Первое число, которое вы увидите на сайте рейтинга вакансий, скорее всего, будет общим рейтингом компании. Чтобы понять, что это значит, вам нужно поместить его в контекст, сравнив его рейтинг с рейтингом конкурентов. Как тот, который вы рассматриваете, делает по сравнению с его сверстниками? Эта крупица информации может помочь вам в процессе принятия решений и найти других потенциальных работодателей. Когда вы оцениваете различные профили, просматриваете их вакансии, а также вакансии, которые вам рекомендует сайт, вы можете открыть для себя несколько интересных возможностей.

Основной рейтинг важен, но это лишь верхушка айсберга рейтингов компаний.

Вы действительно можете быть мухой на стене в будущей компании, читая индивидуальные обзоры вакансий, которые включают комментарии нынешних и бывших сотрудников. Существуют базовые числовые рейтинги для таких вещей, как компенсация и льготы, но самые сочные (и, возможно, наиболее ценные) подробности находятся в разделах, где рецензенты озвучивают то, что им нравится и не нравится в компании, а также предложения по улучшению.

Некоторые рецензенты делятся именно тем, что думают, без ограничений. Вот пример: «Жалкий менеджмент! БЕЗ внимания лучшим исполнителям! Просто «молодая старая сеть»…» И еще: «Отличная среда и люди, с которыми можно работать». Узнайте, что говорится о позиции компании в отношении лидерства, культуры, равенства, развития карьеры и социальной осведомленности, а также об условиях труда, поскольку это критические характеристики, которые помогут вам определить, соответствует ли работа требованиям. что работает для вас.

Зайдите как можно глубже в профили — если компания, которую вы ищете, имеет более одного местонахождения, щелкните место, которое вы ищете. Посмотрите на должности сотрудников — у кого-то на руководящей должности, скорее всего, будет другая точка зрения, чем у того, кто занимает другую должность. Поближе определитесь с названиями, которые вы преследуете.

Во время собеседования начните задавать вопросы и комментировать то, что вы заметили на сайтах отзывов о компаниях. Быть конкретной. Это не только показывает, что вы проявили должную осмотрительность, но и демонстрирует, что вам действительно интересно узнать о компании. Скажите что-то вроде: «Я заметил, что у кунуну низкий рейтинг лидерства. При всем уважении, мне просто любопытно, как это решается?»

Если компания, которую вы преследуете, действительно прозрачна со своими нынешними сотрудниками, они должны быть максимально честны и с потенциальными. И если интервьюер не отвечает положительно на ваш вопрос и игнорирует отзывы сотрудников компании, это огромный красный флаг, указывающий на то, что вам следует искать в другом месте. Кроме того, интервьюеры уже должны знать, что говорят в Интернете, даже анонимно. А если нет, то это также говорит о обесценивании голоса их сотрудников.

Вы также можете оставлять комментарии во время собеседования, чтобы сообщить интервьюеру, что вы сделали свою домашнюю работу и следите за ней — стратегия, которую я всегда настоятельно рекомендовал, так как это доказывает работодателям, что вы на высоте. Вы можете сказать: «Я заметил, что компенсация и льготы вашей компании занимают очень высокое место в рейтинге Monster. Похоже, все довольны этим!» Думайте об этом как об упоминании имени, только вместо этого с пониманием работодателя.

Взгляните на это так: работодатели проявляют к вам свою заботу. Они просматривают ваши профили в социальных сетях и звонят по рекомендациям. Они не хотят принимать плохое решение о найме, потому что это стоит им много денег, времени и усилий.

Вы обязательно должны сделать то же самое со своей стороны. Сделайте как можно больше подготовительной работы, чтобы быть хорошо информированным о вашем следующем потенциальном работодателе. Основывайте свои вопросы на информации, которую вы почерпнули из обзоров компании, и используйте ее для дальнейшего изучения. В конечном счете, ваша цель — принимать более обоснованные и обоснованные решения о том, на каких работодателей следует не только ориентироваться, но и работать.

И эй, не забудьте заплатить вперед и оценить ваши текущих и недавних прошлых компаний. Ваш опыт может помочь кому-то еще принять важное решение, и вы можете повлиять на то, кто присоединится к вам в следующий счастливый час отдела, а кто нет.

Выбор компании — одно из самых важных решений, которое вам предстоит принять, поэтому вам нужно быть как можно более информированным. Не могли бы вы использовать дополнительную помощь помимо обзоров работы? Присоединяйтесь к Monster бесплатно сегодня. Как участник, вы можете загрузить до пяти версий своего резюме, каждая из которых адаптирована к интересующим вас типам вакансий. Рекрутеры ищут Monster каждый день, чтобы заполнить лучшие вакансии квалифицированными кандидатами, такими же, как и вы. Кроме того, вы можете получать советы по карьере и поиску работы, отправленные прямо на ваш почтовый ящик, чтобы быть в курсе последних событий.

