Data Scientist называют одной из самых перспективных и высокооплачиваемых IT-профессий в Украине. Таких специалистов ищет все больше украинских компаний. Среди них банки, сотовые операторы и продуктовые сети, однако количество вакансий все еще можно пересчитать по пальцам.
"КП" в Украине" вместе с самими "дата сайентистами" и работодателями подтверждала и развеивала мифы вокруг этой профессии.
Data Scientist извлекает данные и делает прогнозы
В конце лета специализированный сайт DOU (Developers.Org.Ua) сравнил зарплаты украинских айтишников и обнаружил, что Data Scientist - самая популярная IT-специальность у студентов. Также "дата сайентисты" имеют самую высокую зарплату "на входе", то есть без опыта работы. Среди самых популярных запросов в Google со словами "Data Scientist" - "зарплата в Украине", "курсы в Киеве" и "дата сайнс в бизнесе". Заинтересованность на лицо.
В поисках счастливчика, который уже работает "дата сайентистом" и, возможно, получает зарплату, которая и не снилась "слугам народа", мы выходим на Александра Кондуфорова. В харьковской компании AltexSoft, имеющей офисы в США, он занимает должность Data Science Competence Lead, что можно перевести как глава направления Data Science - анализа данных и извлечения ценной информации. Первым делом просим, чтобы он объяснил нам, гуманитариям, почему у мира возникла необходимость в новой специальности.
- Сегодня человечество генерирует гигантское количество электронных данных: посты в соцсетях и блогах, новости, фотографии, видео, данные геолокации телефонов, акселерометров умных часов и многое другое. Компании и организации используют базы, где складывается вся информация об их бизнесе и операционной деятельности, множественные документы. Этих данных уже давно слишком много, чтобы люди могли вручную их обрабатывать, - говорит он.
В 2012 году, когда в Украине о науке о данных почти не говорили, журнал Harvard Business Review Гарвардской школы бизнеса назвал Data Scientist самой сексуальной профессией XXI века. Мол, в другом человеке нас привлекают уникальные качества, столь же уникальные, как люди с этой специальностью. Уже в 2019-м журнал подсчитал, что мировые компании тратят миллиарды на людей, которые извлекают полезные знания из большого объема данных и умеют делать прогнозы на их основании. По данным журнала Forbes, в Facebook более 1200 человек работают на позиции Data Scientist, в IBM - более 2500.
Именно с помощью науки о больших данных Facebook, Youtube, Netflix анализируют наши интересы и предлагают наиболее интересный контент, Siri понимает речь и поддерживают разговор, Amazon советует товары и удешевляет стоимость доставки товаров по всему миру, а банки рассчитывают риски при выдаче кредитов.
|
Data Scientist ищут "Водафон" и Приват, но зарплату не раскрывают
Data Scientist – профессия на грани IT, искусственного интеллекта и аналитики, и у украинских работодателей зачастую разное представление о том, какую работу должен выполнять специалист. Компании могут подразумевать под Data Scientist аналитиков данных, которые есть на рынке уже пару десятилетий; программистов, применяющих машинное обучение; ученых и исследователей, которые создают и улучшают алгоритмы, применяемые потом другими специалистами.
Судя по описаниям вакансий Data Scientist, украинские работодатели хотят, чтобы специалисты анализировали поведение клиентов и прогнозировали его. Data Scientist, помимо IT-компаний, этой осенью искали Vodafone, ПриватБанк, Альфа-Банк, ДТЕК, Аптека Низких Цен и Червоний маркет. Однако ни один работодатель не указал на сайтах по поиску работы, сколько готов платить редким специалистам.
В Vodafone Data Scientist называют аналитиками больших данных, очевидно, приравнивая к ним еще и Big Data Analyst. Должность появилась 2018 году, рассказали "КП" в Украине" в пресс-службе сотового оператора. Сейчас в компании 12 человек работают на позиции Data Scientist. Среди их задач - определение абонентов, склонных к оттоку, и их удержание, улучшение эффективности допродаж, оценка риска и борьба с мошенничеством.
Vodafone также предоставляет услугу по анализу больших данных другим компаниям. Бизнесу обещают описать портрет целевой аудитории, организовать таргетированную рекламу, принять решение, где лучше открыть новый магазин, найти потенциальных покупателей и удержать клиентов, а также оценить риск невозврата кредита.
- DS-специалисты могут рассчитывать на рыночный уровень компенсации, - уклончиво ответил на вопрос о зарплате Сергей Курсон, эксперт по внешним отношениям компании.
В Украине зарплаты дата сайентистов пока не выбиваются по сравнению с другими айтишниками, чей заработок и так выше среднего в стране, говорит Александр Кондуфоров. Младшие IT-специалисты зарабатывают от 500 до 1000 долларов, опытные – от 2000. На западе Data Scientist может получать на 10% больше других айтишников из-за дефицита специалистов и выйти на заработок в 180 тысяч долларов в год. Это почти 4,5 миллионов гривен в год и более 370 тысяч в месяц.
В "ПриватБанке" более двадцати Data Scientists, рассказали "КП" в Украине". Специалисты могут рассчитывать на рыночную оплату труда – от 1500 долларов.
- Это, безусловно, хороший показатель. Если провести сравнение среди IT-специалистов банка, то Data Science-специалисты зарабатывают на уровне Java DEV (создает корпоративные системы для обработки данных, - авт.), database DEV (разработчик баз данных), DevOps (занимается продвижением ПО), - говорит руководитель направления трудовых ресурсов (HR) ПриватБанка Ольга Хлынина.
