Леонид Черный: «Нужно не следовать за трендом, а создавать его»
Чем выше позиция сотрудника в компании, тем больше ему нужны «мягкие» навыки, считает директор по управлению данными «МегаФона» Леонид Черный. В интервью РБК он рассказал о главных компетенциях цифровой эпохи, дефиците кадров и чем стартап лучше диплома
РБК: В «МегаФоне» вы отвечаете за работу с данными. Сейчас это одно из самых востребованных направлений. Где готовят кадры в области Data Science, и какие навыки им нужны для успешной работы?
Л.Ч.: На специалиста по анализу данных (Data Scientist) учат в большом количестве учебных заведений. Но если брать статистику по нашей компании, то среди ключевых кузниц кадров можно выделить МФТИ, мехмат и факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ, МГТУ им. Баумана, Высшую школу экономики, ИТМО, Высшую школу менеджмента, УрФУ. Также в последнее время стали приходить выпускники «Сколково». Но, на мой взгляд, конкретный вуз не столь принципиален — критически важны знания математики, хорошая алгоритмическая подготовка. Нужно понимать, что именно скрывается за данными, какую ценность из них можно извлечь для бизнеса и общества.
РБК: Каких компетенций не хватает цифровым талантам чаще всего?
Л.Ч.: В нашей компании существует собственная модель корпоративных компетенций — командное взаимодействие, клиентоориентированность, непрерывное развитие, результативность, цифровая гибкость. Оценку мы проводим самостоятельно с использованием системы SuccessFactors, которую настроили под себя. Если по итогам оценки компетенции не дотягивают до требуемого уровня, мы формируем индивидуальный план развития.
Цифровая гибкость требует от человека очень высокой скорости адаптации. Мы живем в постоянно меняющемся мире. Он трансформируется ежесекундно даже без учета таких внешних факторов, как, например, пандемия. Это происходит просто потому, что развиваются технологии. Цифровая гибкость — как раз история о том, что люди должны преображаться вместе с миром, толкать его вперед. Нужно не следовать за трендом, а создавать его.
РБК: Зависит ли набор необходимых «мягких» и «твердых» навыков от должности? И как он меняется по мере карьерного роста от рядового сотрудника к управленцу и лидеру?
Л.Ч.: Тут можно увидеть интересную картину. По мере карьерного роста набор необходимых навыков очень сильно смещается от hard skills в сторону soft skills. Потому что чем выше ты находишься в карьерной линейке внутри компании, тем больше времени у тебя уходит на общение. Ты должен взаимодействовать с другими людьми, находить точки совместных интересов и всегда стремиться к тому, чтобы потенциально конфликтная ситуация переросла в ситуацию «win-win» для всех заинтересованных сторон. Причем таких сторон может быть больше, чем две. Если в начале карьеры одной из ключевых компетенций является грамотное и беспроблемное исполнение обязанностей, то дальше ты попадаешь в ситуацию неопределенности. Твоя успешность в таком состоянии сильно зависит от того, насколько у тебя развиты soft skills. Есть очень хорошее определение «мягких» навыков — надпрофессиональные. То есть они не связаны напрямую с профессиональными компетенциями, а находятся над ними, надстраивая и увеличивая вероятность успешного участия в рабочем процессе.
РБК: Пандемия показала, что способность работать в условиях нестабильности критически важна для компаний. Как научиться этому? В вузах такого навыка точно не дают.
Л.Ч.: Есть целый набор подходов, которые как раз учат действовать в состоянии неопределенности. Один из них заключается в том, чтобы, условно, бросить человека в реку и сказать: «Плыви». Это очень напоминает ситуацию, в которой мы сейчас оказались. Мы действительно живем в состоянии нестабильности, которое требует новых подходов. Но в готовом виде их не существует. Поэтому мы создаем новые процессы, осваиваем новые технологии. И чем быстрее мы это делаем, тем мы будем успешнее. Научить этому умению можно, но обучение будет проходить через боль, страдания и, наконец, новый опыт, который, если нам всем повезет, станет привычкой. На самом деле это история про социальную адаптацию, которая, как и все, требует времени, но в результате система придет в равновесие, и мы станем лучшими версиями себя, сможем опять принимать взвешенные решения и с достаточной глубиной прогнозировать развитие событий.
РБК: Насколько специалисты, которых сегодня выпускают вузы, в целом отвечают нуждам бизнеса? Часто российские университеты обвиняют в медлительности, говорят об устаревших программах.
Л.Ч.: Этот вопрос можно разбить на две части. Ощущаем ли мы неповоротливость в том, что касается актуализации образовательных программ? Наверное, да. Видим ли мы в этом проблему? Нет.
Одна из наших задач как работодателя — сформировать для приходящих к нам специалистов определенную сферу компетенций, в которую они должны вкладывать свои усилия. Ни один университет, работающий по утвержденным в прошлом методичкам, нам этого не сможет обеспечить. Как я говорил, мир меняется очень быстро, и бизнес прикладывает фантастические усилия для того, чтобы успевать за изменениями, а еще лучше — возглавлять их. Один из механизмов образовательной работы — создание собственных обучающих центров внутри компании. У нас в «МегаФоне» есть МегаАкадемия, которая обеспечивает наилучшую доступность знаний для сотрудников на всей территории нашей страны. Число программ обучения только растет: сейчас в образовательном каталоге сотрудникам доступно более тысячи курсов, которые читают лучшие на рынке специалисты.