Карьерный эксперт Monster Вики Салеми имеет более чем 15-летний опыт работы в области корпоративного рекрутинга и управления персоналом и является автором книги «Большая карьера в большом городе». Подпишитесь на нее в Твиттере: @vickisalemi

Самая сексуальная работа 21-го века

Когда в июне 2006 года Джонатан Голдман пришел на работу в LinkedIn, сайт деловой сети, это место все еще ощущалось как стартап. У компании было чуть менее 8 миллионов учетных записей, и их число быстро росло, поскольку существующие участники приглашали своих друзей и коллег присоединиться. Но пользователи не искали связи с людьми, которые уже были на сайте, с той скоростью, на которую рассчитывали руководители. Чего-то явно не хватало в социальном опыте. Как сказал один менеджер LinkedIn: «Это было похоже на то, как если бы вы пришли на прием к конференции и поняли, что никого не знаете. Так что вы просто стоите в углу, потягивая свой напиток, и, вероятно, уходите рано».

Голдман, кандидат физико-математических наук из Стэнфорда, был заинтригован обнаруженными им ссылками и богатством пользовательских профилей. Все это привело к путанице данных и громоздкому анализу, но когда он начал изучать связи людей, он начал видеть возможности. Он начал формировать теории, проверять догадки и находить закономерности, которые позволяли ему предсказывать, в чьи сети попадет тот или иной профиль. Он мог представить, что новые функции, основанные на эвристике, которую он разрабатывал, могут принести пользу пользователям. Но команда инженеров LinkedIn, занятая проблемами масштабирования сайта, казалась незаинтересованной. Некоторые коллеги открыто отвергли идеи Голдмана. Зачем пользователям нужен LinkedIn, чтобы выяснить их сети для них? На сайте уже был импортер адресной книги, который мог загружать все связи участников.

К счастью, Рейд Хоффман, соучредитель и генеральный директор LinkedIn в то время (ныне его исполнительный председатель), поверил в силу аналитики благодаря своему опыту работы в PayPal и предоставил Goldman большую степень автономии. Во-первых, он дал Goldman возможность обойти традиционный цикл выпуска продуктов, опубликовав небольшие модули в виде рекламы на самых популярных страницах сайта.

С помощью одного из таких модулей Goldman начал тестировать, что произойдет, если вы предоставите пользователям имена людей, с которыми они еще не были связаны, но, вероятно, были знакомы, например, людей, которые поделились своим опытом работы в школах и на работе. Он сделал это, создав пользовательское объявление, которое отображало три лучших новых совпадения для каждого пользователя на основе фона, указанного в его или ее профиле LinkedIn. Через несколько дней стало очевидно, что происходит что-то замечательное. Рейтинг кликов по этим объявлениям был самым высоким из когда-либо виденных. Голдман продолжал совершенствовать то, как генерировались предложения, включая сетевые идеи, такие как «замыкание треугольника» — представление о том, что если вы знаете Ларри и Сью, есть большая вероятность, что Ларри и Сью знают друг друга. Голдман и его команда также добились действий, необходимых для ответа на предложение одним щелчком мыши.

Нехватка специалистов по данным становится серьезной проблемой в некоторых секторах.

Топ-менеджерам LinkedIn не потребовалось много времени, чтобы распознать хорошую идею и сделать ее стандартной функцией. Вот тогда все действительно пошло на лад. Объявления «Люди, которых вы можете знать» достигли рейтинга кликов на 30% выше, чем рейтинг, полученный другими предложениями посетить больше страниц на сайте. Они генерировали миллионы новых просмотров страниц. Благодаря одной этой функции траектория роста LinkedIn значительно сдвинулась вверх.

Новая порода

Goldman — хороший пример нового ключевого игрока в организациях: «специалиста по данным». Это высококлассный профессионал с подготовкой и любопытством, чтобы делать открытия в мире больших данных. Название существует всего несколько лет. (Он был придуман в 2008 году одним из нас, DJ Patil, и Джеффом Хаммербахером, в то время ответственными за работу с данными и аналитикой в ​​LinkedIn и Facebook.) Но тысячи ученых уже работают как в стартапах, так и в хорошо зарекомендовавших себя компании. Их внезапное появление на деловой арене отражает тот факт, что компании теперь борются с информацией, которая поступает в невиданном ранее разнообразии и объемах. Если ваша организация хранит несколько петабайт данных, если информация, наиболее важная для вашего бизнеса, представлена ​​в формах, отличных от строк и столбцов чисел, или если ответ на самый важный вопрос потребует «мэшапа» нескольких аналитических усилий, у вас есть возможность больших данных.

