На заре развития Valiotti Analytics передо мной встала задача — нанять дата-инженера со знанием Python. Нашли отличного питониста, но без опыта в архитектуре хранилищ и пайплайнов. Казалось бы, научится?

Но реальность оказалось другой: Python в вакууме не спасает, если человек не умеет работать с инфраструктурой данных.

Итог:

— Специалист не справился с проектом. — Потратили ресурсы на обучение, но не помогло. — Пришлось расстаться, потеряв время и деньги.

✅ Что я бы мог сделать, чтобы не допустить этого?

— Четко определить ключевые навыки для каждой роли. — Описать конкретные результаты, которые ожидаем от сотрудника. — Прописать must-have навыки и nice-to-have в вакансии.

Вопрос на подумать: вы нанимаете, чтобы развивать специалиста или чтобы решать задачи?