иван татаринов

Я отправлял около двухсот откликов в день и прошёл больше пятидесяти технических собеседований, прежде чем получил работу. За это время успел посмотреть, как процесс устроен изнутри со стороны кандидата.

Картина получилась не про людей.

Про автоматизацию отчётности обычно рассказывают одно: было два часа в день, стало пять минут, экономия столько-то человеко-часов в год.

Расскажу, что происходит вокруг этих цифр.

Со стороны кажется, что аналитик в финтехе занимается моделями и скорингом. По факту значительная часть работы состоит в том, чтобы три разные цифры в трёх разных отчётах наконец сошлись.

Расскажу, из чего складывается ежедневная картина.

Сразу цифры, чтобы не тянуть. Человек с минимальным опытом. Примерно пять месяцев работы. Оффер около 300 тысяч рублей gross, с бонусами доход выходил примерно к 350 тысячам.

Это не типовой результат, и я не буду делать вид, что типовой. Но разобрать его полезно, потому что видно, из чего он собрался.

Спор про курсы обычно идёт вокруг цены. Стоит программа 150 тысяч или 90, вернут деньги или нет, помогут с трудоустройством или обманут.

Это спор не про те деньги.

Типичная ситуация. Человек завёл профиль, потратил вечер, всё заполнил. Прошёл месяц. Ни одного входящего сообщения.

Дальше делается вывод: «эта платформа не работает» или «рынок мёртвый». Обычно неверный. Разберу, что происходит на самом деле.

Тезис, который гуляет по рынку: выйди на международный рынок и получай в три-пять раз больше. Тезис верный. Но у него есть механика, о которой говорят реже.

Разберу и то, и другое.

Когда человек читает вакансию аналитика данных, он видит Python, SQL, машинное обучение, A/B-тесты, работу с большими массивами. Складывается картинка: ты сидишь и добываешь инсайты.

Я расскажу, как выглядит обычный вторник. Без инсайтов.