Большая часть нынешнего энтузиазма в отношении больших данных сосредоточена на технологиях, которые позволяют их укротить, включая Hadoop (наиболее широко используемую среду для обработки распределенных файловых систем) и связанные с ними инструменты с открытым исходным кодом, облачные вычисления и визуализацию данных. Хотя это важные прорывы, не менее важны люди с набором навыков (и мышлением), чтобы использовать их с пользой. На этом фронте спрос опережает предложение. Действительно, нехватка специалистов по данным становится серьезным препятствием в некоторых секторах. Greylock Partners, венчурная фирма на ранней стадии, которая поддерживала такие компании, как Facebook, LinkedIn, Palo Alto Networks и Workday, настолько обеспокоена ограниченным кадровым резервом, что создала собственную специализированную группу по подбору персонала, чтобы направлять таланты в бизнес в своей сфере. портфолио. «Когда у них есть данные, — говорит Дэн Портильо, возглавляющий эту команду, — им действительно нужны люди, которые могут управлять ими и находить в них идеи».

Кто эти люди?

Если капитализация больших данных зависит от найма дефицитных специалистов по данным, то задача менеджеров состоит в том, чтобы научиться выявлять эти таланты, привлекать их на предприятие и делать их продуктивными. Ни одна из этих задач не является такой простой, как с другими установленными организационными ролями. Начните с того, что в университетах нет программ, предлагающих ученые степени в области науки о данных. Также нет единого мнения о том, какая роль соответствует этой роли в организации, как специалисты по данным могут принести наибольшую пользу и как следует измерять их производительность.

Таким образом, первым шагом в восполнении потребности в специалистах по данным является понимание того, чем они занимаются в бизнесе. Затем спросите, какие навыки им нужны? И в каких областях эти навыки наиболее легко найти?

Больше всего на свете ученые данных делают открытия, плавая в данных. Это их предпочтительный метод навигации по окружающему миру. Чувствуя себя свободно в цифровом мире, они могут структурировать большие объемы бесформенных данных и сделать возможным их анализ. Они определяют богатые источники данных, объединяют их с другими потенциально неполными источниками данных и очищают результирующий набор. В конкурентной среде, где задачи постоянно меняются, а поток данных не прекращается, специалисты по обработке и анализу данных помогают лицам, принимающим решения, перейти от специального анализа к постоянному обсуждению данных.

Исследователи данных осознают, что они сталкиваются с техническими ограничениями, но не позволяют им тормозить поиск новых решений. По мере того, как они делают открытия, они сообщают о том, что узнали, и предлагают их применение для новых направлений бизнеса. Часто они изобретательны в визуальном отображении информации и создании четких и убедительных шаблонов. Они консультируют руководителей и менеджеров по продуктам о влиянии данных на продукты, процессы и решения.

Учитывая зарождающееся состояние их профессии, специалистам по данным часто приходится разрабатывать собственные инструменты и даже проводить исследования в академическом стиле. Yahoo, одна из фирм, которая на раннем этапе нанимала группу специалистов по данным, сыграла важную роль в разработке Hadoop. Команда данных Facebook создала язык Hive для программирования проектов Hadoop. Многие другие специалисты по данным, особенно в таких компаниях, как Google, Amazon, Microsoft, Walmart, eBay, LinkedIn и Twitter, дополнили и усовершенствовали набор инструментов.

Что за человек этим всем занимается? Какие способности делают специалиста по данным успешным? Думайте о нем или о ней как о гибриде хакера данных, аналитика, коммуникатора и доверенного советника. Комбинация чрезвычайно мощная и редкая.

Дополнительная литература

Большие данные: революция в управлении

• Сохранить
• Доля

Самым основным универсальным навыком специалистов по данным является умение писать код. Это может стать менее верным через пять лет, когда гораздо больше людей будут иметь на своих визитных карточках звание «специалист по данным». Более устойчивой будет необходимость для специалистов по данным общаться на языке, понятном всем их заинтересованным сторонам, и демонстрировать особые навыки, связанные с рассказыванием историй с данными, будь то вербально, визуально или, в идеале, и то, и другое.

