Pull to refresh

Comments 16

UFO just landed and posted this here

Зависит от компании. Если задачки чисто теоретические — обычно нельзя. Если даётся задачка близкая к практике — обычно можно т.к. эмулируется реальная, хоть и стрессовая ситуация. В первую очередь смотрятся не заученное, а способность найти практически ценное решение.

Ошибка :) т.к. масло-маслянное. Исправил. Хотел сказать учёной степени, включая варианты за рубежом (phd) — поторопился.

Есть еще грани о которых нужно сказать.
Ум — создание нового, меня учили как то так. Умный, это способный создавать. Это как слух, голос, способность рисовать и т.д, Либо есть, либо нет, природа так создала.
И есть грамотность — когда человек в курсе всех событий, фактов, прочел все статьи по интересующей его теме и знает все фичи, трюки и т.п. Это неоценимые сотрудники.
И есть умение — питонщик 6 разряда, пальцы как у великих пианистов, но искрятся кодом. 1000 строк в час и без единой ошибки Это еще более ценные люди.
Но решение о найме и потребности зависит от решаемой бизнесом задачи.
Если вы хотите придать своему товару/услуге абсолютно новое качество и уделать конкурентов — без первого не обойтись. И глупо искать того, кто уже решил эту задачу, значит конкуренты уже далеко впереди. Нужно то решить задачу новую! Совсем новую.
Если же хотите догнать и перегнать и всякие умники вызыват раздражение своими капризами — нанимайте умельцев. Они точно знают где в какой статье описана нужная проблема и её решение и где на гитхабе лежит нужный код. Они никогда не промахиваются в конкретную цель, но требовать от них новации не нужно — они сделают очередную кальку.
Если же вы точно знаете свои алгоритмы ( и у вас есть супер бизнес идея), вы выкатываете в прод вашу супер мысль — питонщик незаменим. Тут не будет никакой отсебятины, никакой сервер никогда не будет падать и вы будете точно знать что происходит на вашем сайте и когда пора расширять дисковую полку.

Поэтому когда читаешь в тексте вакансии, что требуется математик для поиска зависимостей там, где их никто не видит, но при этом он должет писать запросы SQL и админить кассандру на кластере и выкатить в боевой прод свой анализ — понимаешь, что это еще хорошо, могли ведь выложить платы, детали, паяльник и, давай, сам себе и комп собери. Скоро будет, малинки наберут мощи и начнется.

Надеюсь этот взгляд на статью тоже будет полезен. Как дополнение.

Полезен. Очень даже. Тут рассматривалась ситуация: а ну ка кадры — наймите мне подразделение Data Science ибо "модно, стильно, молодёжно" и побыстрее. А столкнутся рекрутёры с тем, что людей на рынке довольно много и надо найти тех, кто знает проблематику и тех кто может довести продукт до ПРОМа. Соотв. нужны те кто сможет решить новую задачу (вытаскиваются из учёной/учебной среды + разработчики), а если не можем так, то организуем конкурс в форме хакатона или открытого обучения.

Расскажу про дата саенс который модный молодежный и который делают что бы был а потом может и найдем как монетизировать
2 инжа для сбора данных
2 сантиста для построения предикативных моделек
аналитик для покраски экселек в любимые цвета руководства
Банк входящий в ТОП 15 банков РФ

Так задачки-то разные бывают. Одно дело — прогнозировать фин.рез. или риски там, поскольку технологии б.м. понятны и примеров достаточно — можно обойтись небольшим количеством людей.
Другое дело — обработка текстов — технологии в принципе есть, но есть особенности в том, чтобы заставить их заработать эффективно да и выбор между типами моделей, скажем, далеко не окончательный.
Третье — CV или голосовые чат-боты — тут нет/не знаю технологического стека который можно взять и позаимствовать так, чтобы гарантировано работало нормально — писать всё равно придётся довольно много и не факт, что 5 человек хватит.


Это к тому, что команду всё равно подбирать поз задачу придётся и если для понятных задач нужны профи, то для "непонятных" надо звать нормальных учёных на постояную, на контракт или грантовать кафедру ВУЗа — зависит от задачи.

голосовые чат боты в этой стране это Яндекс. Только в одной компании достаточно экспертизы и прочих ресурсов для создания голосового чат бота и то Алиса не агонь.
Про NLP и прочее распознавание образов нужно бы сначала определится какую бизнес задачу это будет решать а уж потом думать над реализацией.
Но хорошо что в России у компаний есть деньги на RnD и они готовы нанимать DS DE просто потому что цифровизация и это модно молодежно и вообще политика партии.
>Отличие Data Scientists от Data Engineer — способность не только анализировать данные, но и интегрировать их в существующие системы. В связи с этим особенно важно глубокое знание языков программирования, а так же опыт создания или участия в создании высоконагруженных, многопоточных систем и т.п.

А мне казалось, что наоборот, инженеры более прикладными задачами занимаются.
вообще изначально сайнтист тот кто сам алгоритм может разработать, а скормить очищенные данные одному из миллионов фрейморков это задача аналитика. но теперь любой аналитик освоивший три команды питона, которые тренируют модель, называют себя сайнтистами…
таких на весь мир человек несколько, смотрим наприем кто сделал пакет Caret, смотрим удивляемся читаем био, считаем з/п. Потом поступаем на философский и думаем о вечном

Имел ввиду, что DS знает глубже, но останавливается обычно на подготовке модели, а DE — может и в моделирование и сделать нормальную разработку.

oh, lol
У DE с ETL дел невпроворот какое ему уже моделирование?
охохо, Hr'ы такие эйчары.
Дата инженер этот кто отвечает за сбор данных, данные могут лежать в очень разном и порой странном виде в разных местах, реляционные базы, хадупы, стримы и т.д. и т.п.
Сайнтист тот кто может с этими данными хоть что сделать полезное — модельку или дашбордик.

Есть такая местами хорошая книга "Менеджер мафии" — вот оттуда :)


Директор пo персоналу
У Мафии нет такой должности. Подумай, он нужен ли тебе — директор по персоналу?
Когда твоя организация разрастется настолько, что кое-кто в ней начнет доказывать необходимость директо­ра по персоналу, помни, что стоит ему появиться, как на­чальники твоих отделов тут же утратят тесную связь со своими сотрудниками, а это очень опасно для организации в целом. Мы считаем, что менеджер должен формировать свою команду лично и только лично.

Хотя, т.к. у нас капитализм, то функция HR-грамотный интеллектуальный фильтр и капиталист платит за эту функцию если работа по поиску-подбору делается соотв. специалистом лучше и, главное, дешевле чем отвлечением от производства основных спецов.

Sign up to leave a comment.

Articles