Jak na nábor datových inženýrů?

Úvod

V dnešní době už nenajdete mnoho firem, které by si neuvědomovaly obrovský potenciál dat. Naopak, z dat se dnes stává priorita číslo jedna! Množství dostupných dat roste a s ním i zájem firem o jejich zpracování a využití. A kde je poptávka, tam vznikají nové profese. Jejich cílem je umožnit uživatelům ještě lepší pochopení dat, což může posloužit k přizpůsobení nabídky nebo k vývoji účinnějších a personalizovaných nástrojů.

Důsledek: zájem o datové inženýry rychle nabývá na intenzitě.

Datový inženýr? A to je kdo? Datový inženýr pracuje se statistickými modely a získává z množství dat užitečné informace, které lze následně využít v praxi! Je to vlastně někdo mezi matematikem a marketingovým pracovníkem… Prostě renesanční člověk.

Jaké jsou jeho požadavky?

Datoví inženýři jsou na trhu práce žádaní, a proto si mohou dovolit nejrůznější požadavky a svého (budoucího) zaměstnavatele si pečlivě vybírají. Z povahy své profese navíc přemýšlejí velmi metodicky, takže si velmi dobře umí porovnat nabídky a rozhodnout se pro tu nejvýhodnější.

Datový inženýr hledá v první řadě pozitivní přístup se zaměřením na budoucnost. Jinými slovy, hledá firmu, jejíž vedení si skutečně uvědomuje význam dat a není jen dočasně poblouzněno humbukem kolem big data.

Datoví inženýři potřebují mít nad sebou lidi, kteří jim budou důvěřovat. Důležitá je pro ně podpora shora. Opravdu nemají zájem o to, aby byly jejich schopnosti zpochybňovány při sebemenším náznaku komplikací. Komplikacím se totiž v téhle branži nevyhnete, tím spíš, když pracujete na střednědobých a dlouhodobých projektech.

A konečně, datoví inženýři v práci potřebují autonomii a s tím související flexibilní pracovní dobu. Ne že by nedokázali ocenit dobrý pracovní kolektiv a konstruktivní porady, ale často potřebují čas pro sebe, aby se mohli účinně soustředit jen na práci a mohli si utřídit myšlenky.

Jak přilákat kvalifikované uchazeče?

Probuďte v nich podnikatelského ducha.
Zdůrazněte, že u vás se cení vlastní iniciativa. Nabídněte různorodou činnost. Datový inženýr hledá zaměstnání s přesně stanovenou náplní práce a rozhodně se nechce nudit. Můžete mu dát dokonce úplně volnou ruku – ať si popis ideální pracovní pozice napíše sám! Samozřejmě pod podmínkou, že si dáte tu práci a detailně mu vysvětlíte činnost a řád společnosti a ujasníte si širší rámec pracovních povinností – nechcete ho přece vyděsit!

Stavte na hodnotách firmy, jejích cílech a smysluplnosti činnosti.
Datový inženýr nerovná se pracovník marketingu, takže mu musíte vysvětlit pracovní rozlišení rolí ve vaší společnosti a etické zásady. Pro datového inženýra totiž není nic horšího, než když ho okolí bere jako dalšího „markeťáka“! Klíčová slova, která ho mohou přesvědčit a naklonit na vaši stranu: budoucnost, inovace, účinnost, smysl.

Vsaďte na jedinečnost.
V každé společnosti je práce datového inženýra trochu jiná. Liší se totiž jak cíle práce s daty, tak nástroje i typy dostupných dat, takže je naprosto nezbytné jasně vysvětlit, jakou máte představu a jak do ní zapadá činnost datového inženýra. Když se budete držet těchto rad, uchazeč získá všechny potřebné informace a bude moci ocenit unikátnost nabízené příležitosti a její kvality. Dokažte, že se jen nevezete na módní vlně, ale že jste nad tím opravdu přemýšleli a s jednotlivými týmy jste si ujasnili, na čem je třeba pracovat.

A protože není nic lepšího než fakta, můžete si připravit i konkrétní čísla pro ilustraci a lepší pochopení toho, co může váš budoucí zaměstnanec očekávat.

Jaké dovednosti byste měli u uchazečů hledat?