Но мы бы сказали, что доминирующей чертой среди специалистов по данным является сильное любопытство — желание проникнуть глубже поверхности проблемы, найти вопросы, лежащие в ее основе, и преобразовать их в очень четкий набор гипотез, которые можно проверить. Это часто влечет за собой ассоциативное мышление, которое характеризует наиболее творческих ученых в любой области. Например, мы знаем ученого, занимающегося данными, изучающего проблему мошенничества, который понял, что она аналогична задаче секвенирования ДНК. Объединив эти разрозненные миры, он и его команда смогли разработать решение, которое значительно сократило потери от мошенничества.

Возможно, становится ясно, почему слово «ученый» подходит для этой новой роли. Физики-экспериментаторы, например, также должны проектировать оборудование, собирать данные, проводить несколько экспериментов и сообщать о своих результатах. Таким образом, компаниям, ищущим людей, которые могут работать со сложными данными, повезло набирать людей с образованием и опытом работы в области физических или социальных наук. Некоторые из лучших и самых ярких специалистов по данным имеют докторскую степень в таких эзотерических областях, как экология и системная биология. Джордж Румелиотис, глава отдела обработки данных в Intuit в Силиконовой долине, имеет докторскую степень в области астрофизики. Чуть менее удивительно то, что многие специалисты по данным, работающие сегодня в бизнесе, имели формальное образование в области компьютерных наук, математики или экономики. Они могут появиться в любой области, которая имеет сильную информационную и вычислительную направленность.

Важно помнить об этом образе ученого, потому что слово «данные» может легко направить поиск талантов по ложному пути. Как сказал нам Портильо, «традиционное прошлое людей, которых вы видели 10–15 лет назад, просто не подходит в наши дни». Количественный аналитик может быть хорош в анализе данных, но не в подчинении массы неструктурированных данных и приведении их в форму, в которой их можно анализировать. Эксперт по управлению данными может быть хорош в создании и организации данных в структурированной форме, но не в преобразовании неструктурированных данных в структурированные данные, а также в фактическом анализе данных. И хотя люди без сильных социальных навыков могут процветать в традиционных профессиях, связанных с данными, специалисты по данным должны обладать такими навыками, чтобы быть эффективными.

1. Сосредоточьтесь на подборе персонала в университетах, которые обычно вызывают подозрение (Стэнфорд, Массачусетский технологический институт, Беркли, Гарвард, Карнеги-Меллон), а также в нескольких других с доказанными преимуществами: штат Северная Каролина, Калифорнийский университет в Санта-Круз, Университет Мэриленда, Университет Вашингтона. и UT Остин.
2. Просканируйте списки участников групп пользователей, посвященных инструментам обработки данных. Группы пользователей R (для статистического инструмента с открытым исходным кодом, который предпочитают специалисты по данным) и группы по интересам Python (для PIGgies) — хорошие места для начала.
3. Поищите специалистов по обработке и анализу данных в LinkedIn — почти все они там есть, и вы сможете увидеть, обладают ли они нужными вам навыками.
4. Общайтесь с учеными данных на конференциях Strata, Structure:Data и Hadoop World и подобных собраниях (сейчас они проводятся почти раз в неделю) или на неофициальных встречах специалистов по данным в районе залива; Бостон; Нью-Йорк; Вашингтон; Лондон; Сингапур; и Сидней.
5. Подружитесь с местным венчурным капиталистом, который, вероятно, получил множество предложений по работе с большими данными за последний год.
6. Проведите соревнование на Kaggle или TopCoder, сайтах, посвященных аналитике и программированию. Подпишитесь на самых креативных участников.
7. Не связывайтесь с кандидатами, которые не умеют программировать. Навыки кодирования не обязательно должны быть на уровне мирового класса, но должны быть достаточно хорошими, чтобы с ними справляться. Ищите доказательства того, что кандидаты быстро узнают о новых технологиях и методах.
8. Убедитесь, что кандидат может найти историю в наборе данных и предоставить связное описание ключевого анализа данных. Проверьте, может ли он или она общаться с числами визуально и вербально.
9. Остерегайтесь кандидатов, которые слишком оторваны от делового мира. Когда вы спрашиваете, как их работа может быть применима к вашим управленческим задачам, они застревают в поисках ответов?
10. Спросите кандидатов об их любимом анализе или выводах и о том, как они поддерживают свои навыки. Получили ли они сертификат на продвинутом этапе онлайн-курса Стэнфордского машинного обучения, участвовали ли они в проектах с открытым исходным кодом или создали онлайн-репозиторий кода для обмена (например, на GitHub)?

