Направления в аналитике и уровни специалистов

Data Science отражает раннюю стадию развития профессии — как когда-то computer science. Внутри области уже формируются узкие специализации: продуктовые аналитики, ML-инженеры, analytical engineers. В небольших командах один специалист закрывает задачи от выгрузки данных до машинного обучения, с ростом до десятков человек возникает грейдирование и разделение ролей. Некоторые продуктовые компании нанимают только опытных специалистов и сознательно отказываются от систем грейдов. Навыки кандидатов оценивают по разным шкалам, чтобы подобрать подходящую узкую роль.

• Понять, когда универсальный специалист эффективнее узкого на ранних этапах
• Оценить кандидатов через кросс-функциональное интервью с коллегами из смежных команд
• Проследить выделение роли Analytics Engineer на примере Spotify