пользу и преимущества бизнесу, но и государственному сектору. Поэтому рост вширь закономерен и будет еще расти. К примеру, уже сейчас в странах СНГ основными драйверами роста и развития технологий Big data наравне с бизнесом являются государственные структуры.

Правда ли, что главные потребители данных – это банки, телеком-операторы и IT-компании?

Алексей Самойлов

Казахтелеком

Да, эти компании генерируют огромные потоки данных внутри себя. Петабайты генерируемых данных позволяют банкам, телекому и IT быть на передовой потребления, анализа и моделирования.

Думан Уватаев

Kaspi

Безусловно, банки, телеком-операторы и IT-компании чаще имеют не только сравнительно большие объёмы данных разных направленностей, но и подготовленную инфраструктуру, профиль деятельности по обработке и анализу данных, а также стратегические задачи в отношении их использования.

Однако я знаком с большим количеством кейсов, когда даже представители малого бизнеса уделяли внимание данным и оптимизировали большую часть своих неэффективных процессов. Гипотетически любая компания может анализировать результаты своей деятельности на основании данных, подвергая сомнению эффективность как бизнес-процессов, так и конкретных сотрудников.

Андрей Остафичук

Beeline

Банки, телеком-операторы и IT-компании не только потребители, но и генераторы этих данных, потому что у них больше накопленной информации о своих пользователях. Поэтому закономерно, что банки, телеком- и IT-компании пытаются извлечь из них пользу. Важнее решения, которые принимаются на основе этих данных.

Видите ли вы в своих командах рост дата-направления на 25%?

Алексей Самойлов

Казахтелеком

Рост определенно есть. Практический опыт работы в компании по DS и ML, а также улучшение базы знаний и поиск новых решений повысили квалификацию кадров. Особо радует, что формируется политика управления данными и рост доверия к новым технологиям от бизнес-представителей компании.

Думан Уватаев

Kaspi

Компании, которые не так давно начали развитие дата-направлений, наверняка прирастали в численности персонала быстрее, чем компании, которые уже имеют устоявшуюся структуру и инфраструктуру работы с данными.

Андрей Остафичук

Beeline

Мы видим рост дата-направления и все чаще возвращаемся к тому, что идет быстрый поток запросов на разного рода дата-сервисы.

Может ли команда работать эффективно без тимлида?

Думан Уватаев

Kaspi

Команда может эффективно работать, когда тимлид формально отсутствует, но в таком случае кто-то из более инициативных членов команды возьмет на себя функционал, так как без правильной координации будет сложно организовать работу команды. Идейный вдохновитель и координатор задач в любом случае должен быть вне зависимости от того, как его будут называть.

Андрей Остафичук

Beeline

Эффективно работать без наставника можно. Но это во многом зависит от уровня компетенции специалистов, уровня сложности поставленных задач, уровня развития самой компании в data-driven-процессах, разнородности бизнес-процессов компании.

Как быстро можно получить первые результаты после создания отдела по работе с данными?

Думан Уватаев

Kaspi

Экспериментальные результаты отдела по работе с данными можно получить в первые месяцы работы отдела. В компаниях, в которых не практиковались data-driven-подходы, первые инсайты и значимые выводы можно получить по результатам работы даже одного компетентного дата-специалиста и имплементировать в работу без значимых доработок и организации «тяжелой» инфраструктуры работы с данными.

Андрей Остафичук

Beeline

Получение результатов зависит от текущего состояния данных в компании и того, что хотим получить от отдела (какой результат): систему отчетности, аналитическое хранилище, ML-проекты и т. д. Чем четче видение, тем быстрее этого можно добиться. Самую простенькую отчетность при небольшом количестве систем и источников можно и за пару недель поднять.

Пётр Царенко

Kolesa Group

Первый важный результат — это когда руководитель задумался о том, что для принятия решения ему нужны данные! Это первый шаг на пути к Data Driven.

Если серьезно, то все очень зависит от того, что считать результатом, от того, какие данные есть сейчас и какие данные могут быть получены в будущем.

Главное, чтобы компании понимали, чего они хотят от дата-направления, и чтобы шли в этом направлении не ради хайпа, а ради результатов, роста и ответов на вопросы.

Как считаете, куда движется история с удалённой работой?

