— Допустим, тебе нужен новый человек в команду, как ты будешь его искать? И встречный вопрос, где интересующимся специалистам искать вакансии, связанные с Big Data?

— Раньше я искал новых сотрудников по знакомым и бывшим коллегам, но этот ресурс уже исчерпался. Рынок пока довольно узкий, многие игроки знают друг друга в лицо. При помощи нашей DMP системы мы хотим отследить в Рунете пользователей, которые интересуются темой больших данных (смотрят соответствующие сайты и форумы), и таргетировать рекламу с информацией о наших вакансиях на них.

Вообще весь открытый рынок вакансий проходит через Headhunter.ru, поэтому внимательно отслеживайте вакансии, которые размещаются там. Если вам интересна какая-то компания, но там нет открытых вакансий, смело заявляйте о себе и пишите на общий адрес — если вы стоящий специалист, вас обязательно оценят по достоинству, может, даже специальную вакансию под вас создадут.

— На что ты смотришь в первую очередь, когда принимаешь человека на работу?

— Есть ли у человека желание доучиваться, а дальше зависит от позиции. Если это программист, то он ни в коем случае не должен быть просто исполнителем поставленных задач. Важно творческое мышление — человек должен уметь сконструировать систему, построить архитектуру. Если человек нанимается на позицию Data Scientist, то есть аналитика, у него обязательно должны быть базовые знания Data Science в статистике. Со статистикой сейчас беда, мало кто из кандидатов ее помнит.

— Что повторять?

— Основы. Можно не знать формул, но важно знать, что такое нормальное распределение, среднеквадратическое отклонение, дисперсия. Кандидату нужно понимать, что определяет статистическую значимость эксперимента, то есть как определять, можно ли доверять эксперименту или нет.

— От чего еще зависит успех кандидата на собеседовании?

Часто кандидаты пишут в резюме, что владеют массой технологий, но по факту оказывается, что это очень посредственные поверхностные знания — достаточно задать пару вопросов по теме. Если такой обман вскрывается, я начинаю аккуратно прощаться с кандидатом.

Я советую упоминать в резюме только те технологии, в которых вы действительно хорошо разбираетесь. Если вы знаете что-то поверхностно, но очень хотите этим заниматься, так и напишите в резюме. Это сильно упрощает работу рекрутера и нанимающего менеджера.

— Что может сыграть кандидату на руку во время собеседования?

— Мне нравится, когда человек не просто работает, а увлечен своим делом, воспринимает его как призвание .

В целом, интересны самомотивированные, интересующиеся люди. Это дорого стоит. Если человек готов постоянно развиваться, он может достичь любых высот — например, несколько лет назад к нам пришел программист из банковской сферы, который вообще никогда не работал с Big Data, а сейчас он уже наш технический директор.

Ну и конечно же важно, чтобы была "химия" с человеком — любой более менее опытный рекрутер сразу интуитивно чувствует, впишется ли новый кандидат в команду или нет. Несколько раз я делал ошибку и брал кандидатов несмотря на то, что такой "химии" не было. В конечном итоге все равно приходилось расставаться с ними.