В России резко вырос спрос на специалистов по данным

В 2018 г. количество вакансий с упоминанием специальности data scientist (специалист по данным) выросло в 7 раз по сравнению с 2015 г., а вакансий с ключевыми словами machine learning – в 5 раз, говорится в совместном исследовании Академии больших данных MADE Mail.ru Group и HeadHunter. Специалисты по данным анализируют большие массивы данных при помощи различных алгоритмов машинного обучения, с тем чтобы найти полезные для бизнеса закономерности. Только в первом полугодии 2019 г. спрос на специалистов в этих областях составил 65% от спроса за весь 2018 год. Исследование охватило 8000 резюме и 5500 вакансий работодателей. По данным HeadHunter, самые высокие медианные зарплаты специалистам по данным предлагают работодатели из сферы услуг для бизнеса (170 000 руб. в месяц), а также интернет- и IT-компании (145 000 руб.).

Например, в Mail.ru Group такие специалисты нужны везде, где требуется обрабатывать текстовые данные, картинки, видео, заниматься синтезом и анализом речи – в почтовых и облачных сервисах, социальных сетях, играх, электронной коммерции, рассказывает вице-президент Mail.ru Group по персоналу и образовательным программам Дмитрий Смыслов. Число таких сотрудников за последние два года в компании выросло почти втрое, а за восемь месяцев 2019 г. компания наняла примерно столько же специалистов по анализу данных, сколько за весь 2018 год, рассказывает он.

Спрос на специалистов по данным растет также среди работодателей в банках, ритейле, телекоммуникациях, говорит Смыслов.

У онлайн-ритейлера Ozon отдел Data Science в 2018–2019 гг. расширился втрое, подтверждает руководитель направления Data Science в Ozon Ксения Бокша. Аналитику данных ритейлер использует в закупках – стоимость ошибки в 1% при ассортименте в 2,5 млн товарных наименований может обойтись компании в 10 млн руб., машинное обучение лежит в основе системы персональных рекомендаций и используется при сборе заказов в логистическом центре, перечисляет она.

В «Мегафоне» команда, занятая в проектах анализа данных, сейчас составляет 200 человек (она выросла в несколько раз за 2,5 года), говорит представитель оператора. Она занимается персонализацией продуктов и услуг для клиентов (например, тарифов), а также определяет оптимальное расположение магазинов ритейл-сети или прогнозирует товарные запасы магазинов.

Специалисты должны не только уметь внедрять технологии анализа данных, но и монетизировать их, замечает представитель «Тинькофф». При правильном подходе вложения в машинное обучение и профильных специалистов окупают себя и увеличивают спрос на продукты. Например, автоматизированный чат-бот, общающийся с клиентами, помогает экономить до 50 млн руб. в месяц: бот самостоятельно обслуживает 30% обращений клиентов в чате и помогает операторам с остальными 70% запросов, говорит представитель «Тинькофф».

С начала года активно ищет и нанимает специалистов в области машинного обучения и аналитики данных и банк ВТБ, говорит его представитель, но не раскрывает планы по найму.

За 2018 г. и в особенности 2019 г. потребность Huawei в таких специалистах возросла практически вдвое – в связи с планами R&D-центра по развитию в России и развитием направлений Machine Learning и Data Science в мире, говорит представитель компании.

Но кадров не хватает. Специалисты по машинному обучению в дефиците – всего три резюме на одну вакансию, чуть лучше ситуация обстоит со специалистами по данным – в среднем шесть резюме на вакансию, рассказывает представитель HeadHunter. Дефицита нет, если на вакансию приходится восемь и более резюме.

Поэтому компаниям приходится самим обучать сотрудников. Согласно исследованию MADE и HeadHunter, около 90% соискателей работы в области анализа данных имеют высшее образование, но готовых специалистов по данным мало, поэтому Mail.ru дополнительно обучает их, оплачивая курсы и конференции, говорит Смыслов.

В августе 2019 г. в Сбербанке стартовала программа переподготовки для сотрудников с высшим естественно-научным, техническим или математическим образованием: они могут стать Java-разработчиками или специалистами по большим данным. Заинтересовалось уже 8000 сотрудников, уверяет представитель банка.

«Вымпелком» запустил проект «Лаборатория Big Data» и готовит магистрантов в области программирования и анализа больших данных вместе с тремя крупными техническими вузами в Новосибирске, а также сотрудничает со столичными вузами, рассказывает представитель оператора. Сотрудники «Вымпелкома» также могут изучать анализ больших данных в корпоративном университете.

Ozon открыл образовательную программу по анализу данных, на которой преподают практики из ведущих компаний и сотрудники Ozon, в этом году было 1364 заявки на поступление, принято 78 студентов, рассказывает Бокша.

Компания Samsung, у которой есть собственный научно-исследовательский центр в России, каждый год проводит образовательные форумы AI Bootcamp для студентов IT-направлений, а также устраивает для экспертов по анализу данных летнюю школу по байесовским методам глубинного обучения с участием международных спикеров, рассказывает представитель Samsung.

В «Яндексе» от соискателей ждут умения писать код, обращаться с данными, а также знания алгоритмов, остальному научат в компании, говорит представитель компании. С 2007 г. в «Яндексе» работает Школа анализа данных, которая, по его словам, в течение следующих трех лет подготовит еще около 600 экспертов.

Исправленная версия. Уточнена информация об образовательной программе Ozon.