(function(m,e,t,r,i,k,a){m[i]=m[i]||function(){(m[i].a=m[i].a||[]).push(arguments)}; m[i].l=1*new Date(); for (var j = 0; j < document.scripts.length; j++) {if (document.scripts[j].src === r) { return; }} k=e.createElement(t),a=e.getElementsByTagName(t)[0],k.async=1,k.src=r,a.parentNode.insertBefore(k,a)}) (window, document, "script", "https://mc.yandex.ru/metrika/tag.js", "ym"); ym(37066580, "init", { defer: true, clickmap:true, trackLinks:true, accurateTrackBounce:true }); ym(37066580, 'hit', window.location.href);

«Мы жили в концепции рынка кандидата, но сейчас ситуация выравнивается»: как Авито нанимает аналитиков данных

Подробный рассказ со всеми цифрами, статистикой, этапами подбора и источниками поиска аналитиков

Мы уже рассказывали, как искать инженеров по практикам DevOps и мобильных разработчиков. Теперь вместе с Анастасией Сафаровой и Ильей Гуровым из компании Авито поговорим о подборе аналитиков данных.

Анастасия и Илья расскажут, что происходит на рынке аналитиков, какими компетенциями должен обладать сильный кандидат, какие источники поиска работают лучше всего и как выстроить эффективный процесс подбора.

О чем расскажем

Анастасия Сафарова
старший специалист по подбору персонала в Авито
Илья Гуров
руководитель аналитики в Авито

Кто такие аналитики данных и чем они занимаются

Аналитики данных исследуют продукт или сервис, его пользователей и клиентов. Их задача — снять неопределенность при принятии решений. То есть аналитики отвечают за правильность данных и выводов, которые лежат в основе решений, принимаемых другими сотрудниками.

В разных командах эти решения разные, поэтому и задачи аналитиков различаются, например:

  1. В продуктовых командах они исследуют поведение пользователей и их взаимодействие с продуктом.
  2. В команде поддержки — прогнозируют поток обращений от пользователей и следят за эффективностью их обработки.
  3. В команде ценообразования — оптимизируют матрицу цен на все платные продукты.
  4. В команде техплатформы — исследуют взаимодействие внутренних систем и процесс разработки.

Чем аналитики отличаются от дата-сайентистов

Кроме аналитиков мы ищем и дата-сайентистов — это отдельное направление. Результат работы дата-сайентиста — модель, которая качественно меняет опыт пользователя. Такие специалисты делают полноценные Machine-Learning-продукты — например, систему поиска, модель определения «справедливой» цены на товар, автоматическую модерацию объявлений, механизм скрытия номера на фотографиях.

Аналитики тоже пользуются ML, но они не создают самостоятельные продукты, а собирают данные и делают выводы для принятия решений.

Грейды в аналитике данных

В Авито выстроена четкая структура грейдирования. Аналитик проходит традиционный путь от джуна до сениора, после чего может переместиться в менеджерский трек или продолжить развиваться в роли эксперта.

Перемещение между уровнями не происходит автоматически по достижении определенного стажа. Переходов «авансом» не бывает: сначала аналитик начинает перформить на уровне сениора, а уже потом становится Senior Analyst.

На вершине экспертного трека — Principal Analyst (PA). Он ищет решения и развивает аналитические методики на уровне всей компании, а также реализует сложные стратегические проекты с участием нескольких бизнес-юнитов. PA может быть экспертом в нескольких направлениях или обладать глубокой экспертностью в чем-то одном.

Наивысшая ступень менеджерского трека — Analytics Director (AD). Он отвечает за определение долгосрочной стратегии аналитики как единой функции, формирование подходов к найму и оценке аналитиков, развитие руководителей и помощь в получении ресурсов.

Что происходит на рынке труда аналитиков

В аналитике на протяжении последних лет был рынок кандидатов, но из-за последних событий баланс сил начал сдвигаться в сторону работодателей. Буквально за месяц рынок компаний, которые предлагают работу аналитикам данных и дата-сайентистам, сильно изменился.

Мы долго жили в концепции рынка кандидата, но сейчас ощущаем, что ситуация выравнивается.