Samozřejmě jsou to znalosti matematiky a statistiky, ty totiž tvoří nedílnou součást výkonu práce datového inženýra. To je první věc, kterou bude během výběrového řízení třeba zohlednit. Určitě si proto ověřte, zda uchazeč skutečně absolvoval uvedené školy, a vyžádejte si reference z předchozích pracovních zkušeností. U datových inženýrů je obvyklý magisterský, někdy i doktorský titul v oboru matematiky, statistiky, IT nebo techniky.

Dobrý datový inženýr ale musí mít víc než jen výborné know-how.

Neměla by mu chybět jistá zvídavost, ochota učit se novým věcem v oboru, vymýšlet nové modely, hledat nové příležitosti, navazovat kontakty. A protože žádné řešení není konečné, musí se neustále rozvíjet, řídit a co nejlépe předvídat budoucí výzvy a nadcházející změny. S tím souvisí i snaha o neustálé zlepšování vlastních dovedností a určitá skromnost a odvaha zpochybňovat sebe sama (ve zdravé míře, protože stejně důležitá je i rozhodnost a proaktivita).

To si ověříte otázkami na novinky z branže: Jaké odborné konference se v poslední době konaly? Účastnil/a jste se nedávno nějakého semináře nebo workshopu? Odkud a jak získáváte nejnovější informace? Napadá vás nějaký příklad využití dat, který je obzvláště užitečný?

V neposlední řadě se přesvědčte i o komunikačních schopnostech uchazeče. Je totiž potřeba, aby se dokázal domluvit i s osobami, které se v jeho činnosti příliš nevyznají. Práce na pozici datového inženýra přesahuje hranice oborů, souvisí stejně tak s financemi jako s marketingem, HR… Vyžaduje proto otevřenou mysl, schopnost naslouchat ostatním a přístupnost diskuzi.

Stačí jednoduchý test: Požádejte uchazeče, aby zkusil představit svou práci a poslední projekt, na kterém dělal, desetiletému dítěti. Pravda se okamžitě ukáže!

Dobrý datový inženýr si ale musí osvojit i určité měkké dovednosti.

Průběh pohovoru

Jen těžko můžete po náboráři chtít, aby posuzoval čistě odborné dovednosti uchazeče (statistiku, vytváření modelů, analýzu, provádění technických kroků). Proto je dobré připravit si na pohovor pro uchazeče k vyřešení nějaký reálný úkol či logickou úlohu. Vyzkoušíte si je tak přímo v akci. Jednoduše a objektivně tak odfiltrujete nevyhovující uchazeče.

Také můžete využít služeb náborové agentury, která se specializuje přímo na daný obor. Tahle fáze výběru je o to důležitější, pokud je pozice datového inženýra pro vaši firmu něco úplně nového a nemáte k dispozici nikoho, kdo by byl způsobilý vyhodnotit profil uchazeče. Ale samozřejmě pokud už u vás nějací datoví inženýři pracují, jednoduše je do výběrového řízení zapojte, mohou vám také pomoci s testováním odborných dovedností a poskytnout zasvěcenou zpětnou vazbu.

Každý datový inženýr by měl disponovat skvělými interpersonálními schopnostmi – když totiž přijmete člověka s vynikající znalostí statistiky, ale s totálním komunikačním blokem, nedopadne to dobře. Proto si hned zkraje vyzkoušejte, jak budou uchazeči komunikovat s osobami z různých úrovní společnosti, se kterými budou v budoucnu spolupracovat. Po prvním kontaktu získejte spontánní reakce: Co jste si z rozhovoru odnesl/a? Jak byste vyhodnotil/a danou situaci?

Podle odpovědí zjistíte, jak dokáže uchazeč naslouchat a zda je schopný běžné komunikace. S tím jde ruku v ruce i empatie, umění správného vyhodnocení situace a argumentace.

Na co by měla u pohovoru přijít řeč

Organizace.
Vysvětlete, jaké místo mají data ve vaší firmě. Popište, jak aktuálně s daty pracujete, jaká data máte k dispozici, co potřebujete řešit, jaké budoucí projekty chystáte a budou se týkat práce datového inženýra (zavedení CRM programu, založení nového R&D oddělení se zaměřením na zákazníka, finanční modely…). Můžete si uchazeče také vyzkoušet a zeptat se, jaké jsou podle něj prioritní oblasti zpracování dat ve vaší firmě.

