Чудеса аналитического аудита
💬 Хранилище данных, которое уже давно не используется и вообще в РФ недоступно, но все равно подключено и какую-то информацию до сих пор собирает. Никто точно не знает, какую.

💬 Сразу две СУБД, в которые в хаотичном порядке из кучи источников сыпятся данные и потом в таком же хаотичном порядке выводятся на дашборд, из-за чего никто не понимает, откуда они вообще взялись и насколько актуальны.

💬 Отчет в Google Sheets настолько старый и большой, что уже не каждом рабочем ноутбуке открывается.

💬 Массив из скриптов, которые писались, пополнялись и обновлялись с самого основания компании без всякой поясняющей документации.

Чего только не найдешь, когда начинаешь аудит системы аналитики. А вам что интересного попадалось на новых проектах?

Как работает аутстафф?
Все знают, как тяжело искать работу — в вакансиях сплошь куча нереальных требований, зарплата не указана, а из бенефитов печеньки в офисе и вода в кулере.

💬 Но искать сотрудников тоже тяжело — а в некоторых случаях еще тяжелее.

Если ты ищешь аналитика или дата-инженера под конкретный проект, то тебе нужен человек с определенным грейдом, который умеет в определенный стек и желательно с опытом в той же сфере. Мало его найти — надо еще убедиться, то уровень скиллов действительно соответствует написанному в резюме. Для компании, где внутренней экспертизы в работе с данными немного, это создает дополнительные трудности.

В общем, искать того самого можно долго — а работа все это время стоит.

Для тех, кто хочет скипнуть утомительный этап с подбором, наймом и адаптацией, есть такая штука, как аутстафф.
1️⃣ Заказчик приходит в агентство, например, в LEFT JOIN, и говорит, какой специалист и под какой проект ему нужен.
2️⃣ Мы подбираем подходящего сотрудника из своей команды.
3️⃣ Сотрудник проходит необходимые этапы интервью и присоединяется к команде заказчика.

Профит для клиента в том, что он получает своего аналитика или дата-инженера точно под свой запрос — мы даже поможем составить профайл, если вам сложно определить конкретные компетенции. Мало того, что мы по своим базам и каналам, с нашим опытом, найдем человека быстрее, так еще и все вопросы с трудоустройством, кадровыми вопросами, поиском замены в случае отпуска или больничного ложатся на нас.

Профит для исполнителя в стабильности. В таком формате можно прийти на проект, а после его завершения при обоюдном желании продолжить работать с нами — у нас заказчиков и задач много, без работы никто не останется.

В общем, никто не уйдет обиженным.

🔜 Аутстафф — это вариант для тех, кому нужен специалист или несколько на фулл-тайм, с полным погружением в проект. Чаще всего у таких заказчиков уже есть свое ИТ-направление, а в нем даже может быть своя дата-команда, просто в ней нет каких-то конкретных компетенций.

При всех своих достоинствах, аутстафф подходит не всем, и иногда лучше рассмотреть аутсорс. Что это такое, мы расскажем в следующих постах, так что не переключайтесь.

🔜 Подробнее почитать наши услуги (а может и оставить заявку) можно на нашем сайте.

Зачем нужен аутсорс
В прошлом посте мы рассказали про аустафф — это один из возможных форматов сотрудничества.

Но аутстафф — это опция для:
🔵 тех, кто ищет аналитика или дата-инженера (или сразу несколько человек) на полную занятость на проект от полугода,
🔵 тех, у кого уже есть своя команда, в которую нужно дополнительные руки (и скиллы). А также есть руководитель, который готов сам, лично контролировать нового сотрудника и напрямую давать ему задачи.

Если же своих компетенций или ресурса для управления дата-спецами внутри компании недостаточно, то больше подойдет сотрудничество в формате аутсорса. Конкретные условия сотрудничества и оплаты мы обговариваем с каждым индивидуально, но суть одна: заказчик дает задачу, мы формируем команду из своих специалистов, оцениваем примерный скоуп проекта и начинаем работу в формате Time and Material.

Если на аутстаффе всем процессом рулит сам заказчик, то в этом формате организационными вопросами занимается проджект. Он помогает формировать команду, распределять задачи, а также отвечает на вопросы и просто держит всех в курсе, как идут дела.

Аутсорс популярнее аутстаффа — у нас на него приходится большая часть проектов. Подробнее про этот формат можно прочитать на сайте.

Расскажите — ясна разница или нужен еще сравнительный пост про аутсорс/аутстафф?