Румелиотис ясно дал нам понять, что он не нанимает сотрудников на основе статистических или аналитических способностей. Он начинает свой поиск специалистов по данным, спрашивая кандидатов, могут ли они разрабатывать прототипы на таком распространенном языке программирования, как Java. Румелиотис ищет как набор навыков — прочную основу в математике, статистике, вероятности и информатике — так и определенные привычки ума. Ему нужны люди, понимающие деловые вопросы и сочувствующие клиентам. Затем, по его словам, он дополняет все это обучением на рабочем месте и случайными курсами по определенной технологии.

Несколько университетов планируют запустить программы по науке о данных, а существующие программы в области аналитики, такие как программа магистра наук в области аналитики в штате Северная Каролина, заняты добавлением упражнений и курсовых работ по работе с большими данными. Некоторые компании также пытаются развивать собственных специалистов по данным. После приобретения компании Greenplum, занимающейся большими данными, EMC решила, что доступность специалистов по обработке и анализу данных будет решающим фактором в ее собственном и клиентском использовании больших данных. Поэтому его подразделение образовательных услуг запустило программу обучения и сертификации по науке о данных и анализу больших данных. EMC делает программу доступной как для сотрудников, так и для клиентов, а некоторые из ее выпускников уже работают над внутренними инициативами по работе с большими данными.

Специалисты по данным хотят создавать вещи, а не просто давать советы. Один описывает работу консультанта как «мертвую зону».

По мере увеличения числа образовательных предложений должен расширяться и список талантов. Поставщики технологий больших данных также работают над тем, чтобы упростить их использование. Тем временем один специалист по данным придумал творческий подход к сокращению разрыва. Программа Insight Data Science Fellows Program, постдокторская стипендия, разработанная Джейком Кламкой (энергичным физиком по образованию), собирает ученых из академических кругов и за шесть недель готовит их к успеху в качестве специалистов по данным. Программа сочетает в себе наставничество со стороны экспертов по данным из местных компаний (таких как Facebook, Twitter, Google и LinkedIn) с реальными проблемами больших данных. Первоначально стремясь набрать 10 стипендиатов, Кламка в итоге приняла 30 человек из пула кандидатов, насчитывающего более 200 человек. В настоящее время в очереди на участие выстраиваются новые организации. «Спрос со стороны компаний был феноменальным, — сказал нам Кламка. «Они просто не могут получить такого рода высококлассные таланты».

Зачем специалисту по данным работать здесь?

Несмотря на то, что ряды специалистов по обработке и анализу данных пополняются, конкуренция за лучшие таланты будет оставаться жесткой. Ожидайте, что кандидаты оценят возможности трудоустройства в зависимости от того, насколько интересны задачи, связанные с большими данными. Как прокомментировал один из них: «Если бы мы хотели работать со структурированными данными, мы были бы на Уолл-стрит». Учитывая, что сегодня наиболее квалифицированные потенциальные клиенты приходят из небизнеса, менеджерам по найму, возможно, придется выяснить, как нарисовать захватывающую картину потенциала для прорывов, которые предлагают их проблемы.

Плата, конечно, будет иметь значение. Перед хорошим специалистом по данным будет открыто много дверей, а зарплата будет повышаться. Несколько специалистов по данным, работающих в стартапах, отметили, что они требовали и получали большие пакеты опционов на акции. Даже для того, кто соглашается на должность по другим причинам, компенсация сигнализирует об уровне уважения и ценности, которую эта роль, как ожидается, добавит бизнесу. Но наш неформальный обзор приоритетов специалистов по данным выявил нечто более фундаментально важное. Они хотят быть «на мосту». Ссылка на 19Телевизионное шоу 60-х годов «Звездный путь», в котором капитан космического корабля Джеймс Кирк в значительной степени полагается на данные, предоставленные Споком. Специалисты по данным хотят быть в гуще развивающейся ситуации, в режиме реального времени осознавая меняющийся набор вариантов выбора, который она представляет.

Подробнее о

Спросите HBR: наука о данных и искусство убеждения

Учитывая сложность поиска и удержания специалистов по данным, можно было бы подумать, что хорошей стратегией было бы нанять их в качестве консультантов. Большинству консалтинговых фирм еще предстоит собрать многие из них. Даже крупнейшие фирмы, такие как Accenture, Deloitte и IBM Global Services, находятся на ранних стадиях реализации проектов по работе с большими данными для своих клиентов. Навыки специалистов по данным, которые у них есть в штате, в основном применяются для более традиционных задач количественного анализа. Оффшорные аналитические фирмы, такие как Mu Sigma, могут быть теми, кто сделает первые крупные шаги в направлении специалистов по обработке и анализу данных.