Алексей Самойлов

Казахтелеком

Вернёмся в офисы или нет, зависит от ситуации с эпидемией, но точно можно сказать, что, когда команда в офисе, продуктивность растет по экспоненте. Мелкие вопросы решаются на месте, большие вопросы решаются быстро относительно онлайна.

Думан Уватаев

Kaspi

Дата-профессии относятся к классу деятельности, представители которой могут безболезненно перейти на формат удаленной работы при условии правильной организации рабочего процесса со стороны работодателей и прямых руководителей.

Длительный период удаленной работы в период карантинных ограничений позволил работодателям переосмыслить критичность присутствия разных категорий персонала на рабочих местах. Ситуация с коронавирусом форсировала тренд по переходу компаний на формат удаленной работы.

Андрей Остафичук

Beeline

История с удаленной работой движется к тому, что выражение work from everywhere становится все более похожим на правду. Главное – учитывать риски заранее и работать с ними.

За почти 1.5 года пандемии мы понимаем, что на удалёнке можно выполнять задачи и закрывать тикеты не менее эффективно. Мы хорошо научились работать в этом режиме. Но строить культуру, созидать, ощущать свою сопричастность к чему-то большому на удалёнке очень непросто. Мне бы хотелось собраться со всей своей командой в офисе как в старые добрые времена. Но, скорее всего, мы придем к какому-то гибридному формату работы, когда часть рабочего времени нужно будет проводить в офисе, а часть — там, где пожелаешь.

Крупнейшие IT-компании мира, кажется, тоже разочаровались в удалёнке и теперь отказываются нанимать удалённых сотрудников и выводят людей обратно в офис.

Но лучше нашего СTO Игоря Бородихина сложно сказать: «Со временем возможность работать удалённо станет конкурентным преимуществом работодателя, а желание работать из офиса — конкурентным преимуществом работника».

Kolesa Group

Пётр Царенко

Что делают компании для эффективной работы сотрудников удалённо?

Думан Уватаев

Kaspi

Ключевая задача для каждой компании, которая принимает решение о выводе сотрудников на удалённую работу, – сохранение прежнего уровня продуктивности, а также выполнение поставленных задач в необходимые сроки для развития бизнеса и ведения непрерывной деятельности компании. Высокопродуктивные, самоорганизованные и самостоятельные сотрудники в условиях офисной работы сохраняют свои качества и в формате удалённой работы при наличии хорошего уровня координации и коммуникации со стороны руководителей. Крайне важно поддерживать связь с каждым сотрудником, организуя общие рабочие конференции, летучки/пятиминутки, так и персональное общение с конкретным сотрудником.

Нет универсального рецепта, мы выделили факторы:

Доступность сотрудников и координаторов процесса (тимлиды, работники) на протяжении рабочего времени.

Инструменты работы – обеспечение доступа сотрудника к рабочим инструментам/средствам/технологиям.

Безопасность и логируемость. Формат удалённой работы подразумевает изощренные способы защиты данных.

Продуктивность и контроль – возможность отслеживания текущих статусов и понимание любых отклонений от ранее запланированных сроков.

Комфорт. Участники процесса должны работать в максимально эффективных условиях.

Андрей Остафичук

Beeline

Мы в Beeline были полностью готовы к переходу на удалённую работу и видим, что плюсы этого решения перекрывают минусы. Распределение работы качественно влияет на результат. Необходимо предоставить все доступы, техническую оснащенность для работы.

Дата-сайентисты

Из большого количества названий должностей выделяются узкие специалисты: NLP-инженер и CV-инженер, которые работают с конкретными областями искусственного интеллекта, и более обширные — дата-сайентист и ML-разработчик.

Предобработкой и очисткой данных занимаются почти все, а вот доводят ML-модели до продакшн senior-специалисты.

Тимлиды и руководители чаще всего занимаются обучением и развитием команды. NLP-моделями занимается меньшинство.

Дата-сайентисты

Типы задач в зависимости от грейда

Используемые языки программирования

Языки программирования в зависимости от должности

Библиотеки для машинного обучения

Системы хранения данных

Виды используемых
облачных сервисов

Остальные специалисты в данном направлении — это либо смежные (аналитики, программисты, software-инженеры), которые тоже могут создавать ML-продукты, либо случайные респонденты.

