Николай Чикишев world 21 красавіка 2026, 15:16

SQL больш не ратуе: што цяпер правяраюць на data-суразмоўях

Кампаніі ўсё часцей ацэньваюць кандыдатаў на data-пазіцыі не толькі паводле тэхнічных навыкаў, але і якасці бізнес-мыслення.

Пакінуць каментарый

SQL больш не ратуе: што цяпер правяраюць на data-суразмоўях

Кампаніі ўсё часцей ацэньваюць кандыдатаў на data-пазіцыі не толькі паводле тэхнічных навыкаў, але і якасці бізнес-мыслення.

Да такой высновы прыйшлі аналітыкі ў новым даследаванні PwC, прысвечаным эфектыўнасці ўкаранення ШІ. У глабальным апытанні прынялі ўдзел 1217 топ-менеджараў з 25 галін. Вынікі паказалі рэзкую канцэнтрацыю эфекту: 74% усёй эканамічнай каштоўнасці ад ШІ атрымліваюць толькі 20% кампаній.

Аўтары апытання паказваюць, што лідаруюць не тыя, хто папросту ўкараняе ШІ-інструменты, а тыя, хто выкарыстоўвае іх для росту: перагледжвае бізнес-мадэлі, аптымізуе працэсы і прымае рашэнні ў межах выразных абмежаванняў.

ШІ-лідэры ў 2–2,8 разы часцей за іншыя кампаніі адзначаюць паляпшэнне ключавых бізнес-паказчыкаў: ад аўтаматызацыі рашэнняў да трансфармацыі мадэляў і росту эфектыўнасці. Крыніца: PwC.

Гэта напрамую адлюстроўваецца на найме. Напрыклад, структура суразмоўяў у data-ролях прыкметна змянілася. Кандыдатаў па-ранейшаму правяраюць на SQL, A/B-тэсты, метрыкі і машыннае навучанне, але цяпер гэтага недастаткова.

Працадаўцы ацэньваюць, ці здольны кандыдат звязаць аналіз з канкрэтным бізнес-рашэннем: напрыклад, выбраць правільны KPI, растлумачыць кампраміс паміж хуткасцю і дакладнасцю або паказаць, як вынік паўплывае на прадукт.

На практыцы гэта азначае, што цана памылкі ў аналітыцы расце. У асяроддзі, дзе ШІ ўдзельнічае ў прыняцці рашэнняў, важныя не толькі разлікі, але і здольнасць задаць правільную задачу, вызначыць абмежаванні і інтэрпрэтаваць вынік. Таму на інтэрв’ю усё часцей правяраюць не сінтаксіс, а «рамку мыслення»: як кандыдат фармулюе праблему, расстаўляе прыярытэты і тлумачыць свае высновы, пішуць даследчыкі

Рэальныя кейсы сумоўяў пацвярджаюць трэнд. У працэсах найму на пазіцыі senior data scientist і аналітыкаў кампаніі дадаюць прадуктовыя раўнды, пытанні пра ўплыў на стратэгію і нават прэзентацыі для стэйкхолдэраў.

Кандыдатаў просяць растлумачыць, што рабіць пры канфлікце метрык, як ацаніць правал A/B-тэста ці якія рызыкі нясе выбраная мадэль. Эксперты лічаць, што тэхнічныя навыкі застаюцца абавязковай базай, але ўжо не з’яўляюцца галоўным фактарам адбору.