Но исследователи данных, с которыми мы разговаривали, говорят, что хотят создавать вещи, а не просто давать советы лицам, принимающим решения. Один из них назвал работу консультанта «мертвой зоной — все, что вам нужно сделать, это рассказать кому-то еще, что согласно анализам они должны делать». Создавая работающие решения, они могут оказать большее влияние и оставить свой след в качестве первопроходцев в своей профессии.

Уход и кормление

Исследователи данных плохо работают на коротком поводке. У них должна быть свобода экспериментировать и исследовать возможности. Тем не менее, им нужны тесные отношения с остальной частью бизнеса. Наиболее важные связи, которые они должны наладить, связаны с руководителями, отвечающими за продукты и услуги, а не с людьми, отвечающими за бизнес-функции. Как показывает история Джонатана Голдмана, их самая большая возможность повысить ценность заключается не в создании отчетов или презентаций для руководителей высшего звена, а в инновациях с продуктами и процессами, ориентированными на клиентов.

LinkedIn — не единственная компания, которая использует специалистов по данным для создания идей для продуктов, функций и дополнительных услуг. В Intuit специалистов по данным просят разработать идеи для клиентов и потребителей малого бизнеса и отчитываться перед новым старшим вице-президентом по большим данным, социальному дизайну и маркетингу. GE уже использует науку о данных для оптимизации сервисных контрактов и интервалов технического обслуживания промышленных продуктов. Google, конечно же, использует специалистов по данным для улучшения своих основных алгоритмов поиска и показа рекламы. Zynga использует специалистов по данным для оптимизации игрового процесса как для долгосрочного взаимодействия, так и для получения дохода. Netflix учредил известную премию Netflix Prize, присуждаемую команде специалистов по обработке и анализу данных, которая разработала лучший способ улучшить систему рекомендации фильмов компании. Фирма Kaplan, занимающаяся подготовкой к тестам, использует своих специалистов по данным для выявления эффективных стратегий обучения.

Специалисты по данным сегодня сродни «квантам» с Уолл-стрит 1980-х и 1990-х годов.

Существует, однако, потенциальная обратная сторона того, что люди со сложными навыками в быстро развивающейся области проводят свое время среди коллег по общему руководству. У них будет меньше взаимодействия с аналогичными специалистами, которые им необходимы, чтобы поддерживать свои навыки на высоком уровне, а их набор инструментов — современным. Специалистам по данным приходится связываться с сообществами практиков как внутри крупных фирм, так и за их пределами. Появляются новые конференции и неформальные ассоциации для поддержки сотрудничества и обмена технологиями, и компании должны поощрять участие в них ученых, понимая, что «чем больше воды в гавани, тем плавнее все лодки».

Исследователи данных обычно более мотивированы, когда от них ожидают большего. Проблемы доступа и структурирования больших данных иногда оставляют мало времени или энергии для сложной аналитики, включающей прогнозирование или оптимизацию. Тем не менее, если руководители ясно дадут понять, что простых отчетов недостаточно, специалисты по данным будут уделять больше внимания расширенной аналитике. Большие данные не должны равняться «маленькой математике».

Горячая профессия десятилетия

Хэл Вариан, главный экономист Google, как-то сказал: «Самой привлекательной профессией в ближайшие 10 лет будут статистики. Люди думают, что я шучу, но кто бы мог подумать, что инженеры-компьютерщики станут сексуальными профессиями девятнадцатого века?90-е?»

Если «сексуальность» означает обладание редкими качествами, которые пользуются большим спросом, специалисты по данным уже там. Их трудно и дорого нанять, и, учитывая очень конкурентный рынок их услуг, их трудно удержать. Просто не так много людей, сочетающих в себе научную подготовку и вычислительные и аналитические способности.

Технологии и инновации

Цифровая трансформация не замедляется. Убедитесь, что ваша организация тоже.

Специалисты по данным сегодня сродни «квантам» с Уолл-стрит 1980-х и 1990-х годов. В те дни люди с опытом работы в области физики и математики устремились в инвестиционные банки и хедж-фонды, где они могли разработать совершенно новые алгоритмы и стратегии обработки данных. Затем различные университеты разработали магистерские программы по финансовому инжинирингу, которые подготовили второе поколение талантов, более доступных для основных фирм. Картина повторилась позже в 1990s с поисковыми инженерами, чьи редкие навыки вскоре стали преподаваться в программах информатики.

Один из вопросов, возникающих в связи с этим, заключается в том, будет ли разумно для некоторых фирм ждать, пока появится второе поколение специалистов по данным, а кандидатов станет больше, они будут дешевле и их будет легче проверять и ассимилировать в бизнес-среде. Почему бы не оставить проблемы поиска и приручения экзотических талантов стартапам, работающим с большими данными, и таким фирмам, как GE и Walmart, чьи агрессивные стратегии требуют, чтобы они были в авангарде?

