От количественной социологии — к анализу данных в геймдеве и VK
Роман Поянэ закончил магистратуру по социологии в 2019 году. Во время учебы выпускник выбрал трек «Аналитика социальных данных», где изучал анализ данных, машинное обучение и языки программирования. Сейчас он работает ведущим продуктовым аналитиком в VK. В интервью Роман рассказывает, как программа «Современный социальный анализ» помогла ему построить карьеру, и дает несколько советов студентам по поиску первой работы.
— Роман, расскажите, как вы выбирали магистратуру?
— Это забавная история. В бакалавриате я играл в Dota2, и в нашей команде был парень из университета, который позже присоединили к московской Вышке. Он рассказал мне, как устроен вуз, как проходит учеба. Мне очень понравилось, что я услышал, особенно про рейтинговую систему — есть возможность видеть легитимную оценку своего прогресса. Если бы я знал про существование Вышки задолго до этого, то я бы и в бакалавриат поступил сюда.
Я выбрал социологию, с одной стороны, потому, что это логичное продолжение бакалавриата. Но еще я узнал, что в лаборатории «Социология образования и науки» (СЛОН) изучают киберспорт и видеоигры, а меня как раз под конец учебы начал интересовать киберспорт именно с научной точки зрения. И я подумал, что, если тут есть Game Studies, то мне нужно в эту сторону двигаться.
— Расскажите о своем карьерном пути. Как вы начали искать работу?
— Когда я учился в бакалавриате, единственным предметом, который мне действительно нравился, был курс по количественным исследованиям. Но мы изучали SPSS, особо не разбираясь в теории. В магистратуре было более глубокое погружение в статистические методы и все, что связано с анализом данных и с программированием. Меня это сильно затянуло, и я решил, что нужно развиваться именно в этом направлении. Когда защитил диплом — понял, что есть два пути. Либо идти в академическую среду, поступать в аспирантуру, преподавать. Либо идти работать, но я вообще не имел представления на тот момент о мире IT. Но все-таки выбрал второй вариант. Единственным местом, куда мне хотелось пойти, была компания Wargaming, которая занимается разработкой игр. Это была детская мечта — делать компьютерные игры, анализировать их. Я посмотрел, какие у них были вакансии, отправил резюме на позицию дата-аналитика, написал сопроводительное письмо, но безуспешно.
Где-то в середине сентября мне написали из компании Wrike — они занимаются разработкой платформы для управления проектами. Я откликнулся и три недели проходил все собеседования — пара тестовых заданий, несколько созвонов. В начале октября меня взяли.
— Чем отличается аналитическая работа в магистратуре и в индустрии?
— То, как нужно проводить количественные исследования в академической среде, очень похоже на то, чем занимается дата-аналитик. Но когда ты проводишь свое исследование, ты можешь растянуть его во времени, а на работе так нельзя. У тебя есть задачи: проанализировать поведение пользователей, что-то посчитать, и делать это нужно тут же. Плюс другие инструменты используются, которые нужно уметь правильно совмещать между собой.
— Как строилась ваша карьера дальше?
— Год и десять месяцев я проработал в Wrike и мне там нравилось безумно, у них был очень классный офис в пять этажей через реку от Смольного. Я там прокачался по аналитическим инструментам, Python начал применять. Но я хотел уже расти и по задачам, и по деньгам.
В начале 2021 года мне написал друг, с которым мы познакомились в Wrike. Сказал, собирает команду, а зарплата в два раза больше, чем была у меня тогда. Я быстро отсобеседовался и попал в компанию Tango, которая делает приложение для лайфстриминга.
Разница оказалась большой, потому что Wrike — это корпорация, только в питерском офисе человек 500 или 600 работало. А Tango — это стартап. Когда я пришел, там было человек 80, то есть буквально все помещались в одной комнате в Open Space. Там была совершенно другая рабочая культура. Нам давали не только зарплату, но еще и акции компании, на которых тоже можно было подзаработать в будущем. Типичный стартап, как в Силиконовой долине. В мои задачи входила техническая аналитика по видео — сколько кадров в секунду пользователь получает, сколько тянется задержка между стримером и зрителем, и так далее.