Уровень развития ML в компаниях

Каких навыков/знаний не хватает дата-сайентистам

Есть микросервисы, использующие ML-модели, которые работают на продакшн и приносят пользу бизнесу. Выстроены процессы по код-ревью. Налажены CI/CD-процессы.

Хороший уровень

31%

Используем ML для исследовательских задач или задач аналитики. Или есть готовые/купленные продукты (сторонние разработки), где строятся модели и запускаются на их основе продакшн-решения.

Базовый уровень

10%

Только начинаем работать с AI и ML. Алгоритмы используются для прогнозирования и запускаются при необходимости.

Начальный уровень

23%

Есть простые модели, которые работают как сервис и решают определенные задачи. В основном используются модели классического ML, работают на продакшн как сервис. Не налажен CI/CD, нет возможностей масштабирования.

Средний уровень

29%

Модели самообучаемы, есть системы для версионирования дата-сетов и моделей. Развит MLOps.

Продвинутый уровень

7%

Насколько сложно найти опытного дата-сайентиста на рынке?

Алексей Самойлов

Казахтелеком

Опытного дата-сайентиста найти нетрудно. Найти опытного за разумные деньги – вот что трудно. Зачастую компании не могут предложить тот уровень оклада, который удовлетворил бы такого специалиста.

Андрей Остафичук

Beeline

Опытных дата-сайентистов найти достаточно сложно, именно поэтому многие компании развивают свое обучение и центры по переквалификации с целью вырастить внутренних экспертов или привлечь молодых специалистов с потенциалом.

Пётр Царенко

Kolesa

Сейчас спрос на опытных дата-специалистов выше, чем количество опытных дата-специалистов. Это типичная проблема для молодой отрасли.

Дата-аналитики

Выделяется несколько многочисленных названий должностей: BI-аналитик, маркетинговый аналитик, продуктовый аналитик — узкие специалисты, которые работают с конкретными областями аналитики данных. Также есть более широкие — дата-сайентисты и дата-аналитики.

Вне зависимости от грейда самым популярным типом задач является выгрузка данных для руководства.

С ростом грейда растёт доля специалистов, которые проводят А/Б-тесты, строят дашборды и воронки, занимаются поиском корреляций и факторов влияния.

Лишь четверть senior-специалистов работает с классическими ML, треть занимается поиском аномалий. В более младших грейдах процент еще ниже.

Дата-аналитики

Типы задач в зависимости от грейда

Математические и статистические инструменты

Системы хранения данных

Виды используемых облачных сервисов

BI-инструменты

Системы веб и мобильной аналитики

Остальные участники – это либо специалисты смежных специальностей, которые тоже могут заниматься анализом данных, либо случайные респонденты. Эти названия должностей встречались в опросе значительно реже перечисленных выше.

Проводят ли в компании качественные исследования

Каких навыков/знаний не хватает дата-аналитикам

Уровень дата-аналитики в компаниях

Аналитика в зачаточном состоянии.

Начальный уровень

16%

Периодически проводим сложные Data-Science-исследования бизнес-проблем, пробуем внедрять ML-алгоритмы в бизнес. Иногда проводим A/B-тесты. Внедряем предиктивную аналитику. Активно внедряем data-driven-подход в управлении.

Хороший уровень

22%

BI-система работает отлично. Есть DWH и Big data. Регулярно проводим A/B-тесты. Решения принимаются только на основании данных.

Продвинутый уровень

17%

Простые отчёты в Excel. Но хочется большего.

Базовый уровень

11%

Простые регулярные отчеты в BI. Простые разовые исследования по требованию. Один или несколько аналитиков.

Средний уровень

34%

Какие главные задачи должны решать дата-аналитики?

Думан Уватаев

Kaspi

Список конкретных задач дата-аналитиков огромен, но его объединяет общая цель — улучшить путь клиента, бизнес-процессы. «Аналитики» старой формации, живущие в парадигме «выгружу цифры, пусть начальство посмотрит», уже уходят с рынка. Потребность в таких специалистах отпадает.

Пётр Царенко

Kolesa Group

Главная задача аналитика – находить инсайты и делать выводы для роста продукта или бизнеса. А способов это сделать есть десятки: провести А/Б-тест, построить дашборд, выгрузить данные, построить модель… Для каждого вопроса или гипотезы необходимо выбирать правильные способы поиска инсайтов и выводов.

Дата-аналитики отмечают недостаток знаний в области BigData и знания Deep-learning алгоритмов. На самом ли деле аналитикам нужны такие знания?

Андрей Остафичук

Beeline

Если для роста в сторону DS то безусловно нужны, но никакая теория не заменит практику, если же для работы в роли дата аналитика, то большинство инструментов будет избыточным/

Пётр Царенко

Kolesa Group

«Хочу знать» и «Знания будут полезны» часто не одно и тоже. DeepLearning для аналитиков – тот самый случай. По крайней мере для большинства задач аналитиков.

Про знания в области Big data сказать сложнее. Смотря на то, что закладывается в это понятие. И здесь на рынке тоже есть множество разночтений.

Дата-инженеры

Чаще всего в ответах встречались должности: Big-data-специалист, администратор БД, дата-инженер, DWH-инженер.

С ростом опыта увеличивается количество типов решаемых задач.

Начинающие специалисты чаще занимаются ETL-процессами и базовой обработкой данных, более опытные специалисты чаще работают с оптимизацией запросов, мониторингом работоспособности, а также уделяют время обучению сотрудников и развитию команды.

Самое малое значение занимают задачи по поиску данных и их обогащению.

Дата-инженеры

Типы задач от опыта работы

Как организованы ETL-процессы

Наличие в компании DWH или data lake

Среди ответов встречались дата-аналитики, software-инженеры, ML-специалисты, BI-аналитики.

Уровень работы с данными в компаниях

Системы для хранения
и управления данными

Каких навыков/знаний не хватает дата-инженерам

Только начинаем работать с данными. MySQL (или другие SQL-подобные СУБД).

Начальный уровень

10%

Есть DWH или data lake. К данным имеют доступ аналитики, ML-инженеры. Данные поступают в DWH/data lake через ETL-процессы. Можно отследить процесс загрузки.

Хороший уровень

34%

Есть системы аналитики и различные базы данных, которые достаются вручную под конкретные потребности бизнеса.

Базовый уровень

18%

Налажен процесс, контроль качества данных, ETL-процессы стандартизированы. Есть процессы, обеспечивающие безопасность хранения данных. Выстроенная архитектура хранения данных и наличие метаданных.

Продвинутый уровень

22%

Есть базовые дашборды и витрины данных для них.

Средний уровень

16%

Как считаете, насколько сильно отличаются дата-инженеры в зависимости от сферы компании?

Пётр Царенко

Kolesa Group

Очень сильно дата-инженеры отличаются от друг друга в зависимости от компании. Это следствие того, что в разных отраслях отличается технологический стек. Где-то используются enterprise-решения, где-то – облачные технологии, где-то — open source. Это усложняет процесс найма. То есть нужно найти не просто опытного инженера, а подходящего именно под твой стек технологий, либо брать человека, готового к обучению и смене технологического стека.

Зарплаты и мотивация

Распределение зарплат по всем респондентам

Медиана зарплат по годам в зависимости от опыта

Больше всего выросли зарплаты у специалистов с опытом 5 лет и более.

Также отметим: в 2021 году компании готовы платить в два раза больше за вход в профессию начинающим специалистам.

Средняя заработная плата дата-специалиста выросла за год на

27%

Заработная плата

Дата-сайентисты создают продукты и, по статистическим данным, являются самыми высокооплачиваемыми.

При этом во всех трех направлениях заметен большой разброс заработной платы в сравнении со средним значением в РК:

у топового специалиста в 4–6 раз выше, у среднего специалиста — в 2-3 раза.*

*Согласно stat.gov средняя зарплата в РК в июне 2021 года составляет 242 542 тенге.

Зарплаты по направлениям в зависимости от опыта

Зарплаты по гендерам

Зарплаты по отраслям

Зарплаты по уровню образования

Медианная зарплата мужчины на 25% выше медианной зарплаты женщины.

Самые высокие зарплаты для дата-специалистов — в продуктовых компаниях и стартапах. Самые низкие — в веб-студиях и госсекторе.

Уровень образования влияет на уровень зарплаты. Чем выше ученая степень, тем выше зарплата.

женщины

400К

мужчины

500К

Медианная зарплата, тенге

Зарплаты в зависимости от страны работодателя

Видно, что в казахстанских компаниях больше всего статистических выбросов (специалисты с сильно отличающимися от большинства зарплатами).

Видимо, компании готовы платить за особо ценных сотрудников выше, чем в иностранных компаниях.

Компании из СНГ предлагают зарплаты существенно выше, чем компании Казахстана, и даже выше, чем компании из дальнего зарубежья.

Видите ли вы аналогичный рост в своей компании?

Алексей Самойлов

Казахтелеком

Существенный рост уровня зп заметен и в нашей компании, так как появилось чёткое деление по позициям и понимание обязанностей.

Думан Уватаев

Kaspi

Уровень доходов сотрудников в нашей компании напрямую зависит от уровня результативности самих сотрудников, списка достижений, уровня профессионального развития. Поэтому ответственно заявляю, что наиболее эффективные сотрудники имеют самые что ни на есть конкурентоспособные уровни доходов. Не каждая компания имеет аналогичную непредвзятую систему оценки и развития, которая позволяет сотрудникам сосредоточиться на своей работе, а не только на вопросах несоответствия уровня дохода и своей результативности.

Андрей Остафичук

Beeline

Определенно мы видим рост по всему рынку, он происходит довольно быстро, и это невозможно игнорировать.

Почему так сильно растут зарплаты именно для опытных специалистов?

Алексей Самойлов

Казахтелеком

Компании готовы нанимать менее опытных миддлов с перспективой быстрого роста. Соответственно, грейд растёт – растёт зарплата, так как находить еще лучшего специалиста для компании будет дороже, нежели поднимать зарплату имеющимся.

Думан Уватаев

Kaspi

Одна из возможных и вероятных причин – опытные специалисты часто мигрируют из компании в компанию, формируя соответствующий уровень спроса в компаниях. По нашим наблюдениям компании, в которых невозможна организация компетентной оценки уровня соискателя, чаще предлагают более высокие уровни заработных плат, не соответствующие уровню рассматриваемого специалиста.

Андрей Остафичук

Beeline

Сильный рост зарплаты напрямую зависит от того, что опытные специалисты уже рассматриваются не только на рынке КЗ, а по всему миру. Соответственно, все смотрят на уровень зп, а не на уровень компетенций специалиста и возможностей рынка. Специальности все еще являются новыми, поэтому адаптация происходит сумбурно.

На самом ли деле начинающие специалисты могут получить зарплату в два раза выше, чем год назад?

Алексей Самойлов

Казахтелеком

Вполне возможно, что начинающие в этом году получают намного выше, чем в прошлом, но все зависит от того, что чем больше ты сможешь закрыть вопросов по данным в компании, тем больше будет уровень зп. Тут прямая зависимость.

Андрей Остафичук

Beeline

Компании готовы платить больше лишь потому, что на рынке стремительный рост интереса к области и отсутствие экспертизы для объективной оценки кандидатов. Но я бы рекомендовал начинающим специалистам гнаться в первую очередь за сильными командами и кейсами, нежели за зарплатой. Иногда получается, что на собеседования приходят специалисты с опытом два года, но по уровню знаний они не тянут.

Изменения в зарплате за год по отраслям

Изменения в зарплате по направлениям

Удовлетворенность зарплатой

40%

Респондентов не удовлетворены уровнем своей зарплаты

Удовлетворенность зарплатой в зависимости от её уровня

Исследование подтверждает, что специалисты, которые недовольны уровнем своей зп, действительно получают меньше относительно тех, кого она удовлетворяет.

Удовлетворённость зарплатой в зависимости от изменения её уровня

Повышение зарплаты влияет на долю удовлетворённых ею, но не решает проблему полностью.

Почти половина тех, кому подняли зарплату более чем на 60%, все равно остаются не удовлетворены ею или затрудняются ответить.

Считаете ли вы, что девушки на самом деле получают меньше мужчин?

Думан Уватаев

Kaspi

В нашей команде мы не наблюдаем никакой дискриминации, ввиду того что система оценки и развития подразумевает оценку результативности конкретного сотрудника. К тому же уровни заработных плат находятся в установленном коридоре значений, и поэтому сотрудники одинакового уровня получают одинаковые уровни доходов вне зависимости от пола.

Андрей Остафичук

Beeline

Нет, в нашей отрасли я не замечал, чтобы девушки получали меньше мужчин, ведь все зависит только от результативности.

Пётр Царенко

Kolesa Group

Сложно говорить за весь рынок, но в Kolesa точно не так. Есть грейды, и в грейдах требования не отличаются для разных гендеров. Выполнил все условия для перехода на новый грейд – шагай на следующую ступень и получай бОльшую зарплату вне зависимости от пола.

Сложнее ли девушкам проявить себя в дата-специальностях?

Думан Уватаев

Kaspi

Ввиду увеличения доли девушек в подразделениях дата-направлений нашей компании мы не придерживаемся данной точки зрения.

Андрей Остафичук

Beeline

Наоборот, девушкам проявить себя в дата-специальностях проще. Как правило, женская половина более ответственно и тщательно работает с данными, а 60–70% времени уходит как раз на подготовку и очистку данных.

37% специалистов недовольны своей зарплатой. Каковы основные причины этого недовольства?

Пётр Царенко

Kolesa Group

Главная причина недовольства зарплатой, как мне кажется, очень банальна: друг (брат, коллега, одноклассник) получает больше.

В каких-то случаях эта причина оправданна. Ведь есть, например, российский или европейский рынки, которые предлагают бОльшие зарплаты (для справедливости отмечу, что и жизнь там существенно дороже).

Мы видим на графике, что те, кто недоволен своей зарплатой, получает меньше тех, кто доволен, что в целом закономерно. Но вот почему они получают меньше, сказать сложно. То ли действительно работодатель выплачивает зарплату ниже рыночной (тогда недовольство оправданно), то ли такие сотрудники приносят меньше пользы бизнесу и на самом деле имеют адекватную рыночную зарплату, которой недовольны безосновательно.

Премии у респондентов

Премии по направлениям

Самый высокий процент респондентов, получающих премии, работает в банках и телеком-компаниях (89 и 88% соответственно).

Для телеком-компаний характерны ежегодные премии (54%), для банков — ежегодные (34%) и ежеквартальные (31%), для продуктовых компаний — ежегодные (30%), по результатам проекта (14%) и бессистемные премии (15%), в госсекторе — премии по результатам проекта (22%).

Почему у трети опрошенных не выросла зп?

Алексей Самойлов

Казахтелеком

Зп не выросла из-за ситуации с карантином. Не все компании смогли сохранить доходность в это время, а еще меньше из них смогли увеличить ее. Но, на мой взгляд, в ближайшее время рынок восстановится и можно ожидать повышения заработной платы сотрудников.

Андрей Остафичук

Beeline

Чтобы зп росла, нужны объективные причины, по всей видимости, специалисты недотягивают до нужных результатов. Если ты приносишь ощутимый вклад в развитие компании, то твоя зп растет.

Пётр Царенко

Kolesa Group

Причин может быть много: от трудностей в компании (из-за карантина и не только) до отсутствия успехов у конкретного сотрудника. Эта цифра похожа на правду. Кто-то работал лучше и усерднее, больше учился и не смотрел сериалы в рабочее время и в результате принес большую пользу бизнесу. Такие сотрудники закономерно растут в грейде и получают повышение в зарплате.

У нас никогда не стоит цель повысить зарплату всем. Но есть обязанность достойно платить сотрудникам в соответствии с рынком за их результаты и вклад. Также важно, чтобы зарплаты успевали за ростом сотрудников. Для этого у нас есть ежеквартальный пересмотр грейдов.

Проблема ли для казахстанских компаний, что СНГ готов предлагать нашим специалистам большие зарплаты? Что нам с этим делать?

Алексей Самойлов

Казахтелеком

Если говорить о том, что СНГ готов предлагать нашим специалистам большие зарплаты, то это проблема. Особенно остро это ощущается на уровне middle и senior. Когда такие специалисты покидают компанию, очень трудно найти подходящего кандидата на замену. Кроме повышения ФОТа (фонд оплаты труда), таких специалистов необходимо привлекать широкими возможностями развития компетенций. К примеру, давать возможность реализовывать свои личные проекты в рамках компании.

