Перегретый рынок в сфере высоких технологий создает повышенный спрос не только на IT-разработчиков, но и на аналитиков всех видов: продуктовых, маркетинговых, дата-аналитиков (data scientist), дата-инженеров (data engineer), веб-аналитиков – сейчас в Москве не хватает больше 19 тысяч таких специалистов. И еще около 40 тысяч вакансий открыто по стране. Поэтому сегодня все чаще не работодатели выбирают кандидатов, а наоборот.
Зарплатные войны
Если соискатель имеет 3 года опыта работы в нужной должности, владеет SQL, Python, REST, SOAP, UML, XML, DWH, Tableau или Oracle, он может получать в среднем 7 предложений в день на работных сайтах. После ряда собеседований у кандидата среднего уровня (middle) остается не менее 5 вариантов работы.
Часто компания, узнав о других офферах кандидату, повышает свое первоначальное предложение. При этом другие фирмы могут делать то же самое, и начинается целая война за кандидата. В итоге зарплаты с и так уже немалых значений – от 150 до 180 тысяч рублей – поднимаются до 200-220 тысяч. И это речь только о middle. Кандидатов высшего уровня (senior) компании заманивают не только высокой зарплатой и привычными «плюшками», но и подарками.
Кто кого собеседует
Теперь на собеседовании рассказ кандидата о себе часто занимает не более 50% времени, а в остальной части себя вынужден рекламировать работодатель: чем лучше себя распиаришь, тем больше шансов, что соискатель уйдет к тебе. Бывают даже отдельные встречи, посвященные исключительно самопрезентации компании.
У меня был случай, когда клиент специально пригласил аналитика в офис, чтобы устроить ему трехчасовую экскурсию по зданию: показал все кабинеты, столовую, зоны отдыха, вид с крыши. И в завершение подарил ему звуковую колонку. Бывает, и ноутбуки дарят. Еще одна компания кандидата на руководящую должность катала на беспилотном автомобиле.
Причины перекоса
Дело не только в том, что специалистов на рынке не хватает. Проблема в том, что кандидатов расхватывают очень быстро. Если на этой неделе у тебя есть претендент на вакансию, то на следующей он получит еще три оффера и может уйти к конкуренту. Как правило, речь идет о крупных компаниях, хотя и стартапам могут требоваться аналитики. Пандемия тут не при чем, рост вакансий обусловлен потребностями компаний на рынке. Весь мир идет в сторону аналитики данных, и у нас эта тенденция наблюдается последние года три.
Высшее образование не обязательно
Самый ценный ресурс – время, а наше фундаментальное образование не успевает за потребностями рынка. Поэтому профильное образование кандидата не столь важно. Иногда достаточно пройти долгосрочные или краткосрочные курсы – и тебя сразу возьмут на начальную позицию (junior).
Какие школы ценятся на рынке?
– Яндекс.Практикум,
– GeekBrains,
– Нетология,
– Microsoft,
– Skillbox.
Эти топ-5 мест обучения, которые чаще всего встречаются в резюме, причем именно в таком порядке, то есть в России самые популярные курсы – это «Яндекс». Вообще «Яндекс.Лицей» – это образование, наиболее приближенное к реальности, что говорит о его качестве.
Как привлекают специалистов: не опыт, а потенциал
Сегодня важны реальные кейсы, которые есть у кандидата, и его потенциал. И по моему опыту, компании, которые смотрят на потенциал соискателя, закрывают позицию быстрее. У меня был случай, когда клиент взял на лидовую вакансию (lead) кандидата без должного менеджерского опыта, но с опытом менторства. И это оказался очень удачный выбор. Также я встречала кандидатов, которые решили перейти в Big Data из промышленности. Или это могут быть IT-специалисты, которые хотят развиваться именно в направлении анализа данных. В таких случаях можно с большой долей уверенности говорить, что кандидат будет очень востребованным специалистом.
Не высокая должность, а интересная задача
Но как только компании удалось привлечь или обучить кандидата, следующая задача – удержать его. Уже через года два специалист, которого вы вырастили, становится интересен конкурентам. Чем можно его удержать? Например, возможностью роста или интересными проектами. Одна компания, которая занимается софтом для банкоматов, однажды пожаловалась, что люди быстро уходят к конкурентам, потому что рынок предлагает им более современные инструменты. В сфере высоких технологий не работает традиционная стратегия, когда человек после двух-трех лет работы переходит на более высокую позицию в компании. Разработчики и аналитики смотрят не только на должность, а но и на результат своей деятельности, хотят идти в ногу со временем, им нужны интересные задачи.
Удаленка: возможность, а не правило
Во время пандемии возник стереотип, что удаленный формат работы стал наиболее желанным среди соискателей, и востребованный специалист может выдвинуть такое требование. Наше последнее исследование бренда работодателя Randstad Employer Brand Research показало, что это не совсем так. На самом деле есть разница в понимании того, что такое удаленная работа. Кандидатам очень важно иметь такую возможность, но это не значит, что они 100% рабочего времени хотели бы проводить дома. Самый желаемый формат работы – гибридный, его называют семь из десяти кандидатов. И только двое их десяти рассматривают исключительно удаленку.
Поэтому если кандидат слышит, что компания предоставляет возможность работать удаленно, да, это будет иметь хороший эффект. Но комфортный офис, его удобное расположение, современное оборудование, премии, соцпакет – все это по-прежнему важно.
А главное, это отвечает интересам работодателей. Потому что удаленщики иногда ищут дистанционную работу, чтобы работать из-за границы. Но компаниям, чаще всего, это не подходит. Они предпочитают, чтобы человек мог появиться в офисе в случае необходимости.
Прогноз
Спрос на аналитиков будет превышать предложение – этот тренд однозначно сохранится в ближайшие два-три года. Компании в IT-сегменте прирастают новыми направлениями и продуктами. А те направления, которые уже имеются, они активно масштабируют.
В США сейчас самые востребованные аналитики – это инженеры машинного обучения (ML-инженеры), они составляют примерно 20-30% запросов. У нас это где-то 1%, при том, что поток вакансий довольно большой. Сравнивая с США, понимаешь, что для нас это хоть и не старт, но начало длинного пути. Весь мир идет в сторону аналитики больших данных.