Middle Data Engineer в LEFT JOIN
У нас вновь открыта вакансия для всех, кто хочет работать над разнообразными проектами в приятной демократичной атмосфере и регулярно изучать новые технологии в сфере инжиниринга данных.

Обязанности:
🔵Создавать и поддерживать ETL/ELT-процессы.
🔵Обеспечивать корректность работы отчетов и консистентность данных.
🔵Поддерживать и видоизменять имеющиеся модели данных.
🔵Создавать и сопровождать витрины данных.
🔵Вести документацию.

Требования:
🔵Опыт работы от 3 лет.
🔵Уверенное владение SQL, Python, Airflow, bash.
🔵Опыт разработки ETL, проектирования и разработки хранилищ данных и аналитической отчетности, а также работы с c Kafka, S3 и dbt.
🔵Высшее техническое или другое релевантное образование.
🔵Английский язык B2 или выше.

Условия:
🔵Full-time занятость. Работа удаленно из любой точки мира по GMT+3.
🔵Оплачиваемый отпуск 20 рабочих дней и больничные 10 дней.
🔵Отсутствие бюрократии и свобода принятия решений.
🔵Корпоративный английский язык.

🔜 Откликайтесь на huntflow или пишите напрямую нашему HR Татьяне @tanya_zab. Пожалуйста, укажите в сопроводительном письме, чем вас заинтересовала вакансия.
Данная позиция предусматривает тестовое задание.

Открыты две вакансии в LEFT JOIN
Апдейт по вакансиям: их уже две (обе Middle), и мы рассматриваем part-time занятость c перспективой перехода на полный день.

Работаем удаленно по GMT+3. Зарплата в рынке, корпоративный английский, интересные проекты, демократичная атмосфера в компании без бюрократии и прочей духоты.

От аналитика ждем:
🔵 Опыт от 2 лет,
🔵 Уверенный Python и SQL,
🔵 Опыт работы с двумя и более BI-системами,
🔵 Релевантное высшее образование и знание мат. статистики.

Предстоит строить ad-hoc отчетность, разрабатывать отчеты в BI-системах и витрины данных.

🔜 Полное описание вакансии на huntflow и на hh.ru. Откликайтесь там же или пишите напрямую нашей HR Татьяне @tanya_zab.

От инженера данных ждем:
🔵 Опыт от 3 лет,
🔵 Уверенное владение SQL, Python, Airflow, bash.
🔵 Опыт разработки ETL, проектирования и разработки хранилищ данных и аналитической отчетности, а также работы c Kafka, S3 и dbt.
🔵 Релевантное высшее образование.

Предстоит создавать и поддерживать ETL/ELT-процессы, обеспечивать корректность работы отчетов и консистентность данных, создавать и сопровождать витрины данных и вести документацию.

🔜 Полное описание вакансии на huntflow и на hh.ru. Откликайтесь там же или пишите напрямую HR @tanya_zab.

Сначала был созвон...
Когда мы рассказывали про рабочий процесс, мы немного схитрили — сразу перешли к хранилищам, BI и прочему в таком духе. Но на самом деле начинается работа, конечно, не со сбора данных, а с созвона.

🔜 Организационная работа так же важна, как техническая, чтобы все знали, что им делать на проекте. За нее у нас отвечает проджект-мендежер, который подключается к работе еще на этапе брифинга с потенциальным клиентом и начинает прикидывать, какая команда подойдет для этого проекта по скиллам и занятости. Сначала карандашом — пока не подпишем договор и не получим предоплату.

Когда работа над проектом начинается в полную силу, именно проджект разруливает все организационные вопросики:
🔵Передает ТЗ команде и проводит регулярные синки, чтобы каждая задача нашла своего исполнителя, а каждый специалист нашел, чем ему заняться.
🔵Держит заказчиков в курсе прогресса проекта. Частота и формат общения выбираются индивидуально, чтобы всем было удобно. С кем-то общаемся текстом, с кем-то — созваниваемся 1-2 раза в неделю.
🔵Собирает фидбек заказчиков, радуется положительному и ищет профит и инсайты в отрицательном.
🔵 Ведет проекты в нашем корпоративном Notion — у нас там постоянно растущая база знаний по всем заказчикам, задачам и сотрудникам. Сейчас наш проджект собирает матрицу компетенций сотрудников и матрицу активных проектов — все это нужно для того, чтобы лучше распределять нагрузку и формировать для каждого проекта идеальную команду.

В общем, мы следим, за тем, чтобы работать с нами было комфортно — и сотрудникам, и заказчикам. И для этого мы постоянно совершенствуем внутренние процессы.