Андрей Остафичук

Beeline

СНГ готов платить больше, это уже не проблема, это данность, с которой бороться в лоб достаточно сложно. Нужно готовить больше специалистов и резервы как на государственном уровне, так и на уровне самих компаний, выстраивать прозрачный карьерный трек.

Пётр Царенко

Kolesa Group

Да, это проблема. Но полгода назад она меня беспокоила сильнее.

Сейчас я вижу, что во всем мире разочаровываются в удаленке. Именно поэтому мировые компании, в том числе и из СНГ, начинают возвращать всех в офисы. Все идет к тому, что большинство компаний остановят наём удалённых сотрудников, а многие уже это сделали. И все вернется в прежнее русло: уходить из казахстанских компаний будут специалисты, готовые к релокейту. А таких явно меньшинство.

Могу предположить, что в следующем отчете Zerttey доля специалистов, проживающих в Казахстане, но работающих на иностранные компании, станет меньше.

Являются ли премии мотиватором для выполнения KPI?

Алексей Самойлов

Казахтелеком

Премии определенно являются мотиватором выполнения KPI, но только до того момента, пока зп не закрывает базовых потребностей человека. Как только сотрудник дойдет до того уровня зп, когда условно будет хватать «на всё», деньги перестанут быть мотиватором. Также не стоит забывать про выгорание сотрудников. Таких ребят никакими деньгами не получится замотивировать. Поэтому модель стимулирования должна включать как материальные, так и нематериальные стимулы.

Андрей Остафичук

Beeline

По опыту могу сказать, что гораздо большим мотиватором для специалистов является взаимная ответственность, когда ведется совместная работа над проектом и виден результат твоих усилий, твой персональный вклад в развитие проекта/бизнеса.

Частота смены места работы за последние 5 лет от возраста

Молодые специалисты чаще меняют места работы.

Самой непостоянной является возрастная группа 26–30 лет: 70% респондентов меняли место работы два и более раза за последние 5 лет.

Больше половины специалистов старше 30 лет за последние 5 лет сменили место работы один раз или не меняли вообще.

Уровень заработной платы от количества смены мест работы за последние 5 лет

С ростом количества смен места работы растёт и зарплата.

С ростом количества мест смены работы растёт и зарплата. Вы согласны с этим? Почему так происходит?

Пётр Царенко

Kolesa Group

По графикам мы видим, что с ростом количества мест смены работы растет и зарплата, и в краткосрочной перспективе нескольких лет, думаю, что так и будет продолжаться. Эйчары даже предлагают менять работу каждые пару лет, чтобы получить прибавку к зарплате (таким бы не доверял).

Но есть много НО:

Я бы все-таки советовал специалистам научиться строить с работодателем долгосрочные доверительные отношения, понять, как можно расти в текущей компании, и не менять место работы только ради денег.

Таких людей называют попрыгунчиками. И это может быть плохим сигналом для HR при найме специалиста высокого грейда или на руководящую позицию. Особенно если человек не задерживается на одном месте больше года.

Специалисты, у которых получается расти в рамках компании, в долгосрочной перспективе выигрывают. Именно они часто становятся топ-менеджерами.

Смена работы — это стресс. Частая смена работы — частый стресс.

Ну и в какой-то момент на небольшом рынке просто может не остаться компаний, подходящих именно этому специалисту.

Готовность к смене работы

Из каких стран готовы рассматривать предложения

Уровень зарплаты от готовности к смене работы

Готовность к смене работы по уровню специалистов

Сотрудники, не готовые к смене работы, получают больше на 35% (по медианной зарплате).

Среди junior-специалистов готовы поменять работу 60%, среди руководителей и тимлидов — 33%.

Большинство стажеров (59%) не готовы к смене работы.

Чем выше грейд, тем выше доля тех, кто не готов к смене работы.

10%

Респондентов, собирающихся поменять место работы в ближайший год, готовы рассматривать предложения только от казахстанских компаний.

Что привлекает в предложениях из других стран

Готовность к смене работы в ближайший год от уровня развития

Уровень зарплат от уровня развития ML/Аналитики/Дата-процессов

Чем выше в компании уровень развития ML/аналитики/дата-процессов, тем выше зарплаты специалистов и тем ниже доля готовых к смене работы в ближайший год сотрудников.

