Классика жанра: работодатель недоволен компетенциями выпускника вуза, а выпускник удивлен требованиями работодателя. Преодолеть этот трагический разрыв теперь помогает платформа РосНавык, разработанная Томским государственным университетом совместно с Академией Дата-Дайвинг. Как Big Data «оценивает» стоимость навыков и как эта оценка помогает всем сторонам рынка труда – в специальном проекте Tomsk.ru и Томского госуниверситета «Технотренды».
Задача университета с точки зрения образования — выпустить человека, востребованного работодателем. Не важно, окончил студент магистратуру или краткосрочные курсы. “Нужность” на рынке определяют навыки соискателя: если они актуальны, он найдет работу в два счета. Соответственно, программа обучения должна быть максимально практикоориентированной и опираться на потребности работодателя. Как их узнать? Какие навыки, например, нужны прямо сейчас программисту?..
В ТГУ был кейс: в подготовке одного из первых потоков data-аналитиков, учившихся и переобучавшихся по нацпроекту «Демография», упор был сделан на языке программирования Python, распространенном среди аналитиков. Но оказалось, что в это время у работодателей появился резкий спрос на специалистов с SQL, а узнать об этом помогла аналитика вакансий для data-аналитиков, размещенных на HH. Именно этот прецедент стал началом РосНавыка.
Дарья Дунаева, сотрудник Научно-исследовательской лаборатории прикладного анализа больших данных ТГУ, менеджер проекта РосНавык:
Когда мы готовили первый поток, то сделали упор на Python, исходя из собственной экспертной позиции: в нашем регионе этот язык для аналитики популярен. Но по факту рынок оказался перенасыщен специалистами с такими навыками. Чтобы адекватно готовить востребованных аналитиков, нужно держать руку на пульсе рынка труда. То есть постоянно собирать информацию, что нужно этому работодателю, этой сфере, этой профессии, этому региону.
Начав пересобирать программу, мы сначала залезли в интернет: казалось, список навыков очевидно должен где-то быть. Но нет – в России такого сервиса не нашлось. Есть, например, HH-индекс – классный интерактивный продукт, где можно посмотреть, сколько этих условных аналитиков нужно в разных регионах и сколько им будут платить. Но «начинки» профессии там нет. У другого крупного игрока – портала «Суперджоб» – есть интересные аналитические отчеты, но это не продуктовое решение для простого юзера.
Сначала сотрудники Лаборатории работали ручками: вбивали на HH.ru «аналитики», читали тексты вакансий – что именно требуется от сотрудника, классифицировали. Поняли, что этот процесс можно автоматизировать. Скачали с ХэдХантера все вакансии, специалисты по текстовой аналитике попробовали проанализировать данные с помощью Machine Learning и других методов.
А потом возникла мысль сделать так вообще со всеми специальностями. Для этого уже пришлось искать экспертов из разных отраслей для помощи с классификацией навыков — всего команда РосНавыка привлекла более 100 специалистов из 48 компаний.
Дарья Дунаева:
Примерно с мая 2022 года мы стали ежедневно качать данные обо всех вакансиях на HH.ру (пригодился суперкомпьютер ТГУ с его большими вычислительными мощностями!). Их мы анализировали на предмет скиллов, которые запрашивает работодатель, а также делили на «софты» и «харды» (для нас это принципиально, мы в рамках подготовки аналитиков «мягким навыкам» не учим). Далее сделали разбивку по регионам, по зарплате. Таким образом, у нас получился первый дашборд — информационная панель, где данные представлены в виде графиков, карт и диаграмм.
Мы стали показывать его коллегам из Университетского консорциума исследователей больших данных. Среди них есть много РОПов – руководителей образовательных программ, и они сразу сказали: «Нам такое надо! И еще, пожалуйста, добавьте опыт работы – нам же студентов учить, а какие навыки нужны для вакансий, где не требуется опыт работы?». Мы добавили и эти виджеты. В 2023 году уже наняли команду разработчиков, которые сделали удобный дашборд, а также личный кабинет к нему.
Для пользования дашбордом надо зарегистрироваться на платформе rosnavyk.ru. И дальше уже «баловаться» с данными. Например, если забить в поиске специальность программиста и разработчика, по России обнаружатся 170+ тысяч вакансий, из них актуальных – 26 тыс. Средняя зарплата по стране – 120 тысяч рублей. ТОП-3 базовых профессиональных навыка: Javascript, HTML/CSS и Java/Котлин/Скала. Топовый надпрофессиональный навык: работа в команде, коммуникативная грамотность, ответственность и продуктивность. Если выбрать конкретно Томскую область, то в этом случае средняя зарплата упадет до 90 тысяч рублей, будет 295 актуальных вакансий и несколько другие лидеры среди самых востребованных «хардов» (например, в первую тройку входит С#/.NET). Можно углубляться и углубляться в тонкости рынка. Например, если поизучать виджет с работодателями, то окажется, что в Томской области для программистов самое большое число свободных вакансий у ИнфоТекс, 22% — без опыта работы.
И так, конечно, не только по программистам, а вообще по каждой специальности. Это почти 2 млн актуальных вакансий по всей России, агрегируемых с основных сайтов вакансий — Работа России, HeadHunter, SuperJob, Работа.ру.
Да, есть компании, которые не указывают в вакансиях зарплату, по-своему называют требуемые навыки (в качестве навыков в вакансиях кондитеров работодатели указывают «эклер» (то есть нужен навык приготовления эклера), а в вакансиях барменов — «друг»). Но фишка больших данных в том, что когда их очень много, исключения сглаживаются, и пользователь получает более-менее объективную картину.
Дарья Дунаева:
Под запрос мы делаем и фокусные исследования, например, сейчас реализуем проект для Астраханского госуниверситета. Их регион входит в международный транспортный коридор «Север-Юг» (основной маршрут для перевозки грузов из Индии, Юго-Восточной Азии, Африки и стран Ближнего Востока), университету нужно ускоренно готовить специалистов для транспорта, логистики, ВЭД. Мы делаем для них аналитику для сборки образовательных продуктов под эту отрасль, чтобы студенты получали актуальные навыки.
Для студента этот продукт — тоже серьезная мотивация: он понимает, чему учиться, зачем учиться, на какую зарплату в какой компании и в каком регионе объективно можно претендовать. Например, мечтает человек переехать в столицу и программировать в Сбере. Открывает дашборд и смотрит: средняя заработная плата в Сбере в Москве для специалиста с опытом, владеющего SQL – 200 тысяч, DevOps – 300 тысяч, Питон – 330 тысяч. Поняв потребности рынка, он может развивать эти компетенции уже в университете.
Еще одна целевая аудитория проекта — карьерные консультанты: они могут использовать разработку ТГУ для более тонкого понимания рынка труда, а значит, профориентировать людей эффективней. Команда проекта в конце августа провела первую всероссийскую пилотную школу по анализу рынка труда для карьерных консультантов Кадровых центров. Они учились использовать данные рынка труда и инструменты для анализа больших данных в своей работе. Сейчас Кадровые центры, прошедшие обучение, успешно применяют РосНавык для профориентации и трудоустройства граждан в своих регионах.
Наконец, в выигрыше и работодатели, реальный запрос которых оперативно учитывается: уже более 20 вузов Университетского консорциума исследователей больших данных приступили к пересборке своих программ на основе данных РосНавыка. В перспективе работодатели получат специалистов, которых не нужно учить заново. И уже сейчас они могут использовать РосНавык для анализа конкурентов и составления собственных вакансий.
