Как мы организовали онлайн-хакатон по Data Science для девушек и получили заявки из 23 стран

17-18 октября совместно с McKinsey&Company в рамках инициативы Next Generation Women Leaders провели NGWL.HACK — исключительный онлайн-хакатон.

Нужно было собрать вместе девушек, увлеченных Data Science. Мы понимали, что это достаточно узкая аудитория — к сожалению, девушек в этой области пока не так много, как хотелось бы — всего около 28% по исследованию Forbes. В итоге мы получили 700 заявок из 23 стран! В команды отобрали 156 участниц. Уже на самом хакатоне осознали, что покрыли почти все часовые пояса — некоторые участницы специально не спали ночью или вставали на заре, чтобы выйти в эфир.

Московский офис McKinsey&Company занимает особое место для компании в отношении Data Science и является центром компетенций целого региона. В него входят Россия, СНГ, Турция, страны Африки и Ближнего Востока. С помощью анализа больших данных компания помогает клиентам найти интересные инсайты, причины проблем и пути их решения. Офис растет и требует новых специалистов.

Также один из фокусов McKinsey&Company — гендерное равенство. Они хотят развеять миф, что Data Scientist не женская профессия. В компании в Data Science направлении девушки уже работают, но их количество планируют увеличить. А хакатон — отличный способ познакомиться с талантливыми специалистами.

Хакатон исключительно для девушек в Data Science — крутая инициатива от McKinsey&Company, которую мы с удовольствием подхватили. Подошли к NGWL.HACK как к смелому эксперименту — это первый масштабный хакатон исключительно на девушек в узкой области IT.

Сбермаркет — быстро развивающийся сервис по доставке продуктов из супермаркетов, который присутствует в 157 городах России. За пандемию доставили свыше 5 млн заказов. Для осознания масштаба, — чтобы доставить первый миллион, Сбермаркету понадобилось 7 лет.

С ростом заказов подросли и конкуренты, что сподвигло компанию на поиск новых путей для развития. Хакатоны отлично подходят для решения подобных задач, особенно, если присутствует неопределенность и требуется высокая скорость.

Участницам предоставили 7 типов таблиц с реальными данными о заказах и историях коммуникаций. В них содержалась анонимизированная информация о всех заказах, начиная с января 2020 года, продуктовых корзинах, категориях товаров, клиентах.

На основе данных нужно было построить модель, предсказывающую отток — одну из главных метрик на сильно конкурирующем рынке доставки продуктов. Понимание причин оттока и работа над его снижением помогают улучшить эффективность бизнеса — экономичнее поддерживать лояльность уже существующих клиентов, чем постоянно привлекать новых.

Подробнее про задачи хакатонов читайте в нашей статье.

Мы не хотели устраивать жесткое соревнование, где основная цель — борьба за приз (который, кстати, был 3000$). Поэтому поставили перед собой задачу сделать выходные максимально позитивными, чтобы каждая участница ушла с приятной усталостью и пониманием собственной крутости.

Многие девушки зарегистрировались на хакатон поодиночке. Нужно было за два дня собрать всех участниц в 40 команд. И тут как раз сработала стратегия смещения фокуса на атмосферу нетворкинга — девушки быстро сдружились, и без команды никто не остался.

Некоторые участницы отметили, что они получили необычный опыт, который изменил их представление о хакатонах — думали, что будет агрессивное соревнование, а в итоге все с интересом решали задачи и общались друг с другом в дружелюбной обстановке.

Для поддержания боевого духа мы организовали три конкурса и лотерею. Например, участниц ждал конкурс на лучший талисман команды и самый смешной стикерпак на тему, связанную с хакатоном.

А для создания атмосферы продуктивного нетворкинга позвали двух спикеров — девушек, добившихся больших успехов в сфере IT: Эмели Драль (Co-founder, Evidently AI) и Любу Юдасину (Ex-PM, Airbnb).

Эмели Драль поделилась личным опытом в найме и руководстве командой, а также поведала об основных отличиях между работой в ML-стартапе и крупной IT-корпорации.

Люба Юдасина рассказала о том, как отучилась в Канаде на химического инженера, стала software engineer в Airbnb, перешла на Product Management и в итоге ушла в свой стартап.

Дискуссия оказалась настолько жаркой, что участницы задержались ещё на 40 минут!

И про самих участниц. Для нас было важно собрать самых талантливых представительниц направления Data Science. Все получилось — конкуренция оказалась весьма высокой: отбор прошла только каждая 6 заявка, среди участниц оказались представители топовых IT-компаний, выпускницы и магистры лучших вузов.

NGWL.HACK подарил нам важный инсайт — делая фокус на узких аудиториях, можно получить желаемый результат и даже больше. В нашем случае были два сужающих фактора — исключительно девушки и интерес к Data Science. Вышел душевный по атмосфере ивент с крутой отдачей. При этом изначально участницы почти не были знакомы — сдружились за два дня.

Также получили очередное подтверждение, что хакатон — один из лучших способов знакомства со специалистами. По словам старшего рекрутера McKinsey & Company Лики Андреевой, главная ценность NGWL.Hack заключается в том, что он помог пообщаться с талантливыми девушками в неформальной и уютной атмосфере. Онлайн-формат убрал границы и позволил познакомиться с участниками из разных стран и городов.

А так отозвался о результатах хакатона Дмитрий Зборовский — VP Data & Growth Сбермаркета: «Мы дали сложную задачу, очень много сырых данных, но участницы смогли быстро разобраться с датасетом и показать отличную точность своих моделей. Однако больше всего нам понравилось то, как девушки провели Exploratory Data Analysis и помогли нам найти много новых инсайтов про клиентов. Многие полученные инсайты легли в нашу коммуникационную маркетинговую стратегию».

Как сказал Александр Финагин — операционный руководитель отдела Data Science McKinsey&Company в Москве: «NGWL.HACK — маленький шаг для каждого из нас, но большой для комьюнити!».

Связаться с нами и больше узнать об организации хакатонов можно по ссылке — https://pgenesis.ru/business