Интервью · Релокация

Интервью с Никой Бром из EY Artificial Intelligence Center

Привет, в эфире рубрика «интервью». Рады познакомить вас с Никой Бром, которая занимает позицию Senior Consultant в EY Artificial Intelligence Center, Мадрид. Ника закончила факультет свободных искусств и наук СПбГУ по профилю «Экономика», а после поступила в IE Business School Madrid на программу «Master in Business Analytics and Big Data».

Ника

BAM: Ника, привет! Давай сразу затронем вопрос образования, который так сильно волнует начинающих (да и продолжающих тоже) бизнес-аналитиков. Расскажи, пожалуйста, о своем образовании. Почему факультет свободных искусств и наук? Как после окончания СПбГУ пришло решение поступать в IE Schools?

Ника: На факультет свободных искусств и наук я поступала в полной уверенности в том, что я гуманитарий. Но благодаря факультету и возможности попробовать себя в разных сферах к концу второго курса я поняла, что математические истории мне намного интереснее. Мне очень повезло с преподавателями — к концу четвертого курса я считала себя полноправным членом группы «Сложных систем» (прим. – «Сложные системы» — это одна из учебных программ факультета). Но также было осознание, что мне не хватает понимания того, как применить науку в реальном мире, поэтому я решила поступить в бизнес-школу. Выбор пал на ту, где на данный момент преподается одна из лучших программ по направлению бизнес-аналитики в Европе. Ожидания полностью оправдались — это действительно отличная программа, с балансом программирования, математики и бизнеса.

Для работы в данной сфере требуется техническое образование. Самообразование очень помогает, но требуется университетская база и опыт. Подобные навыки помогают даже управленцам в этой сфере, хотя тут уже бывают исключения.

BAM: Как сильно процесс обучения в IE Schools отличается от процесса образования в российском вузе? Чему вас учили в IE Schools как бизнес-аналитиков? Кто был сокурсниками (вчерашние студенты, уже успевшие поработать люди, программисты, менеджеры, аналитики)?

Ника: Первым шоком были преподаватели: у нас все, как минимум, кандидаты наук. На этой программе не было ни одного настоящего профессора, все из индустрии и бизнеса. Еще из особенностей — всё направлено на работу в группе, чего у нас очень не хватает. Учили крайне практическим вещам: от введения в машинное обучения до методов применения аналитики во всех индустриях. А вот сокурсники – это была лучшая часть всей программы, так как были люди самых разных возрастов и специальностей, и благодаря этому учиться можно было у всех и каждую секунду. Например, у нас был однокурсник из Колумбии, который отучился на архитектора, руководил строительством одного из аэропортов в ЮАР при подготовке ЧМ-2010 по футболу, потом получил MBA и ушел в Bain, а сейчас после нашей магистратуры занимает позицию Manager of Advanced Analytics team в BCG. Была девушка из Сингапура, которая закончила Гарвард, проработала 2 года в United Nations, а сейчас работает в команде Smart Cities Сингапура. Был мальчик из МГИМО, который так проникся программированием, что сейчас работает девелопером в Альфа Банке.

С сокурсниками

BAM: Расскажи о самом интересном учебном проекте?

Ника: Их было несметное множество, и если честно, самыми интересными были те, где было комфортно и интересно работать со своей группой — содержание уходит на второй план. Пожалуй, самым захватывающим был проект с IBM Watson (мы построили алгоритм, анализирующий огромный массив новостей, чтобы предсказать цены на нефть) и проект по созданию бизнес-плана собственного стартапа в сфере big data.

BAM: На основании каких критериев ты выбрала работу в EY? Чем тебе приходится заниматься?

Ника: Мне хочется создавать data driven organizations, а для этого надо быть рядом с бизнесом, поэтому консалтинг в сфере аналитики был приоритетом. А еще я очень люблю Мадрид, и так сложилось, что EY основал свой Artificial Intelligence Center как раз в Мадриде – так что это судьба 🙂

Я начала как обычный data scientist – работа с данными и кодом. Но у меня намного лучше получается «продавать», то есть объяснять нетехническим людям, зачем им вообще аналитика, и как мы можем решить их проблемы. Поэтому сейчас я руковожу несколькими проектами по внедрению аналитики во внутренние процессы EY, а также много встречаюсь с потенциальными клиентами.