— Были ли новые вызовы на этой работе?
— Оказалось, что к этому моменту мало что с точки зрения анализа данных у них было сделано хорошо. В команде работали пара аналитиков, которые делали только графики. А вот системы мониторинга не было, основные показатели и метрики не отслеживались. Data lake, то есть огромную таблицу со всеми событиями, которые приходят от клиента и сервера, в Data Warehouse они не превращали. Так что это был крутой опыт — с нуля построить систему аналитики, но пришлось очень много работать и практически с нуля. Но успешно.
Наша команда занималась вообще всем. Для меня это стало главным преимуществом на этой работе — я понял, что и аналитиком нужно становиться таким же. Появилась цель — попробовать себя в разных сферах, а потом уже решить, где остановиться.
В итоге мы разошлись, мне выплатили несколько окладов. После я устроился в компанию Playkot, которая разрабатывает игры для телефонов. Там я наконец занялся геймдевом, но эта сфера оказалась не настолько радужной, как я ее себе представлял. Было много рутинных задач — поставить гипотезы, провести аналитику, презентовать результаты. По сути, делаешь упрощенный вариант ВКР раз 15 за год.
В феврале я задумался о том, что снова хочется расти в денежном плане. Поэтому в мае я ушел из компании и открыл свое резюме. Через неделю мне написали ребята из VK. Мы довольно быстро пособеседовались, и они меня позвали к себе. Теперь я ведущий продуктовый аналитик — занимаюсь аналитикой рекламных продуктов VK.
— Какие у вас впечатления от этой работы?
— Мне максимально нравится. Я люблю изучать что-то новое, а каждый раз, когда ты в новое место работы приходишь, приходится чему-то учиться. Круто, что здесь можно реализовывать и продвигать свои идеи, как подходить к анализу каких-то вещей. Я думаю, что в большинстве компаний аналитика проводится в основном при помощи SQL. А здесь нужно много работать с Python, потому что иногда все лежит в разных базах данных, это нужно между базами соединять. Получается, что исследование проводится более полноценно, можно сказать, с академическим подходом. Меня это тоже радует.
Плюс мне довелось побывать в московском офисе, и это просто отвал всего. Там на первом этаже баскетбольная площадка! А на пару этажей выше фреш-бар. Мне кажется, работать в этом офисе очень комфортно. У тебя есть все удобства, хочешь — иди себе колы налей, хочешь — в тренажерку спустись, потренируйся, хочешь — в музыкальной комнате на инструментах поиграй. Главное — задачи не забывай делать.
— Как найти работу человеку, который хочет заниматься количественными исследованиями?
— Я скажу так: на питерском соцфаке ребят-количественников готовят не хуже, а может даже в каких-то сравнениях и лучше, чем в топовых технических вузах. Мне доводилось работать с ребятами с техническим бэкграундом и я точно могу сказать, что по уровню знаний, которые я получил во время учебы в магистратуре, я от них не отстаю. Если ваша цель — сфера IT, аналитика данных, машинное обучение или дата инжиниринг, то набора навыков и знаний, которые вы получите в этой магистратуре, вам будет достаточно.
В IT-сфере главное — найти первую работу, а дальнейшие сами тебя будут находить. Когда у тебя уже есть хотя бы одна работа за плечами, дальнейшие поиски становятся довольно пассивными. То есть ты можешь активно искать, самостоятельно смотреть компании, отправлять резюме и так далее. Но даже если ты просто на Linkedin или на «Хедхантере» откроешь свое резюме, тебе уже начнут писать HR из разных компаний, потому что у тебя уже есть какой-то опыт. А еще очень помогает нетворкинг: если есть знакомые, друзья в разных компаниях, куда вы сможете друг друга рефералить, — это очень облегчает процесс поиска и собеседований.
На магистерской программе «Современный социальный анализ» 24 бюджетных и 6 платных мест. В Питерской Вышке при поддержке Tele2 работает контакт-центр для абитуриентов. Задать вопрос о поступлении можно по телефону +7 (812) 980-00-30. Также абитуриенты могут обратиться в Приемную комиссию по номеру (812) 644-62-12 или по почте abitur-spb@hse.ru.