Проблема с такими рассуждениями заключается в том, что развитие больших данных не замедляется. Если компании пропустят первые дни этой тенденции из-за нехватки талантов, они рискуют отстать, поскольку конкуренты и партнеры по сбыту получат почти неопровержимые преимущества. Думайте о больших данных как о эпической волне, набирающей обороты и находящейся на пике. Если вы хотите поймать его, вам нужны люди, которые умеют заниматься серфингом.

Версия этой статьи была опубликована в выпуске Harvard Business Review за октябрь 2012 г. .

11 сайтов, на которых можно найти отзывы сотрудников — Zippia

Сайт отзывов о вакансиях — это место, где люди могут оставить отзыв о своей работе и, самое главное, о компании, в которой они работают. Эти сайты с обзорами компаний на самом деле должны стать важной частью вашего поиска работы, особенно если вы ищете карьеру или работу, на которой вы останетесь надолго.

Если вы действительно заинтересованы в поиске отличной работы, которая принесет вам профессиональное удовлетворение, принесет вам желаемый доход и не будет рутиной, тогда просмотр сайта с обзорами вакансий — это один из важных шагов, когда дело доходит до ваша должная осмотрительность.

Основные выводы:

• Сайты отзывов о вакансиях могут помочь вам узнать о потенциальных работодателях с точки зрения работающих там сотрудников.

• Сайты, на которых можно прочитать отзывы сотрудников, включают Glassdoor, Jobcase, Comparably и другие.

• При использовании сайтов отзывов о вакансиях важно не забывать относиться ко всему с долей скептицизма, поскольку отзывы могут быть объективными — если возможно, лучше прочитать несколько отзывов на разных сайтах.

10 сайтов отзывов о вакансиях

Это десять наиболее распространенных и популярных сайтов отзывов о компаниях. Лучше всего придерживаться известных веб-сайтов, потому что именно на них люди чаще всего комментируют свой опыт работы.

1. Стеклянная дверь. Вероятно, это самый известный веб-сайт отзывов о вакансиях сотрудников. Это обязательное условие для успешного поиска работы.

   Glassdoor работает в бизнесе уже долгое время, и у них есть такой хороший набор информации, что они могут отобрать ее, чтобы дать вам еще больше информации и даже перечислить плюсы и минусы работы в разных компаниях.

2. Fairygodboss. Это обзорный сайт, посвященный женской точке зрения. Цель состоит в том, чтобы помочь женщинам найти работу, где к ним относятся справедливо, платят сопоставимо и где они действительно любят свою работу.

   Тем не менее, хотя компания определенно уделяет особое внимание женщинам, это отличный ресурс для всех. Вам не обязательно быть женщиной, чтобы хотеть работать в среде, где со всеми людьми обращаются и платят справедливо.

3. Хранилище. Vault не только просматривает отзывы сотрудников, но и просит стажеров оценить их стажировку, а также собирает академические отзывы. Это может быть отличным ресурсом для людей, которые хотят попасть в компанию мечты и пройти обучение, стажировки и профессиональную карьеру.

   Если вы можете спланировать это заранее и четко определить свои цели, это определенно веб-сайт, на который можно сослаться и начать заявлять о своем присутствии. Важно отметить, что хранилище в значительной степени полагается на их исследования компаний, которые они представляют, а не только сотрудников.

4. Кунуну. Эта компания была основана в Австрии в 2007 году и считается стеклянной дверью Германии. Но он расширился, так что это уже не только для Германии. Они интегрировали свои отзывы в профили компаний на другом сайте вакансий и помогают вам определить, подходит ли вам эта компания.

   Они немного отличаются от других компаний, занимающихся рейтингом вакансий, — они оценивают сотрудников. Это, безусловно, довольно большое преимущество и может быть важной частью вашей удовлетворенности работой. Это также может измениться, если «плохое яблоко» перейдет на другую работу или другую должность, но это следует учитывать.

5. CareerBliss. Оценка счастья определяется ответами на вопросы об удовлетворенности работой, счастье сотрудников и заработной плате. У них есть доска вакансий, поэтому вы можете видеть доступные вакансии, но их самым большим преимуществом для пользователя является доска обзора вакансий, которая полностью основана на пользовательском контенте.

   Это означает, что компания не может контролировать то, что о ней говорят, и не может купить новый отзыв. Отзывы приходят от сотрудников.

6. Чемодан. Jobcase — это платформа для социальных сетей, ориентированная на пользователей в Соединенных Штатах. Есть доски обсуждений, обзоры компаний, профили пользователей, списки вакансий и многое другое.