В нашей команде почти полностью отсутствует иерархия, команды создаются исключительно по принципу имеющихся навыков. Проекты, в основном, в data engineering/ data science/ data visualization. Еще мы работаем с Virtual Reality: сейчас рынок еще не готов, но мы инвестируем в эту технологию, чтобы в будущем быть первыми.

BAM: Какие инструменты ты используешь как бизнес-аналитик? А как аналитик данных?

Ника: А аналитик данных бывает не бизнес аналитиком? Просто анализировать данные можно вечно, есть прекрасное английское выражение «boil the ocean». Иногда простая линейная регрессия, сделанная в  excel, намного более эффективна для бизнеса, чем супер мощный алгоритм машинного обучения. Поэтому главный инструмент – это слушать и слышать клиента, и решать его проблему.

Я в основном пользуюсь инструментами для визуализации, типа Tableau или Tibco Spotfire, иногда R или даже немного D3.js . Коллеги data scientists очень много работают с Python. Инфраструктура — Microsoft Azure, а уж туда можно загрузить что угодно, от простого SQL Server до Hive.

Вид с рабочего места

BAM: Ты ставишь знак равенства между бизнес-аналитиком и аналитиком данных. У меня сложилось понимание, что аналитик данных – это data scientist и он не всегда является бизнес-аналитиком. У вас в компании не так?

Ника: Data scientist без бизнеса не бывает — нет никакого смысла анализировать данные, если в итоге не увеличилась выручка или не снизились издержки.

BAM: Но при этом data scientist может не владеть soft skills и вообще не видеться с заказчиками (он может видеть данные, писать код с нужным результатом и всё), тогда как бизнес-аналитик в классическом понимании здесь в России – это в первую очередь общение с заказчиком. До сих пор ведутся споры, что важнее для бизнес-аналитика – soft skills или hard skills, иногда soft skills даже перевешивают.

Ника: В идеале нужен unicorn, который может и кодить, и разговаривать. Мы стараемся воспитывать своих кодеров в тех, кто может и с клиентом пообщаться, тогда они становятся ценными работниками. Очень классно иметь команду, где есть совсем технари, которые сидят рядом с теми, кто понимает их сленг, сам что-то делал, но и поболтать на любую другую тему может.

BAM: Удается ли тебе сохранять баланс между работой и жизнью?

Ника: Абсолютно. Мы, конечно, работаем больше, чем все остальные ребята во всем здании, но мы все равно в Испании, жизнь тут на первом месте у всех, и мне это очень нравится.

BAM: Вопрос об уровне зарплаты будет всех интересовать, конечно.

Ника: Зарплаты надо всегда сравнивать с уровнем трат в городе, где эта работа находится. Например, в немецком офисе на такой же позиции в своей компании я бы получала ровно в 2 раза больше, но и траты соразмерные. Наши зарплаты схожи с московскими, на самом деле, но жить подешевле здесь, мне кажется.

BAM: Расскажи, пожалуйста, о жизни в Мадриде? Комфортный ли для жизни город, удалось ли интегрироваться в среду?

Ника: Мадрид – один из немногих городов в Европе, в которым местные принимают тебя за своего после 2-3 лет жизни здесь, так что я уже почти madrileña:) И, если честно, приятно переехать из самого серого города в Европе в самый солнечный!

Мадрид
Мадрид

BAM: И напоследок поделись советом или пожеланием читающим нас аналитикам.

Ника: Мое пожелание будет таким: see the bigger picture. Люди в сфере технологий иногда думают, что на них свет клином сошёлся, и считают, что красота алгоритма — это главное (я очень утрирую, но тем не менее). То, что делают data scientists — это просто более эффективный путь достижения бизнес целей, и не стоит об этом забывать.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *