В своем канале я завела рубрику #Джун_ищет_работу, где подписчики делятся своим опытом и стратегиями поиска работы в новой профессии.  Но вот эта история, уверена, будет интересна и более широкой аудитории. Ставьте 💜 реакции и делитесь постом.

Наша героиня — Маша Васильева @MNVasilyeva, Исследователь с большим стажем — в свои 47 переквалифицируется в аналитика. 

Стандартное развитие для исследователя — рост в тимлида или развитие экспертизы. Ещё бывают переходы в продактов. Если хотите поделиться своей историей развития как исследователь, приходите ко мне :) будем с вами делать интервью!

Почему решила сменить профессию? _Не интересно расти в лиды и заниматься  менеджментом. Такой опыт получила в Сбере, довольно тяжело совмещать менеджерские задачи с исследовательскими. В качественных исследованиях достигла некоторого потолка, а в количественных — уже достаточного для UX-исследований уровня, но в эту область явно можно было расти еще. Также подвыгорела от общего объема коммуникаций. Поэтому в начале моего перехода рассматривала это как возможность расширить свою экспертизу в количественных методах.

Еще: я сталкивалась с ситуацией, когда ко мне приходят продакты проверять гипотезы, недостаточно проработанные с точки зрения анализа имеющегося цифрового следа. В этот момент можно попросить аналитика (если он есть) посмотреть данные в разных разрезах, построить модели, уточнить сегментацию, потому что это в конечном счете влияет на те данные, которые исследователь соберет и те выводы, которые он сформулирует на их основе. Палить из пушки по воробьям (=работать с сырыми гипотезами) неэффективно и не добавляет ценности таким исследованиям. Поэтому я захотела стать таким аналитиком, который может формулировать полноценные гипотезы на проверку качественными методами. _ _Сейчас мой фокус — продуктовая аналитика как наиболее смежная область с исследованиями. Возможно дальше мне будет интересно расти в Data Science, ML.

Интереснее всего генерировать продуктовые гипотезы и проверять их A/B-тестами. Кроме этого, интересен в целом анализ метрик продукта — определить дерево, искать узкие места, собирать дашборды по ним. Здесь есть большое поле для выстраивания стратегии развития продукта. Что, по-твоему, самое главное в новой профессии? _Думаю, это любопытство. Способность увидеть за цифрами поведение и мотивацию пользователей. Иметь продуктовое мышление. И крепкие харды: SQL, Python, знание статистического анализа. Что из этого ты уже умеешь делать? Бэкгрануд дает мне достаточные софты и продуктовое мышление, сейчас я оттачиваю харды. Конкуренция среди джунов очень высокая, и уровень хардов тоже высокий, я хочу набрать достаточный уровень практикой.

Где училась? Для расширения экспертизы в колич.методах — магистратура ВШЭ “Data Analytics and Social Statistics”. Доучившись до 3 модуля, решила скорректировать учебный трек в сторону продуктовой статистики и более практическое русло. Окончила курс Карпова  “Дата аналитик”. Прошла вступительные экзамены на магистратуру ВШЭ&Курсов Карпова “Аналитика больших данных”, сейчас учусь. Еще была на интенсиве Павла Бухтика по подготовке к собеседованиям продуктовых аналитиков — очень полезная штука, сразу подсветила мне пробелы и сузила область подготовки. Есть ли примеры работ по новому профилю? Сохраняю примеры анализа в Git как портфолио: расчет A/B-теста в Python, эксплораторный анализ данных, тестовое — разные выгрузки данных в SQL Где ищешь работу? Тг-каналы мне кажутся наиболее эффективными, LinkedIn — часто можно в какую-то минимальную коммуникацию вступить с нанимающим или HR. В hh не верю.

Продолжение будет завтра ⬇️

#исследования #карьера #сменапрофессии #50летнийджун #джун_ищет_работу #интервьюсджуном @careprod канал про исследования, продукт и карьеру