Это дает возможность выйти на рынок труда с классным предложением и оперативно набрать в команду сильных аналитиков. Например, Авито активно сотрудничает с организациями, которые реструктуризируют бизнес или уходят на рынки других стран. Мы стараемся трудоустроить к себе их сотрудников, которые предпочитают развиваться вне этих планов и оставаться в России.

Зарплатные вилки

Мы конкурируем с зарубежными работодателями и офферами в валюте — из-за этого зарплатные ожидания кандидатов увеличиваются. В апреле 2022 года вилки были такими:

  • джун — от 110 000 ₽ на руки;
  • мидл — от 150 000 ₽ на руки;
  • сениор — от 230 000 ₽ на руки.

Помимо оклада, работодатели предлагают дополнительные способы мотивации сотрудников, например премии и опционы.

Наем аналитиков в цифрах

Кого нанимаем. Ориентируемся на специалистов всех уровней, но чаще всего нанимаем джунов. Дело в том, что найти аналитика уровня сениор — сложная задача. Особенно с учетом наших специфических требований к кандидатам: аналитик в Авито может выполнять фулстек-задачи, которыми в других компаниях занимаются три разных специалиста.

Объем найма. Обычно у нас одновременно открыто около 20–30 позиций и мы ведем поиск в разные юниты. За период с 2021 по 2022 год мы наняли 96 аналитиков, из которых:

  • 66 джунов,
  • 22 мидла,
  • 8 специалистов уровня «сениор» и выше.

По сравнению с прошлым годом рост найма аналитиков по общему числу выходов — 23%.

Сроки закрытия позиций. Согласно SLA, срок закрытия джуниор-позиций не должен превышать 3 недель, а мидловых вакансий — 1,5 месяца. Реальные же сроки найма еще меньше: джунов находим за полторы недели, мидлов — иногда за месяц.

Нам удалось уменьшить средний срок пребывания кандидата в воронке подбора: раньше от контакта с рекрутером до оффера проходил 21 день, теперь — 14.

Источники поиска аналитиков

Кандидаты приходят к нам через разные каналы. Довольно большой объем поиска идет проактивно благодаря обработке холодных контактов.

Работа с рынком кандидатов и профессиональными сообществами

Эффективность: 43% аналитиков мы наняли с помощью хантинга и проактивной работы с рынком кандидатов.

Что мы используем:

Платформы, объединяющие кандидатов с рекрутерами:

ХабрКарьера,

Хедхантер, g-mate,

Geekjob,

LinkedIn.

Рекламу и таргетинг.Инструменты для автоматизированного поиска и агрегации контактов — например, Amazing Hiring.

Профессиональные сообщества и каналы:

- сообщество ODS. AI в Слаке,

-телеграм-канал Работа ищет аналитиков,

-хабы для аналитиков на Хабре.

Образовательные проекты

Эффективность: 21% аналитиков попали в Авито благодаря образовательным проектам и стажировкам.

Наша Академия Аналитиков выпускает начинающих специалистов, которые могут претендовать на стартовые роли в компании. Этот молодой проект уже принес нам новых сотрудников: на первом потоке отучились около 20 человек, 7 из которых трудоустроились в Авито.

Рекомендации

Эффективность: 18% аналитиков пришли к нам по внутренним рекомендациям. Больше половины из них — специалисты уровня «мидл+» с большой экспертизой.

Рынок аналитиков — тесное сообщество, где все друг друга знают. Наши сотрудники знакомы со многими коллегами из других компаний лично или через несколько рукопожатий. Поэтому мы активно развиваем канал внутренних рекомендаций и собираем с его помощью кандидатов.

Weekend Offer

Эффективность: этот канал обеспечил нам 18% от всех закрытых позиций в аналитике данных.

Мы проводили Weekend Offer для аналитиков дважды — в июле и декабре 2021 года. С декабрьского мероприятия получили очень хороший «улов» — наняли 8 человек, в том числе 2 сениоров и 2 мидлов.

Этапы подбора в Авито

Этап № 1: скрининг резюме

Сначала рекрутер знакомится с резюме, чтобы понять, соответствует ли кандидат описанию вакансии. На что мы обращаем внимание:

  • релевантное образование,
  • проекты,
  • стек технологий,
  • переходы из компании в компанию,
  • совокупный опыт работы.

