Мы прошлись по нашим клиентам и контактам. Созвонились, спросили, как шёл поиск, сколько длился процесс, что изменилось за последние пару лет. Хотим поделиться с вами парой анонимизированных, но наиболее показательных кейсов. Общие выводы по итогам этого раунда интервью повесили внизу.
📌Первый кейс – квант / финансовый аналитик
Карьерный трек: Москва > Италия > Нидерланды
Переезд в Нидерланды был осенью 21 года. Постковидный рынок, банки активно нанимают. Подача в три крупнейших банка страны и интервью во всех трёх, ноль отказов.
Сегодня картина другая: рынок уже, конкуренция выше, банки осторожнее в найме, приоритет чаще у внутренних кандидатов. Но важно вот что: сокращают в первую очередь роли с операционкой и рутиной. А data-driven направления, риск-функции, моделирование, data science остаются относительно стабильными, под сокращения в основном попадают только, если компания закрывает целое направление, стараясь оптимизировать стратегию. ИИ здесь не заменяет людей, а становится инструментом внутри команды.
Главный вывод из разговора:
сами финансовые, рисковые модели концептуально почти не меняются уже пару десятилетий. Университетский аналитический инструментарий + умение работать с AI-инструментами = по-прежнему валюта, которая легко переводима между странами.
📌Второй кейс – риск-менеджмент / модельная валидация / консалтинг в Азии.
Поиск длился около полугода. И ключевая сложность – не собеседования, а доступ к ним. Сильный CV сам по себе не гарантирует интервью, когда рынок сжимается.
При этом, даже на текущем рынке в Европе процесс найма ощущается куда более мягким и процессным, больше смотрят на софт скиллз и общее впечатление. В азиатском консалтинге – наоборот: жёсткий, долгий, контентный. Так как позиция была не начинающая, почти полгода ушло на интервью с партнёрами, которые уделяли большое внимание детальному разбору моделей, инструментов, методик.
Очень точная мысль от него про ИИ:
ИИ ускоряет куски работы. Но он не умеет держать end-to-end нарратив модели: зачем она бизнесу, каков её экономический смысл, почему выбран именно этот подход.
При том, что консалтинг сейчас глобально находится в кризисе, более квантовые специалисты даже там чувствуют себя намного более уверенно, чем дженералисты (консультанты общей практики).
📌Отдельно добавим кейс от наших друзей Changellenge.
Анастасия начинала как графический дизайнер в России. Довольно быстро появилось понимание, что интерес лежит не в визуальной части, а в логике процессов и бизнес-задачах. Первый разворот – переход в маркетинг.
Следующим шагом стал переезд в Австрию по офферу от института, связанного с системой МИД. Именно там появился первый полноценный международный опыт.
Параллельно – обучение по направлению «международные отношения» и участие в кейс-чемпионатах. Именно на этом этапе постепенно оформился новый вектор: аналитика и работа с бизнес-логикой.
Чтобы перейти в новую роль, фокус сместился на прикладные инструменты и технические навыки. Дообучение, системная прокачка аналитического тулсета. Как результат – переезд в Венгрию и позиция Business Analyst в OTP Bank.
Что объединяет все кейсы?
1. Аналитические профессии всё ещё остаются одними из самых переносимых за рубеж.
2. ИИ – это уже обязательный инструмент, но всё ещё не замена специалиста.
3. Рынок по всему миру стал более конкурентным (поиски работы по 6–9 месяцев становятся нормой, а не исключением).
4. Самый сложный этап – добраться до интервью.
5. При переезде правильное позиционирование может давать больше, чем сильный опыт в родной стране.
Если вам интересна подробная подборка профессий, с которыми сейчас проще всего переезжать, мы недавно писали об этом пост!
👉А теперь вопрос к вам: насколько в вашей стране и отрасли ощущается похожая динамика? И что изменилось за последние 1–2 года именно в вашей сфере?