LEFT JOIN Insider

С одной стороны, можно описать свои достижения так, а с другой — по рекомендациям из этого поста.

Причем, точно произведут впечатление оба варианта 👀

BI-онбординг от Романа Бунина
Датавиз находится на стыке сфер, которые редко соприкасаются: аналитики и дизайна. Из-за этого с ним бывают сложности — дизайнеры не понимают, как работать с данными, а аналитики не разбираются в дизайне.

Найти крутых спецов по датавизу непросто, поэтому мы в Valiotti Analytics решили сами ковать для себя ценные кадры и запустили BI-онбординг. Его разработал специально для VA Рома Бунин @revealthedata.

🔜 Получилось круто — 10+ часов погружения в Tableau, дизайн и работу с заказчиками. Да, это тоже очень важная часть процесса — умение провести интервью и понять запрос.

Что есть в онбординге?
🔵Основы дизайна, как сделать дашборд понятным и удобным для восприятия.
🔵Разные виды графиков и зачем они нужны.
🔵Структурный подход к созданию системы дашбордов.
🔵Огромное количество полезных материалов, книг и видео.
🔵Практические задания — например, проект по переверстке уже существующего дашборда.

🔥 А еще мы сделали отдельный чат в Slack, где Рома будет давать ребятам фидбек.

Онбординг получился объемный, и большая часть команды пока что в процессе прохождения. Но один отзыв мы вам принесли:

Отличный курс, по большей части освежила свои знания и сохранила лайфхаки на будущее. Буду применять на практике. Насчет сложности: он дает и базу, и более сложные вещи.

Для прохождения курса будет достаточно иметь какие-то общие знания в Tableau — как открыть дашборд и как называются элементы интерфейса.

Регина, Analytics Team Lead

Зачем мы это рассказываем?
🔵Во-первых — публично поблагодарить Рому за его работу. Рома, спасибо!
🔵Во-вторых — поделиться опытом решения сразу двух задач: предоставить заказчикам качественный сервис, а своим сотрудникам — возможность прокачать важные скиллы.

Кстати, если вы тоже хотите прокачаться и просто работать в классной компании — у нас сейчас открыто несколько вакансий.

🔜 А вам важно, чтобы работодатель проводил подобные онбординги? Или это не влияет на ваш выбор места работы?

@leftjoin_career

#into_data

В тренде: динамика зарплат за первое полугодие 2024
По данным с hh.ru из совместного проекта @leftjoin и @revealthedata, количество опубликованных за январь-июнь 2024 вакансий в сфере данных выросло по сравнению со вторым полугодием 2023 — примерно на 5%. Всего за последние шесть месяцев было опубликовано около 58 тысяч вакансий. Правда, зарплата указана примерно в каждой третьей вакансии, и это стоит учитывать, глядя на цифры ниже.

Медианные зарплаты для разных профессий выглядят так:
🔵аналитик данных (без указания грейда) — 85 тысяч рублей
🔵младший аналитик данных — 60 тысяч рублей
🔵аналитик BI — 120 тысяч рублей
🔵BI-разработчик — 137 тысяч рублей
🔵бизнес-аналитик — 105 тысяч рублей
🔵маркетинговый аналитик — 80 тысяч рублей
🔵продуктовый аналитик — 146 тысяч рублей
🔵инженер данных — 180 тысяч рублей
🔵data scientist — 175 тысяч рублей

👀 Наиболее заметный рост по сравнению с прошлым годом виден у инженеров и дата сайентистов; зарплаты аналитиков BI и маркетинговых аналитиков остались без изменений; остальные позиции показывают незначительный рост, сопоставимый с инфляцией. Медианная зарплата по всему data-рынку за первую половину 2024 составила 96 тысяч рублей.

💬 Больше половины всех вакансий публикуется в Москве и Подмосковье. Там же, предсказуемо, предлагают самые большие суммы (медиана — около 130 т.р.).

Другие города, где, несмотря на небольшое число вакансий, зарплаты выше среднего — столицы популярных для релокации стран (например, Казахстана, Грузии, Армении, Сербии или Кипра).

🔜 Больше красивых данных по рынку data-вакансий за последние пару лет — в дашборде.

Вакансия: BI Специалист в Valiotti Analytics
Valiotti Analytics — компания, которая строит кастомные системы аналитики данных от инжиниринга до датавиза для digital-компаний по всему миру.

Сейчас компания в поисках специалиста по визуализации данных!

Что нужно делать?
🔵 Разрабатывать и оформлять отчеты и дашборды для компаний-заказчиков.
🔵 Курировать работу отдела аналитики по визуализации результатов.
🔵 Разрабатывать подробные стайлгайды для компаний-заказчиков.
🔵 Писать материалы про датавиз для наших аналитических статей и медиа.

Какие требования?
🔵 Навыки разработки стиля визуализации данных и составления гайдлайнов.
🔵 Уверенное владение Power Point / Google Slides / Keynote.
🔵 Владение Figma / PS / Illustrator.
🔵 Готовность работать в команде, обсуждать результаты, вносить правки.

Повысит шансы на успех:
🔵 Владение Tableau.
🔵 Понимание работы аналитика данных.
🔵 Знание d3.js.
🔵 Ссылка на портфолио.

Какие условия?
🔵 Полная занятость.
🔵 Оплачиваемый отпуск и больничные.
🔵 Корпоративный английский.
🔵 Полностью удаленная работа.

