Я физик и работаю в стартапе YCombinator. Из-за специфики работы компании я получаю много писем с просьбами дать советы по построению карьеры в области анализа данных.
Зачастую разными людьми задаются похожие вопросы. Благодаря тому, что я получаю большое количество таких писем и отвечаю на них, у меня появились шаблонные ответы на часто получаемые вопросы.
Пару дней назад я получил письмо, в котором задавалась куча вопросов, обычно задаваемых по одному, каждый в отдельном письме. Я написал ответ, отправил его и понял, что я мог бы поделиться своими ответами с людьми, чтобы их могли увидеть все, у которых по неизвестной им причине есть затруднения с поиском работы.
На каждого человека, задающего вопрос, приходится десять человек, задающихся тем же вопросом, но не озвучивающих их. Если вы один из этих десяти, то эта статья для вас. Надеюсь, она будет полезной.
Вот письмо, которое я получил:
От: Лонни[имя изменено]
Тема: Попытки получить работу в области машинного обучения
Я человек, не окончивший ВУЗ (начну с этого, потому что, видимо, если ты не родился с докторской степенью по физике и пятнадцатью годами работы в сфере аналитики данных, то что-то пошло не так). […] Пока я пытался постичь маркетинг, я понял, что мне очень нравится работа с данными. Сначала я прошел квалификационное тестирование A / B, получив сертификат Google в Google Analytics и Optimizely. Затем начал работать с Python, SQL, и т.д. И вот, недавно я окончил обучение в известном буткэмпе по науке о данных и теперь пытаюсь пройти интервью. Я отправил более 100 копий резюме, но получил катастрофически мало приглашений.
Для поддерживания уровня я прохожу программы Udacity NanoDegree и Dataquest.io.
[…]
Я думаю, что неоконченное высшее образование мешает мне. Ведь проблема не в отсутствии навыков: мне даже не удаётся получить возможность пройти интервью, чтобы продемонстрировать их.
У меня было интервью в крупной компании. Это был мой первый опыт написания кода на доске, поэтому всё прошло не так хорошо, как хотелось бы.
У меня было задание на дом от крупного стартапа: анализ выживаемости, но я никогда этим не занимался ранее, поэтому и это у меня вышло хуже, чем ожидалось.
У меня было задание от крупной корпорации, которое я выполнил, но на личной встрече они не взяли меня из-за отсутствия образования (это глупо, ведь у них было моё резюме и до этого).
Остальное: совсем ничего
[1]
Мой ответ
Привет, Лонни! Большое спасибо за обращение.
Реальность такова: в некоторых случаях процент приёма на интервью может быть 2–3%, в зависимости от того, куда ты отправляешь резюме. Этому есть две причины, о которых ты можешь даже не знать.
“Затерянный в толпе”
Первая причина — многие HR-команды используют систему для трекинга кандидатов: она определяет, откуда чаще приходят лучшие работники. Если ты подаёшь заявку через ресурс с плохим рейтингом в прошлом, рекрутеры потратят на тебя гораздо меньше времени.
Например, если подаёшь на техническую вакансию через Indeed, вероятность того, что тебя возьмут, очень мала. Слишком много людей пользуется этим способом. Это значит, что человек, подающий резюме через Indeed, скорее всего, будет среднестатистическим соискателем. Поэтому специалист по подбору кадров лишь пробежится глазами по резюме, так как заранее будет думать, что оно совершенно непримечательное.
Эту проблему можно обойти, подавая резюме через сайты, о которых люди не так много знают. Такими являются, например, Key Values и Work At A Startup. Если вы отправляете резюме через такие малоизвестные и специализированные сайты, у работодателя создаётся впечатление, будто вы намеренно ищете работу именно у них. Среднестатистический соискатель с таких ресурсов, как правило, ценится выше. Поэтому компании уделяют больше внимания резюме людей, пришедших с относительно малоизвестных источников.
Политика офиса
Вторая причина, почему не стоит подавать резюме через известные биржи вакансий — компании размещают вакансии не для того, чтобы найти людей, которых они действительно хотят нанять.
Это звучит абсурдно: зачем же они тогда размещают эти объявления? Для начала, нужно понять, что в большинстве крупных компаний отдел по подбору кадров и инженеры-разработчики мало связаны между собой. Отдел по подбору персонала как раз-таки и размещает вакансии на Indeed.
К несчастью, в отделе HR вряд ли много разработчиков, поэтому они не могут определить по резюме, какие из кандидатов действительно окажутся хорошими кадрами. Они определяют это по сертификации, то есть, диплом ВУЗа или опыт работы в крупной компании.
Вот она, тёмная правда того, почему ответ поступил лишь на 2–3% отправленных резюме: отдел HR не может отличить стоящие резюме от не очень качественных. Поэтому они просто говорят “Нет”, потому что не хотят тратить время на выпускников, возможно, посредственных резюме.
Есть и хорошие новости: большинство команд инженеров-разработчиков понимают, что отдел HR может отсеять талантливых кандидатов. Поэтому они набирают работников через совершенно другие каналы. Дам совет: посещай митапы по машинному обучению. Находи их, например, на meetup.com, выбирай те, которые выглядят привлекательно и иди туда.
Довольно скоро ты научишься определять, которые из них действительно стоит посетить. Это может дать очень много возможностей, поэтому задавай умные вопросы, веди продуктивные беседы и жди неизбежного “мы ищем…”.
Собеседование
Интервью для приёма на работу — тёмный, мистический ритуал. В каждой компании процесс совершенно разный, при этом каждая компания думает, что их собеседование наиболее полное и продуктивное.
Есть много способов стать лучше, но наиболее действенный — пройти через это много раз. Мой совет посещать митапы поможет и тут: чем больше ты ведёшь бесед, относящихся к работе, тем лучше ты становишься в этом. Даже если ты провалишь свои первые интервью, всё хорошо, просто не останавливайся.
Да, система очень сложна, в особенности для начинающих. Это несправедливо, но в конце туннеля виден свет: после 1–2 лет опыта компании сами начнут тебя приглашать. Награда оправдывает усилия.
Перевод статьи Edouard Harris: What no one will tell you about data science job applications
