Найти хорошего специалиста по данным сейчас невероятно сложно. За сильных специалистов большая конкуренция. А чтобы удерживать их, нужна не только зарплата в рынке, который перегрет, но и крайне интересные задачи. О том, как оператору конкурировать за дата-сайентистов и где их искать, если ни один стандартный метод рекрутинга тут не работает, рассказал директор по корпоративному развитию и управлению персоналом «МегаФона» Роман Ермоленко.
Роман Ермоленко, директор по корпоративному развитию и управлению персоналом «МегаФона»
Фото: Предоставлено "Мегафон"
Роман Ермоленко, директор по корпоративному развитию и управлению персоналом «МегаФона»
Фото: Предоставлено "Мегафон"
С миру по дата-сайентисту
Главная проблема рынка: искать хороших специалистов очень сложно. И это касается не только дата-сайентистов. Не важно, в какой отрасли мы будем искать человека и на какую позицию — хороших специалистов в принципе будет мало. А аналитика данных — это еще и достаточно узкая область, которая требует сложных знаний: математика, computer science.
Не облегчает задачу и тот факт, что ни один из привычных способов по рекрутингу тут не работает в принципе. То есть найти хорошего специалиста через работные сайты практически невозможно: кандидат размещает резюме и тут же получает 50 откликов от разных компаний.
Не работают здесь, к сожалению, и разные другие инструменты по автоматизации поиска: если в подборе работников на линейные позиции они могут помочь и упростить работу рекрутеру, то в случае со специалистами по данным это не работает.
Поэтому у нас остается три варианта. Первый — искать людей вручную в, так скажем, привычных местах обитания: профильных сообществах и Telegram-каналах. Мы знаем их все и хорошо освоили этот способ: следим за всеми лидерами мнений на рынке, причем не только в России, и наши собственные хедхантеры ищут среди людей, которых они аккумулируют вокруг. Все это требует высоких компетенций и от самих рекрутеров, которые должны очень хорошо знать рынок и его ключевых игроков. Кроме того, нужно быть достаточно активным в соцсетях, чтобы кандидаты нас замечали и понимали, что можно просто написать сообщение и на следующий день отправиться на собеседование. Это правда так работает. Еще мы поддерживаем связь со всеми сильными кандидатами, которых когда-то рассматривали, но в тот момент мы друг другу не подошли. То есть у нас есть и свои базы сильных специалистов.
Второй вариант — закрывать ставки по рекомендации уже работающих в компании сотрудников. И этот способ, кстати, очень хорошо работает: у нас действует реферальная программа, и мы из всех вакансий за 2020 год 20% закрыли по рекомендации. Это говорит о том, что в командах довольно высокий уровень eNPS, то есть сотрудникам нравится у нас работать.
Третий способ — это стажировки. Их мы тоже поставили на поток: они стартуют примерно каждый квартал — это важно, чтобы участники планировали свое время, потому что большинство из них — студенты третьего-четвертого курсов крупнейших технических вузов (но в этом году у нас стажировался 19-летний второкурсник — и, кстати, стажировку он успешно прошел).
В процессе стажеры работают над реальными действующими проектами — это тоже важно, потому что работа в поле сильно отличается от решения учебных кейсов. В целом по компании на каждую программу стажировки мы берем шесть-десять человек, в штат из них попадает примерно 75%. За последние два года из всех стажеров, продолживших работу в компании, 25% — это специалисты в области Big Data. Совсем скоро, кстати, у нас откроется новая стажировка — в команде, которая развивает личный кабинет «МегаФона».
Чтобы стажеры приходили уже подготовленными, «МегаФон» участвует в образовательных программах вузов и делает свои, например Лабораторию 5G Dream Lab в СПбГУ, Лабораторию IoT с МЭИ, совместную программу с «Технопарком» и VK по аналитике больших данных. А еще наши специалисты читают лекции для студентов Бауманки и ВМК МГУ. Кроме того, мы сами организуем мероприятия для дата-сайентистов. Например, BigDataCamp — пятидневный интенсив по Data Science, который объединил в себе практикум и хакатон по большим данным.