В банке уверяют, что сейчас у них работают более двух десятков "специалистов Data Science". Среди их задач – анализ оттока клиентов и прогноз рисков при выдаче кредитов.
- Банк долгое время занимался построением скор-карт (набор характеристик потенциального заемщика, - Авт.) вручную, далее был период построения скоринговых моделей с помощью SAS (программное обеспечение, - Авт.). Сейчас банк разрабатывает модели с использованием Python, R (языки программирования, - Авт.), - рассказала Ольга Хлынина.
Примеры Vodafone и Привата - скорее исключения, и подавляющее большинство украинских дата-сайентистов работают на западных клиентов - США, страны Западной Европы, Японию, Австралию. У AltexSoft в Соединенных Штатах два отдела продаж, а разработчики живут в Харькове, Кременчуге и Львове. Среди Data Science-кейсов украинской компании - работа с клиентом из области медицины и сайтом по продаже авиабилетов.
- Мы сделали мобильное приложение с алгоритмом определения различных расстройств сна и вычисления цикла сна на основании звука, записываемого телефоном. Для другого клиента, вебсайт которого занимается поиском и продажей авиабилетов онлайн, мы делали предсказание цен на авиабилеты и персональную рекомендацию наиболее релевантных рейсов покупателям, основываясь на их предпочтениях. Еще для одного клиента из автостраховой индустрии мы обучили предсказательный алгоритм, оценивающий стоимость страховки без участия человека с достаточно высокой точностью, - рассказывает Александр Кондуфоров.
Он поясняет пользу Data Science на примере приложения для сна. Следить за нарушениями можно и в лаборатории, но это неудобно и дорого. С помощью новых технологий телефон может записывать нарушения сна, например, храп, а приложение - анализировать, когда именно и как часто они происходят.
- Мы начали решение задачи с анализа данных и их разметки. Под разметкой в данном случае понимается прослушивание реальных звуковых записей, определение нужных звуков “на слух” и фиксацию временных отметок, в которые данные звуки происходят. Дальше мы сделали предобработку данных и начали экспериментировать с архитектурой нейросети для детекции звуков. После довольно большого количества экспериментов мы подобрали сеть, которая давала наилучшую точность. Следующим шагом стало внедрение кода алгоритма и сети в мобильное приложение. Параллельно команда мобильных разработчиков создала само приложение под две основных платформы - iOS и Android, дизайнеры спроектировали его интерфейс, а инженеры по качеству его протестировали. В результате получилось мобильное приложение, которым сейчас пользуется несколько сотен тысяч человек по всему миру.
На курсах расскажут то, что вы можете изучить в интернете самостоятельно
Желающим стать Data Scientist наш эксперт советует идти в сильный технический вуз на специальность, связанную с прикладной математикой или искусственным интеллектом. Желающим переквалифицироваться техническим специалистам и айтишникам стоит пройти онлайн-курсы зарубежных университетов - Стэнфорда, MIT или других мировых топ-вузов. А вот с различными курсами в Украине нужно быть осторожным – спрос на IT-образование большой, а действительно хороших преподавателей мало.
- На рынке очень много школ, где, в лучшем случае, перескажут без понимания всё то, что вы можете изучить в интернете самостоятельно. Учиться стоит идти лишь к тем преподавателям, которые сами занимаются Data Science на практике уже много лет, а не просто преподают его в вузе, - говорит Александр Кондуфоров.
Сам он учился в Харьковском национальном университете радиоэлектроники, работал программистом, а Data Science начал изучать в начале 2010-х, когда во всем мире начался бурный рост интереса к искусственному интеллекту и появились онлайн-курсы. Последние шесть лет AltexSoft проводит самую крупную DataScience конференцию в Украине - AI Ukraine, куда приезжают слушатели и докладчики из стран Европы, США и Канады.
Диджитализация – одна из "фишек" новой власти, но о Data Science речь не идет
В будущем Data Science продолжат использовать для замены рутинной ручной и интеллектуальной работы алгоритмами и роботами, считает Александр Кондуфоров.
В Украине внедрений пока мало. Диджитализация – одна из "фишек" новой власти, но речь идет об упрощении бюрократии. Однако в теории Data Scientists могли бы послужить на пользу государству. Например, для анализа законов, регулирования налоговой сферы, борьбы с преступностью, диагностики заболеваний, анализа трудовой миграции.
- Уровень внедрения IT технологий в государстве сильно запаздывает по сравнению с бизнесом, поэтому во многих местах надо сначала начать с простых внедрений, а уже потом задумываться над более сложными и дорогими - искусственным интеллектом и Data Science, - заключает Александр Кондуфоров.
Несмотря на претензии на цифровое государство, в президентской кампании Зеленского также вряд ли использовались новейшие технологии, в которых в свое время обвиняли Дональда Трампа. То, что делала Cambridge Analitica для президента США или во время кампании Brexit, - это довольно сложная персонализированная реклама, направленная на конкретные регионы и типажи людей. В Украине телевидение до сих пор играет роль основного источника информации, но команда Зеленского смогла успешно использовать Интернет для продвижения, и привлекла большое количество молодой аудитории. Но это опять же обычные политтехнологии и маркетинг, а не Data Science.