Нельзя переставать учиться. Скорость современного мира такая, что, как в «Алисе в Зазеркалье», «нужно бежать со всех ног, чтобы только оставаться на том же месте, а чтобы попасть в другое, нужно бежать вдвое быстрее».
РБК: Со следующего года выпускники 40 вузов смогут представить стартап вместо дипломной работы. Может быть, это поможет приблизить знания студентов к нуждам бизнеса?
Л.Ч.: Очень хочется прокричать: «Ура, наконец-то!» Да, я считаю, что за такими видами выпускных работ будущее. Потому что, как бы ни были хороши стажировка и практика, многие вещи в классическом образовании рискуют не выдержать столкновения с действительностью. Попытка применить полученные знания в реальности станет крутым опытом, который поможет студенту в дальнейшем. Есть прекрасные примеры того, как из университетских проектов вырастали большие истории. Например, международный проект по созданию разговорного искусственного интеллекта iPavlov, созданный в Лаборатории нейронных систем и глубокого обучения МФТИ.
РБК: Как именно вы привлекаете специалистов в свое подразделение? Некоторые компании внедряют акселераторы и интенсивы для будущих сотрудников.
Л.Ч.: Телеком находится на острие современных технологий. Это сильный мотивирующий фактор для людей, которые хотят не просто работать в «цифре», а взаимодействовать с самым передовым технологичным стеком. Телеком в целом и «МегаФон» в частности обеспечивают ядро цифрового будущего — связь. Здесь нельзя не упомянуть 5G: именно скорость каналов связи дает те возможности, о которых раньше можно было только мечтать. У нас есть набор акселерационных программ, успешные стажерские программы. Они доступны и для студентов старших курсов, и для людей, закончивших обучение и желающих развиваться в сфере технологий. Мы даем им эту возможность, учим их и целенаправленно набираем в команду.
РБК: Что проще и эффективнее для работодателя — привлекать готовые кадры или взращивать их самостоятельно?
Л.Ч.: Правильно делать и то и другое. Рынок труда в высокотехнологичных профессиях сегодня находится на стороне сотрудника. Даже у компаний, которые развивают традиционные индустрии, все равно есть запрос на цифровую трансформацию и специалистов цифровых профессий. Поэтому мы как компания работаем в обоих направлениях. С одной стороны, привлекаем людей, которые уже достигли успеха в определенной специальности. С другой, берем стажеров и учим их самостоятельно.
Подразделение Big Data чаще приглашает на стажировку старшекурсников и недавних выпускников ведущих вузов — программистов и математиков — через акселерационную программу. Стажер занимается реальными бизнес-задачами, поэтому важен опыт программирования на Python, решения задач, связанных с анализом больших данных, построения математических моделей, знание SQL, основных библиотек машинного обучения и, конечно, хорошая алгоритмическая подготовка. После телефонного интервью кандидаты выполняют техническое задание, максимально приближенное к сфере телекома. Оплачиваемая трехмесячная стажировка также включает обучение. Если стажер показывает хорошие результаты, его приглашают на позицию junior data scientist. В штат переходят порядка 40% стажеров.
РБК: Исследование Digital Leader показало, что 71% сотрудников российских компаний считают привлечение и удержание ценных кадров главным вызовом для бизнеса. Можно ли удержать талантливых специалистов? И стоит ли так тратиться на их развитие, если они могут в любой момент уйти с полученными знаниями к конкурентам?
Л.Ч.: Вопрос простой и сложный одновременно. Надо ли вкладываться в обучение людей? В моем понимании — надо. Потому что, во-первых, к этому меняющемуся миру мы никак иначе не приспособимся. Во-вторых, давайте развернем ситуацию и попробуем посмотреть, что произойдет, если мы не будем вкладываться в людей. Через какое-то время мы получим набор специалистов со знаниями, которые отстают от рынка. Они будут продолжать работать у нас только потому, что рынку они не нужны. Это остановит наше развитие. Нагонять это отставание будет намного дороже, чем вкладываться в развитие сотрудников.
Техническим специалистам очень важно понимание того, что они получают ценный, уникальный опыт. Значимый фактор, удерживающий их в компании, — это коллектив и, конечно, интересные задачи. Никто не любит рутину — складывать цифры в столбик и заносить их в Excel. Создание чего-то нового, движение вперед вместе с большой компанией, которая обеспечивает связь 75,4 млн человек, — это важно, интересно и мотивирует.
Полную версию интервью читайте на сайте «РБК Тренды» (trends.rbc.ru)
Леонид Черный окончил Московский государственный университет печати. Работал в компаниях Mail.ru Group, «Яндекс», Rambler&Co. В «МегаФоне» с 2019 года, занимает должность директора по управлению данными. Отвечает за процессы сбора, хранения и использования данных, развитие технологий взаимодействия с ними, поиск дополнительных возможностей применения.
Фото: Владислав Шатило для РБК