   Этот сайт может быть тем, что вы из него сделаете. Если вы просматриваете несколько разных сайтов, то это определенно должно быть на вашем радаре, потому что вы можете задавать вопросы и получать ответы от людей, работающих в компании.

   Вы также можете получить очень важную информацию, если у вас есть какие-либо конкретные вопросы или проблемы. Это также дает вам актуальную и актуальную информацию, то есть, можете ли вы найти действующего сотрудника, который готов поговорить с вами.

7. Слепой. Это анонимный веб-сайт, на котором профессионалы могут обсуждать условия своего рабочего места, делиться советами и оставлять отзывы. Они продвигают прозрачность и надеются, что благодаря этому могут быть продуктивные изменения в рабочей среде.

   Это всемирная организация, поэтому у нее есть некоторые преимущества, когда вы смотрите на глобальные тенденции, но также может быть немного сложнее найти конкретную информацию, которую вы хотите.

8. Сопоставимо. Comparable известен тем, что предоставляет подробную информацию о корпоративной культуре, вознаграждениях и удовлетворенности сотрудников. Это определенно один из способов проверить, серьезно ли вы относитесь к компании или сравниваете несколько из них и хотите оказаться в лучшем положении.

9. Работа в толпе. Этот веб-сайт предназначен для пользователей из Великобритании, поэтому, если вы сейчас не на этом рынке, это не принесет большой пользы, но предоставит много информации. Не помешает посмотреть на условия такой работы, как ваша, в других странах.

   Это дает вам лучшее представление об общей среде многих профессиональных рабочих мест, и, поскольку мы являемся мировой экономикой, это знание может иметь решающее значение.

10. InHerSight. Это еще один анонимный сайт с обзорами вакансий, специально предназначенный для женщин на рабочем месте. Они смотрят на возможность, график и гибкость, возможности обогащения, важность семьи и корпоративную культуру.

    Есть места, где сотрудники могут не только поставить оценку компании, но и оставить комментарий. Они также выходят за рамки простого обслуживания женщин и позволяют фильтровать рейтинги по уровню вашей карьеры, расе, сексуальной ориентации и родительскому статусу.

Зачем проверять сайт обзора вакансий

Важно понимать, что эта часть поиска работы предназначена для вас. Работодателя действительно не волнует, если вы сделаете этот дополнительный шаг и посмотрите, что думают о них его сотрудники. На самом деле, некоторые работодатели, вероятно, предпочли бы, чтобы вы вообще этого не делали.

Ваша главная цель при просмотре отзывов о компании — узнать, что думают о ней люди, работающие в компании. Какова их реальная рабочая атмосфера и как себя чувствуют их сотрудники.

Вы услышите много хороших отзывов о компании от отдела кадров, менеджера по найму и рекрутеров, но разве не важнее всего мнение самих работников?

При чтении обзоров следует помнить, что к ним нужно относиться с недоверием; то есть вы должны искать общее впечатление, а не просто кислый виноград одного человека.

Подумайте о рецензентах. Часто они что-то говорят, когда недовольны или недовольны. Не все рецензенты пишут обзор, чтобы сообщить людям о хорошем или даже просто посредственном опыте.

Некоторые сайты отзывов не так сильно полагаются на отзывы сотрудников; вместо этого они проводят свои собственные проверки, чтобы увидеть, как компания выглядит на фоне конкурентов. Это может быть очень полезно, но помните, что это не инсайдеры компании, поэтому у них нет всей информации, которой может поделиться сотрудник, а это означает, что следующий список сайтов с обзорами вакансий отлично подходит для поиска работы.

Советы по использованию доски отзывов о компании

Если вы собираетесь использовать доску отзывов компании как часть поиска работы, эти четыре совета помогут вам извлечь из этого максимальную пользу.

• Используйте более одного. Не полагайтесь только на один сайт обзора вакансий для предоставления информации. Это слишком однобоко, и на него может повлиять горстка очень красноречивых сотрудников. Лучше всего использовать несколько разных сайтов, а затем взвешивать каждый из них.

• Не воспринимайте отзывы как истину. Вы знаете, что ваш жизненный опыт отличается от любого другого. Даже одна и та же вещь может быть для вас иной, чем для другого человека.

  Хорошо быть начеку и знать, что искать или взвешивать информацию, но нехорошо использовать информацию от незнакомцев исключительно как решающий фактор.

• Следите за тенденциями. Если на нескольких сайтах по трудоустройству вы услышите, что отпуск — отстой, возьмите эту информацию с собой на собеседование.