💬 Ну и в качестве завершения: прямое включение от нашего проджекта Эльвины — попросили ее рассказать, за что она любит эту работу:

Для меня это возможность больше и интенсивнее погрузиться в новую сферу (я пришла из веб-разработки) и в новую должность (я была раньше ПМом, но последние многие годы работала Аccount Мanager’ом, там немного другая специфика), так что для меня это по-настоящему diving deeper.

А вы любите и цените своих проджектов? Признавайтесь в комментах.

Зачем компании платить за аудит системы аналитики?
Во время аудита мы приходим на проект и изучаем все таблицы, хранилища, источники и отчеты заказчика, находим проблемы и все, что мешает системе аналитики развиваться. Закономерный вопрос — а зачем вообще нужна такая услуга, неужели заказчик сам не видит, что у него отчеты долго грузятся или что в базе половина таблиц уже неактуальны?

Отвечаем на примере сервиса психотерапии.

Вводные данные:
🔵 Компании уже несколько лет — все это время дата-инфраструктура росла и расширялась вместе с ней.
🔵 У каждого отдела — своя атмосфера система со своими источниками, отчетами и метриками.
🔵 Сбор и обработка данных автоматизированы частично. Некоторые таблицы по старинке заполняются руками.

Эти три фактора привели к тому, что дата-инфраструктура стала запутанной и непрозрачной, и чтобы разобраться, как она работает, нужны многие часы работы. У заказчика не было возможности выделить 1-2 аналитиков, чтобы они несколько недель сидели и документировали, что делает каждый DAG. И поэтому они пришли  к нам — у нас-то все есть. Причем не только рабочие руки, но и экспертиза и свежий, «незамыленный» взгляд.

Как проходил аудит?
🔵 2 аналитика и консультант
🔵 5 часовых созвонов и больше 50 часов работы в сумме — именно столько понадобилось, чтобы заглянуть в каждую базу и подробно описать, что мы там нашли: неоправданно сложные технические решения, давно не использующиеся таблицы и хранилища, тяжелые и неудобные отчеты.
🔵 В результате работы — подробная схема инфраструктуры, 40-страничный отчет и презентация для заказчика.

🔜 Что в результате?
Заказчик получил руководство к действию — не просто перечень проблем, а указание на их причины и рекомендации по исправлению. Именно за этим компании и платят за аудит — за то, чтобы эксперты нашли слабые места в их системе аналитики и подсказали, как их исправить. Чем сложнее система, тем ценнее такие рекомендации.

Подробнее про найденные проблемы и процесс работы рассказали на сайте.

Junior Project Manager
Ищем помощника для нашего проджект-менеджера! Это человек, который будет на старте выполнять задачи от проджекта и постепенно заберет ведение части проектов на себя.

Проекты интересные и разнообразные, заказчики из разных стран и сфер деятельности — в общем, у нас не скучно.

Что надо делать?
🔵Контролировать и координировать работу проектных команд (аналитиков и дата-инженеров), следить за качеством и сроками.
🔵Вести документацию и доски проектов в Notion.
🔵Взаимодействовать с заказчиками и коллегами из других направлений компании.
🔵Выявлять риски, предлагать улучшения, чтобы сделать работу эффективнее — это всегда приветствуется.

Что для этого нужно?
🔵Английский— B2 и выше (часть собеседования пройдет на английском).
🔵Опыт работы в управлении проектами от 1 года (необязательно в сфере IT).
🔵Владение Notion, Trello, Miro.
🔵Знание Agile-методологий (Scrum, Kanban)
🔵Базовое понимание сферы data-аналитики будет преимуществом.

Что мы предлагаем?
🔵Full-time занятость на удаленке с оплачиваемыми отпусками и больничными.
🔵Менторинг и обучение от старшего проджект-менеджера.
🔵Отсутствие бюрократии, свобода принятия решений и возможность воплощать свои идеи.
🔵Работа с перспективными проектами и технологиями.
🔵Корпоративный английский язык

Полное описание и форма для отклика — на huntflow.

Подводные камни аутсорса: текучка и непредсказуемость
Мы работаем в формате аутсорса или аутстаффа. Про оба мы уже рассказывали — в основном про преимущества, конечно. Но есть и сложности, которые часто волнуют заказчиков.

🔜 Переживание №1: Аутсорс — это отсутствие контроля над составом команды.
Люди у подрядчика приходят, уходят, уезжают в отпуска, и на проект вместо уже знакомого и почти родного специалиста может в какой-то момент прийти непонятный новичок. Даже если по грейду он подходит, он не знаком с проектом и будет долго вливаться в работу и тупить.