Выберите три наиболее важных для вас пункта при выборе места работы

В 2021-м значимость уровня зарплаты для дата-специалистов осталась на первом месте, но выросла и увеличила отрыв от других пунктов при выборе места работы.

Сильно упала значимость команды. Скорее всего, на это повлиял переход на удаленный режим работы.

Почему так выросла значимость уровня зп за год? Приведет ли это к еще большему росту зарплат?

Алексей Самойлов

Казахтелеком

Специалисты дата-направлений растут и развиваются, а вместе с этим растет и их значимость в компании. Даже если ты сейчас находишься на уровне senior’a, ты постоянно изучаешь новое: технологии, библиотеки, языки.

Думан Уватаев

Kaspi

Минимальный уровень заработных плат продолжает расти в первую очередь благодаря готовности компаний эти заработные платы обеспечивать и соответствовать минимальным ожиданиям соискателей на дата-профессии. Ни для кого не секрет, что немалое количество компаний предпочтет привлечь за более убедительный гонорар обученного и более опытного дата-специалиста из компаний, являющихся кузницами кадров. Все эти тенденции ведут как к увеличению среднего уровня заработной платы, так и значимости заработной платы при трудоустройстве специалистов.

Пётр Царенко

Kolesa Group

Есть два предположения о росте зп:

Это достаточно типичная ситуация для молодых направлений с высоким спросом на специалистов. Компании готовы предлагать высокие зарплаты, перекупать сотрудников. Специалисты это чувствуют и ставят высокие планки для зарплат. Пройдет несколько лет, и значимость зарплаты станет ниже, хотя и будет всегда оставаться в топе.

Возможно, специалисты поняли важность финансовой подушки безопасности в карантинный год, при этом не готовы сокращать текущий уровень трат. Поэтому и важность зарплат растет.

Почему так сильно упала значимость команды для специалистов? Как это может отразиться?

Алексей Самойлов

Казахтелеком

В связи с удалённой работой определенно значимость команды упала. Просидев полгода на удаленке, общаясь только онлайн со своей командой, начинаешь думать, что живое общение не так важно. Хотя на самом деле лучше живого общения нет ничего. Сегодня технологии не могут нам заменить полностью живое общение.

Думан Уватаев

Kaspi

Без сплоченной команды практически невозможно организовать бизнес-процесс полного цикла. Несмотря на то что в глазах специалистов значимость команды упала в сравнении с прошлым периодом, это не отменяет необходимости организации этой команды на практике. Не исключаю, что наличие команды является базовой необходимостью, которую не обязательно отдельно отмечать.

Андрей Остафичук

Beeline

Вырос рынок, вслед за ним растут и аппетиты у специалистов, плюс к этому изменился формат работы в большинстве команд. Многие переехали на удаленку, из-за этого теряется командность, особенно если до удаленки каждый работал над своей задачей атомарно, по работе практически не пересекаясь с коллегами.

Офис это компенсировал, так как можно было перекинуться парой фраз, сходить попить кофе, на обед и т. д. Это давало ощущение команды. Сейчас же эта проблема обострилась, и специалисты не чувствуют команды, поэтому ее значимость и падает. Чтобы этого избежать, нужно менять формат работы, объединять в группы, делать не четыре задачи одновременно, а две или даже одну.

Пётр Царенко

Kolesa Group

Удалёнка изменила все. Через экран сложно чувствовать сопричастность, поддержку, единение. Люди все больше говорят «я» и все меньше «мы». Но «мы» могут больше, чем «я». Хочется, чтобы никто про это не забывал!

Дата-направление развивается бурно вместе с ростом объёма данных, повысилась значимость специалистов всех трех направлений в сравнении с прошлым годом, рынок более адаптирован к новым специальностям.

Средняя заработная плата за год выросла на 27%. В 2021 году дата-специалисты получают в 2.5 раза больше среднего заработка в РК.

В современных условиях дата-специалист становится необходимостью для работы любого бизнеса, так как на основе данных можно прогнозировать дальнейшее развитие компании.

Есть вопросы или предложения? Пишите на pr@kolesa.kz

2021 год

Открыли доступ к сырым данным