Pracovní postupy.
Vysvětlete, jak u vás probíhá spolupráce mezi jednotlivými odděleními: společné projekty, monitoring, zpětná vazba. Datový inženýr pracuje napříč firemními projekty, a proto musí být dobře obeznámen s metodikou práce a případnými překážkami. Dobrým příkladem je například ukázka dílen či workshopů.

Podpora.
Data jsou něco, s čím pracuje celá firma. Ukažte, že o důležité roli, kterou data hrají, zaměstnanci moc dobře vědí a jsou ochotni se zapojit do jejich zpracování! Nezapomeňte proto zmínit ani aktivní „sponzory“ datové vědy, tedy osoby, které bojovaly za zřízení pozice datového inženýra. Díky tomu uchazeč pochopí, že jsou jeho služby žádané a budou velmi ceněné. Výše uvedené platí hlavně v případě, že tato pozice vznikla úplně nově nebo že má vaše firma pověst společnosti, která nikdy nemění zavedené pořádky.

Klíčová slova:

Analytika: Shromažďování a analýza dat, řízení strategických firemních rozhodnutí.

4V: volume (objem), velocity (rychlost), variety (různorodost), veracity (věrohodnost). To jsou čtyři hlavní charakteristiky dat.

API: rozhraní pro programování komunikace mezi různými aplikacemi a shromažďování a propojení maximálního množství dat.

Cassandra / Big Table: dva systémy pro správu databází. Jinak řečeno: nástroje, které datový inženýr využívá ke své každodenní práci (mezi jinými).

Vizualizace dat: proces převádění dat do srozumitelnější podoby (grafy, srovnání, prognózy…). Vizualizace je užitečný způsob, jak zpřístupnit datovou analýzu ostatním zaměstnancům firmy a rychle identifikovat možné problémy či výzvy a rozhodovat o dalších krocích.

Decision Tree / rozhodovací strom: Ilustrační technika určená k přehlednému zobrazení dat a hledání souvislostí mezi různými druhy informací (podobnost s rodokmenem není náhodná!).

First Party Data / Third Party Data umožňují identifikaci „zdroje“ dat. Jste-li správcem dat, jedná se o data získaná přímo, například na vašich webových stránkách (First Party Data). Jsou-li data získaná externě, jedná se o Third Party Data.

Machine Learning / Strojové učení: Schopnost systému učit se. Čím více uložených dat, tím větší možnosti propojení struktur a automatického vypočítávání optimalizace.

Platové rozpětí

Poptávka po datových inženýrech stoupá a s ní adekvátně stoupá i jejich platová třída. Tahle investice se vám ale vyplatí, jen si to spočítejte: dobrý datový inženýr, to je totiž investice nejen do datové analýzy, ale také do marketingu, finanční strategie a HR! Podle portálu Platy.cz bere v Česku datový analytik mezi 30 000 až 70 000 Kč měsíčně.

Platy v této oblasti vystřelily vzhůru hlavně v letech 2017 a 2018, kdy se poptávka raketově zvedla.

Průběh zkušební doby

Délka zkušební doby by měla odpovídat odhadované délce prvního (menšího) projektu. Takový přístup je zárukou objektivního vyhodnocení nového zaměstnance: budete mít v rukou konkrétní výsledky. Zapomeňte proto na obvyklé pracovní lhůty, raději je volte individuálně, po dohodě s přímým nadřízeným nového pracovníka.

Zkušební lhůtu může nováček využít také k tomu, aby se seznámil se všemi divizemi firmy a zjistil, jaké jsou jejich potřeby. Proč si po novém datovém inženýrovi nevyžádat vypracování úvodního reportu o výchozí situaci? Sestavování zprávy bude fungovat jako kontrolní diagnostika, od které se odrazíte a vyplyne z ní budoucí směřování práce s daty v jednotlivých odděleních. Naskytne se vám zcela nový pohled na organizaci firmy, oblasti kompetencí, její potřeby i problémy.

Na konci zkušební doby vyzpovídejte spolupracovníky nové posily týmu: Jak se chová? Má zájem učit se novým věcem? Má pozitivní přístup? Je ochotný/á pomoci? Datový inženýr se stane nedílnou součástí vašeho týmu zaměstnanců. Kde jinde se tedy přesvědčit o tom, zda jste vybrali správně, než přímo mezi nimi?

Přeložila Barbora Stolínová

Foto: Welcome to the Jungle

Sledujte Welcome to the Jungle na LinkedInu!