Подцепить на задачи
Хороший дата-сайентист стоит дорого, и мы к этому готовы. Но на самом деле для профессионалов в IT деньги очень часто не единственная и не главная мотивация. У ребят-математиков свой склад ума — они никогда не будут работать на неинтересных проектах, даже если дать им модный офис, плюшки, печеньки и кофе. Если не будет интересных и масштабных проектов, удержать такого специалиста не получится. У «МегаФона» эти проекты, к счастью, есть: мы один из трех крупнейших операторов страны с базой абонентов 74,2 млн человек. Так что данных тут хоть отбавляй.
Сейчас в компании с Big Data работает около 300 человек. Дата-сайентисты в «МегаФоне» решают разные задачи: от планирования инфраструктуры и улучшения операционной эффективности компании до увеличения lifetime value — того, какую прибыль получает оператор за все время обслуживания одного клиента.
Работа дата-сайентистов приносит вполне конкретные результаты — например, проанализировав большие данные, мы придумали тарифную линейку «Включайся», полностью заточенную под цифровых пользователей, которые преимущественно переписываются в мессенджерах, пользуются стримингом и соцсетями. А при запуске подписки «МегаФон Плюс» мы с помощью Big Data изучили, какие книги, музыку и видео чаще всего предпочитают наши пользователи, и заключили партнерства с компаниями, которые их выпускают, чтобы наши подписчики сразу получили доступ к любимому контенту.
Если говорить конкретнее, то сейчас у компании есть несколько ключевых проектов, связанных с большими данными:
Определение потребностей и предпочтений клиента, персонализация обслуживания.
Сохранение абонентской базы, анализ причин оттока клиентов.
Планирование развития сети, предсказание замены или ремонта сетевого оборудования, установка приоритета работ по устранению аварий. Анализ вышек и трафика с них помогает определить оптимальное покрытие и прогнозировать перспективные локации для стройки.
Текстовая и речевая аналитика, развитие чат-ботов — нам нужно расшифровывать огромные объемы телефонных звонков и улучшать работу колл-центров.
«МегаФон.Поиск» — социальный проект для поиска пропавших людей, реализованный совместно с «Лиза Алерт».
Геоаналитика и проекты для «МегаФон Ритейла»: с помощью моделей машинного обучения мы понимаем, куда переместить малоэффективные салоны и где открыть новые.
От джуна до лида за два года
Отбор кандидата проходит в два этапа. Третий, техническое задание, опциональный — если у тим-лида остались какие-то вопросы и он хочет посмотреть код или если у кандидата нет открытого портфолио с реализованными проектами.
В последнее время, кстати, мы редко даем техническое задание, и 95% кандидатов его выполняют. Оно нестандартное, максимально приближено к телеком-задачам, при этом не отнимает много времени, что важно для работающих кандидатов.
Для нас имеет большее значение, что человек совпадает с нашими ценностями: хочет развиваться, создавать классный сервис для клиента, работать в команде и достигать результата.
Мы делаем большую ставку на карьерный рост внутри компании: если ты талантливый сотрудник и у тебя есть желание развиваться по треку управления, это возможно и поощряется. У нас есть несколько кейсов, когда сотрудники вырастали из джуна в лида за два года. Мы доверяем сотрудникам, когда они стремятся брать на себя ответственность. Кроме того, важно, что каждый сотрудник всегда знает, какие шаги ему нужно предпринять для своего продвижения. Это касается и стажировок, и штатных сотрудников: раз в полгода в компании проходит оценка, на которой сотрудник вместе с ментором и руководителем определяет, над какими задачами ему предстоит работать и что нужно, чтобы справиться с ними на 100%. Это помогает не только определить, чему еще стоит поучиться, но и понять, какие шаги ему нужно сделать, чтобы вырасти до новой позиции.
Вообще «МегаФон» серьезно относится к обучению и адаптации своих сотрудников. После трудоустройства за каждым человеком закрепляется наставник, который на протяжении всего испытательного срока помогает новичку как можно быстрее и лучше показать хороший результат работы. После зачисления в штат у каждого дата-сайентиста, исходя из его плана развития, есть возможность отправиться на обучение, чтобы прокачать hard skills.
Также всем сотрудникам доступны разные программы и курсы для развития soft skills вроде лидерских качеств или стресс-менеджмента. А еще в «МегаФоне» есть свой корпоративный университет «МегаАкадемия», где тоже можно учиться управлению в бизнесе. И, конечно, у нас есть компенсация спорта, мобильной связи, медстраховка, тимбилдинги. Но самое главное — крутые и масштабные задачи, работа над которыми разом может сделать жизнь 74 млн человек немного лучше.