С одной стороны, аутсорс снимает с заказчика головную боль в духе «что делать, если человек заболел или не вышел на работу» — срочно искать замену будет агентство.

С другой стороны, лишает контроля — если аналитик или инженер уходит с проекта или вообще из агентства, тут ничего не поделаешь. Премией или повышением зп удержать не получится, выбрать замену самостоятельно — тоже.

Остается только надеяться, что кадровые перестановки не скажутся на работе.

Что мы делаем, чтобы оправдать надежды?
🔵Ведем подробную документацию всех проектов в Notion. У нас про это даже статья на vc есть. В Notion подробно описываем инфраструктуру, рисуем схемы, сохраняем записи звонков, фиксируем выполненные и запланированные задачи. Это помогает при передаче дел и адаптации новых сотрудников.
🔵Проводим общие созвоны, где рассказываем о прогрессе на каждом проекте, задачах и особенностях. Даже если кто-то из команды не работал c конкретным заказчиком, он хотя бы в целом понимает, как там дела идут.
🔵Выстраиваем процессы так, чтобы отпуска и увольнения не были форс-мажорами. Да, и у нас человек может заболеть или вдруг за один день решить, что IT не для него. Но в 99% случаев к отсутствию сотрудника или уходу из компании мы готовимся заранее.

🔜 Подробнее про аутсорс аналитики читайте на сайте!

Про какие еще подводные камни вы хотели бы узнать?

Вашей маме аналитик не нужен?
Или не маме, или не аналитик. В общем, если вы знаете кого-то, кому пригодятся наши услуги, присоединяйтесь к партнерской программе.

В ней очень просто принять участие:
🔵 Напишите нашему фаундеру @valiotti о себе, своей компании и клиентах, которым может быть интересно сотрудничество с нами.
🔵 Если все ок — подписываем договор, вы приводите клиентов, мы целый год отдаем вам 10% с каждой оплаты, которую они делают.
🔵 Комиссия партнера в среднем 50 000-150 000 рублей в месяц в зависимости от проекта.

🔜 Интересно? Тогда читайте, с кем мы работаем и кто может стать нашим клиентом, в нашем Notion.

Что мы поняли, когда сверстали таблицы в Metabase
Работа инженера данных каждый день подкидывает какие-то новые вызовы.

Иногда крайне неожиданные. Например — сделать таблицы в Metabase. Вы когда-нибудь этим занимались? Если что — не советуем. Да, это спойлер.

У заказчика вся отчетность велась в таблицах, и настал момент, когда их стало (как будто) не хватать.
1️⃣ Объем данных вырос — заполнять и обновлять таблицы вручную стало муторно, увеличился риск ошибок: чем больше данных заносит человек, тем выше вероятность, что он где-нибудь опечатается. Нужно было этот процесс автоматизировать.
2️⃣ Захотелось более наглядные и удобные визуализации — на графиках лучше видны тренды и закономерности.

В качестве BI-инструмента вместе с заказчиком выбрали Metabase за простоту и бесплатность — его функционала должно было за глаза хватить под этот проект.

И его хватало, пока мы не пришли к пункту 3:
3️⃣ Потестив новые отчеты, некоторым решили вернуть привычный табличный вид для скорости и удобства.

И вот тут оказалось, что иногда BI-тул критически проигрывает старым добрым гуглшитам. Создать в Metabase таблицу можно, но...
🔵Чтобы закрепить строку или столбец, приходилось исхитрятся с несколькими подтаблицами на одной странице — в рамках одной таблицы это сделать было нельзя.
🔵Чтобы сделать таблицу, которая растет в ширину, а не в высоту, добавили пагинацию. На каждой странице отображались 10 столбцов. Чтобы увидеть 11-й, надо было переходить на следующую страницу. Сделать иначе это было что? Нельзя.
🔵Чтобы пользоваться сводными таблицами, надо было смириться, что они будут просто безбожно лагать при скролле.

В общем, задача была выполнена: таблицы получились, в принципе, похожи на оригинал, еще и обновлялись автоматически. Однако, все понимали, что не совсем то, что нужно, и продолжили пользоваться старыми добрыми гуглшитами.

Вот так мы получше узнали Metabase и его ограничения, а еще в очередной раз поняли, что не всегда стоит менять таблички на BI-тул.

Подводные камни аутсорса: лаги в коммуникации
Продолжаем серию постов про трудности, частые вопросы и подводные камни.