Этап № 2: созвон с рекрутером

Цели звонка:

  • Рассказать кандидату про Авито и наш департамент аналитики.
  • Познакомить с нашим фронтом работ и стеком технологий.
  • Рассказать об этапах отбора.
  • Ответить на вопросы.

Если кандидат по итогам звонка решает, что ему интересно попробовать свои силы и продолжить общение, то мы идем дальше.

Этап № 3: технический скоринг

На этом этапе оцениваются общие фундаментальные знания, например в теории вероятностей и статистике. Мы можем предложить кандидату решить математические задачи, пройти тестирование или просто провести короткий созвон для скоринга.

35% участников скоринга получают приглашение на техническое интервью.

Этап № 4: первая секция технического интервью

Техническое интервью проводят опытные аналитики из числа сотрудников компании — сам нанимающий менеджер чаще всего не присутствует на встрече. В этом и заключается суть нашей системы: процесс подбора унифицирован вплоть до финала, на котором уже появляется нанимающий менеджер, чтобы рассказать о конкретном направлении и задачах.

На первой секции технического интервью кандидат решает аналитический кейс — конкретную проблему или задачу. Например, нужно измерить эффективность найма аналитиков. Какие метрики вы будете использовать? Почему именно такие? Как собираетесь верифицировать результаты? А может ли быть такое, что метрики показывают рост, хотя ситуация ухудшается?

Решение кейса — это скелет беседы: разговор пойдет вокруг него, но будет разветвляться и уходить к более техническим вопросам. Это нужно, чтобы понять, как кандидат работает с конкретными инструментами и технологиями.

Этап № 5: вторая секция технического интервью (опционально)

На второй секции проверяются soft analytical skills, в том числе навыки общения с заказчиками, управления проектами и командами. Эту секцию проходят не все кандидаты, а только те, кто претендуют на менеджерские или сениорские позиции.

41% кандидатов успешно проходят технические секции и попадают на интервью с HR-специалистом.

Этап № 6: сбор рекомендаций (опционально)

В некоторых случаях мы собираем рекомендации на кандидата. Рекомендации помогают принять финальное решение, если есть какие-то риски, а также понять, как лучше провести онбординг нового сотрудника, на что обратить внимание во время адаптации.

Этап № 7: интервью с HR-специалистом

Здесь проверяется culture fit: совпадают ли ценности Авито и кандидата. Эти критерии едины для всех позиций в компании — у нас есть обобщенный портрет сотрудника, близкого нам по духу. На этот портрет и ориентируется HR-специалист во время интервью.

76,2% участников HR-интервью идут дальше.

Этап № 8: финал с командами

Затем кандидат знакомится с командами и заказчиками. Он смотрит на команды, команды смотрят на него. Это вопрос общего фита: готовы ли люди работать друг с другом с учетом командной специфики. Дело в том, что в разных командах свои задачи, требования и нюансы: например, где-то нужно глубокое знание Python и ML, где-то нет.

Если кандидат заинтересовал сразу несколько команд, то мы предлагаем ему выбрать, где он сам хочет работать.

87% финалов заканчиваются офферами.

Этап № 9: оффер

В конце мы делаем предложение о работе — в 89,5% случаев наши офферы принимаются и заканчиваются выходом.

Как оценить аналитика данных

Общие навыки и знания для всех аналитиков в Авито

  1. Теория вероятностей и математическая статистика.
  2. SQL — без него не получится извлекать информацию из баз данных.
  3. Python — чаще всего на входе в компанию достаточно готовности освоить этот язык.
  4. Математическое мышление — этот навык гораздо важнее владения конкретными инструментами. Разобраться с SQL можно за несколько недель на диване, а чтобы научиться математическому мышлению, потребуются годы.

Навыки в зависимости от грейдов

Наш блог читают более 12 000 рекрутеров и профессионалов HR-индустрии. Подкасты, интервью, тематические статьи и экспертные мнения. Переходите по ссылке:

0
Комментарии

Комментарий удален модератором

Развернуть ветку
Читать все 0 комментариев
null