2023-06-25

Q&A: новый этап карьеры без потери в зарплаты?

Здравствуйте! Большое вам спасибо за статьи о теории зарплатных игр. Это нужно изучать в школе вместо органической химии. Статьи породили у меня вопрос. Я 9 лет работаю в ит. Сейчас я QA Lead. Почувствовала, что скоро надавит потолок и пошла в университет учиться на дата сайентиста. Перейду как только, так сразу. Интересна тема зарплаты. С одной стороны, с Лида до стажёра - это неизбежный даунгрэйд по деньгам. А с другой стороны QA и Data Science все же разные весовые категории, да и вы писали про великий рандом зарплат. Реально ли не задаунгрэйдиться? Что можно сделать для того, чтоб процесс минимально болезненным оказался?

Даёт ли мой опыт в ит (руководства а том числе) какие-то бонусы? Или новая профессия, все с начальной ступени?

Привет. Вопрос был задан весной 21 года. Было бы интересно сравнить мой ответ с тем что получилось на самом деле.

Конечно, предыдущий опыт всегда даёт бонусы. Тем более, что этот опыт -- релевантный. И там и там ИТ, общее понимание технологий и устройства ИТ бизнесов штука ценная. Не вижу ничего странного в рестарте карьеры после 10-15 лет. Это встречается и не так редко, как могло бы показаться.

Переход на стажерскую позицию неизбежно сопровождается просадкой по зарплате, поэтому я бы советовал постараться избежать такого варианта.

Вот несколько способов сделать этот переход более плавным:

  1. Постепенный переход: Попробуй найти позицию или проект, который позволит сочетать твой опыт в QA и новые навыки в Data Science. Возможно, такой переход можно осуществить на твоем текущем месте работы, или сменить компанию и перейти на роль QA в DS-проекте. Этот опыт ты сможешь использовать при поиске настоящих DS-позиций в будущем.

  2. Активный нетворкинг: Поиск работы не должен ограничиваться попытками "зайти с улицы". За 9 лет работы у тебя, вероятно, накопилось множество профессиональных контактов. Используй LinkedIn, чтобы найти людей, работающих в интересующих тебя проектах, или тех кто может на такие проекты тебя рекомендовать.

  3. Внятная история: Ты не просто выпускница без опыта, а успешный профессионал с четкими карьерными целями. Умей об этом рассказывать.

  4. Работа в крупных компаниях: Большие компании иногда могут себе позволить риск и нанять мотивированного специалиста, даже если его опыт не полностью соответствует требованиям. Пробуй подаваться не на стажерские вакансии.

Первый пункт, безусловно, самый важный. Из твоего резюме (и общения на собеседовании) должно быть понятно, что ты способна работать в новой области. Умей рассказывать о своем опыте сбора, обработки и анализа данных, создания отчетов и принятия решений на их основе. Желательно, используя при этом актуальные технологии. Да, Excel подходит для задачи, но, возможно, стоит попробовать написать что-то на R или Python? У программистов для этого есть термин CV Driven Development 😉.

Наконец, студенческие проекты обычно смотрятся менее привлекательно, чем проекты, выполненные на работе. Поэтому если у тебя есть возможность применять новые навыки в рабочем процессе - не упускай её.

Надеюсь всё хорошо сложилось!