Да, у найма в штат есть свои минусы: надо заморочиться с подбором, онбордингом, адаптацией, платить зарплаты, больничные и отпускные. Зато в качестве компенсации вы получаете человека, который всегда на связи в рабочие часы — то есть, если что, подхватит срочную задачу или оперативно ответит на вопрос.

Если вы в офисе, то в особенно напряженные моменты можно подходить и дышать в затылок, чтобы лучше работалось. На аутсорсе работодатель этой радости лишен.

🔜 Это приводит к переживанию №2: неудобная и сложная коммуникация с исполнителем.
🔵Аналитики и инженеры работают удаленно, а с заказчиком взаимодействуют в основном через проджекта.
🔵Над проектом они работают только определенное количество часов в месяц, и если вышли за N часов в договоре, надо либо оплатить дополнительные, либо ждать, когда счетчик обнулится.
🔵Аналитики, инженеры и проджекты на аутсорсе работают над несколькими проектами сразу, так что нет гарантий, что они смогут оперативно отреагировать именно на ваш срочный запрос.

Ситуация осложняется, если вся компания работает оффлайн, и только команда на аутсорсе — удаленно.

🔜 Как мы избегаем проблем из-за лагов в коммуникации?
🔵Мы работаем по московскому времени, потому что этот график оказался достаточно универсальным и подходящим большинству заказчиков.
🔵Мы очень гибко подходим к общению с заказчиками и всегда учитываем пожелания по формату (созвоны или переписки), мессенджеру и частоте взаимодействия. Мы ведем проекты в Notion, но можем дополнительно использовать еще какой-либо инструмент по желанию клиента. В общем, все, чтобы сотрудничество было максимально удобным и прозрачным.
🔵Хотя атмосфера у нас свободная и демократичная, в плане рабочих коммуникаций политика довольно жесткая — никогда не оставляем запрос заказчика без внимания. Даже если конкретного ответа на вопрос пока нет, проджект отреагирует и сориентирует, когда сможет вернуться с подробностями или решением проблемы. Не хотим, чтобы заказчик сидел в неизвестности.

Как всегда, узнать больше про форматы работы и отправить заявку вы можете на сайте.

Открыт предзаказ на книгу «Аналитика для руководителей»
Про аналитику написано много сложной технической литературы, но совсем нет книг для бизнес-заказчиков, где понятным языком давали бы ответы на важные вопросы про работу с данными:

🔵Зачем нужна аналитика?
🔵За то отвечают разные специалисты в дата-команде?
🔵Из чего состоит система аналитики и как выбрать стек?

Раньше ответы приходилось искать в статьях в интернете, узнавать на консультациях с экспертами или из своего опыта. Теперь можно будет просто прочитать книгу «Аналитика для руководителей» от основателя LEFT JOIN Николая Валиотти.

В этой книге он собрал весь свой богатый, 15-летний опыт работы в сфере аналитики. При этом она рассчитана в первую очередь на бизнес-пользователей, поэтому акцент в ней делается не на технические вопросы, а практику, кейсы и пользу.

🔜 Оформить предзаказ!

Middle Data Engineer в LEFT JOIN
У нас появилось несколько новых проектов, поэтому мы снова ищем дата-инженеров в команду. Хотите работать над интересными и разнообразными кейсами с заказчиками со всего мира? Тогда читайте вакансию ниже, возможно, это именно то, что вам надо!

Обязанности:
🔵Создавать и поддерживать ETL/ELT-процессы.
🔵Обеспечивать корректность работы отчетов и консистентность данных.
🔵Поддерживать и видоизменять имеющиеся модели данных.
🔵Создавать и сопровождать витрины данных.
🔵Вести документацию.

Требования:
🔥Опыт работы от 3 лет.
🔥Очень важно — отличное владение BigQuery, GCP и dbt.
🔵Уверенное владение SQL, Python, Airflow, bash.
🔵Опыт разработки ETL, проектирования и разработки хранилищ данных и аналитической отчетности, а также работы с Kafka и S3.
🔵Высшее техническое или другое релевантное образование.
🔵Английский язык B2 или выше.

Условия:
🔵Full-time занятость. Работа удаленно из любой точки мира по GMT+3.
🔵Оплачиваемый отпуск 20 рабочих дней и больничные 10 дней.
🔵Отсутствие бюрократии и свобода принятия решений.
🔵Корпоративный английский язык.

Откликайтесь на huntflow и, пожалуйста, укажите в сопроводительном письме, чем вас заинтересовала вакансия.

На данной позиции предусмотрено тестовое задание.