🔜 Откликнуться можно здесь

#мем

P.S. Таких вариантов и правда много, но мы активно ищем по-настоящему клевые вакансии и скоро будем про них рассказывать!

HR на связи: как описать свои достижения, даже если их нет
На самом деле, это неправда: даже без опыта достижения у вас есть. Выключите внутреннего критика, не делайте работу эйчара за него. Не стесняйтесь указывать в резюме даже «мелочи», если они касаются вашей специализации.

Да, победа в шоу талантов в восьмом классе не поможет вам анализировать данные, а вот профильные дипломные проекты, практические задачи с курсов или просто ведение тематического блога покажут не только ваши скиллы, но и вашу инициативность.

🔜 Хорошее правило даже для специалистов со стажем: описывая свой опыт, не отвечайте на вопрос что я делал? Ответьте на вопросы зачем? и что вышло?

Пример 1:

Считал NPS, Retention, CSA — ключевые метрики для отдела. Строил дашборды в Metabase, проводил EDA и Data-Driven исследования.

Как лучше:

Выстроил систему аналитики ключевых метрик, выявил проблемный этап работы с клиентами, помог поднять retention на 10%. Построил дашборд в Metabase, можно посмотреть здесь: ссылка. Делал EDA и Data-Driven исследования, они принесли результаты: объяснить, для чего результаты использовались.

Пример 2:

Использовал модели Machine Learning/Deep Learning в разных проектах. Разрабатывал AI-приложения, используя API. Занимался тонкой настройкой LLM.

Как лучше:

Строил ML/DL модели, чтобы предсказывать поведение метрик в проекте заказчика. Занимался тонкой настройкой LLM и написал AI-приложение для продукта заказчика, чем помог ему расширить функционал и привлечь новую аудиторию.

Сразу чувствуется, что ваша работа полезна, правда? Может быть, это добавит вам уверенности на собеседовании🙂

Ставьте❤️, если стало не так страшно описывать свои подвиги. И, конечно, расскажите о них всем в комментариях!

#HR_на_связи

Red flags: как быстро распознать плохую вакансию
«Огонь в глазах», «печеньки в офисе», «стрессоустойчивость» — узнаете? Всегда приходится пролистать десятки таких вакансий, чтобы найти одну привлекательную.

А как еще можно понять по тексту, что работодателя стоит обходить стороной?

Вот небольшой чеклист:

🔵«Мы любим то, что мы делаем»: часто эти слова используются, чтобы оправдать сверхурочную работу и пребывание на связи 24/7 — если вы к такому не готовы, значит, и работу свою не любите.
🔵«Мы дружная семья»: такое описание команды может скрывать за собой отсутствие профессиональной культуры и границ в коллективе.
🔵Больничные, отпуска и зарплата указаны как «бонусы»: эти вещи — никак не бонус, а базовые условия, на которые стоит ориентироваться.
🔵Нерелевантные вопросы для сопроводительного письма: вряд ли работодателю поможет оценить вашу компетентность ваш любимый цвет носков или девичья фамилия матери.
🔵Очень широкая зарплатная вилка, «конкурентноспособная заработная плата» или описание множества незначительных плюшек вместо понятной системы вознаграждений: скорее всего, работодатель не готов предоставить вам адекватную компенсацию труда.
🔵Бесконечный список обязанностей: возможно, одним сотрудником хотят закрыть несколько позиций. Если вы видите инструменты и задачи, о которых не слышали ни разу за время предыдущей работы или обучения, вероятно, требования к вам не будут соответствовать вашей должности.
🔵«Ищем волшебника»: хорошо, но ведь вы-то хотите работать дата-аналитиком?

Мы спросили ребят, недавно присоединившихся к нашей команде, что отпугивало и привлекало их во время недавнего поиска работы.

Даниил:

Неоплачиваемый испытательный срок, опыт 4 года на джуниор позиции — точно мимо. А вот компании с четким описанием своей деятельности и красивым информативным сайтом вызывали доверие.

Аня:

Напрягал сплошной канцелярит, бюрократия. Много этапов интервью, особенно технических — это неэффективно. Еще я всегда ищу отзывы, чтобы представлять атмосферу в компании. Если их нет или они так себе, работа здесь вряд ли сложится.

А на что смотрите вы, чтобы понять — да или нет? 👀 Поделитесь с нами вашим опытом и любимыми безумными цитатами из вакансий!

#HR_на_связи

Карьера в Data | LEFT JOIN — канал про работу в области данных от команды @leftjoin.
Мы здесь для всех, кому интересна аналитика и все, что рядом — от студента, который только задумался о работе в Data, до Senior специалиста с годами опыта за спиной.

Что будет появляться в канале?

🔵Вакансии в сфере Data — наши и не только.
🔵Советы от HR: от секретов хорошего резюме до тактики переговоров с руководством.
🔵Инсайты про рынок дата-труда.
🔵Разборы крутых тестовых заданий.
🔵Истории успеха тех, у кого все сложилось с карьерой в Data.
🔵И без мемов не останетесь!

Для кого наш канал?

🔵Для аналитиков,
🔵дата-инженеров,
🔵BI-специалистов,
🔵проджект-менеджеров,
🔵дата-сайентистов,
🔵и всех нынешних и будущих дата-спецов.

Если вы ищете работу или хотите больше узнать про рынок данных — подписывайтесь, будет много классного и интересного! 🔥

По вопросам рекламы и размещению вакансий пишите @leftjoin_ads

Channel created