JOBS in BG: Какво е да работиш като „Анализатор на данни“ във водещата швейцарска банка UBS?

Павлин Мавродиев е специалист по данни във водещата швейцарска банка UBS с над 10-годишен опит в сферата на анализа на данни. Той има докторска степен по моделиране на данни от един от най-престижните технически университети в Европа – ETH Zurich, и е запален по преподаването – външен лектор е в Университета за приложни науки и изкуства в Люцерн и водещ трейнър в първата изцяло практическа Upskill Data Analyst програма на Телерик Академия.

Пред Economy.bg Павлин разказва за опита си, уменията и качествата, които са нужни на професионалистите в сферата на анализа на данни. В свободното си време обича да тренира, а преподавателската му страст се превръща и в хоби – води групи по народни танци и дори участва с тях по изяви.

Какво образование имате?
Завърших Математическа гимназия в Бургас. Висшето си образование продължих в Германия в сферата на микроелектрониката и компютърните науки. Там получих бакалавърска степен и веднага се впуснах в практикуването на наученото. След 3 години в Infineon, една от големите европейски компании в сферата на електрониката, реших да разширя малко кръгозора си. Записах магистратура по технологичен мениджмънт в Швейцарския политехнически институт, ETH Zurich, където по-късно придобих и докторска степен в сферата на моделиране на комплексни системи. Всъщност подходите, които научих за моделирането на такива системи, се оказаха основополагащи за кариерното ми развитие по-късно като data scientist.

Как стартира Вашата кариера? Разкажете ни за опита си?
Кариерата ми в света на анализа на данни всъщност започна като консултант с профил data engineer. През 2015, когато започвах, много компании в Швейцария все още нямаха подходящата модерна инфраструктура, която да им позволи да обработват огромни масиви от разнородни данни, и работният пазар изпитваше силна нужда от хора, вещи в тогава модерния свят на Hadoop (набор от инструменти с отворен код, които улесняват използването на мрежа от много компютри за разрешаването на проблеми, включващи огромно количество данни и изчисления). Тъй като аз винаги съм съчетавал инженерен дух със склонност към абстрактно мислене, изборът ми не беше труден. Този опит ми позволи да задълбоча доста основните си умения по най-популярните компоненти от екосистемата на Hadoop и да ги приложа в интересни бизнес проблеми в едни от най-големите компании в Швейцария, като например швейцарските пощи.

Като data engineer не осъзнавах колко полезен ще е натрупаният опит по-късно, когато вече работех като data scientist. Кариерата ми премина през няколко такива позиции, кратко приключение като CTO в startup, а сега съм senior data scientist и мениджър на малък екип.

През последните 7 години придобих интерес и отвъд чисто техническия аспект на работата с данни. А именно какъв е всъщност крайният продукт, който един такъв екип произвежда, каква е добавената му стойност за организацията и как можем да я измерим. Тези продукти от данни, т.нар. data-driven products, са нещо сравнително ново, но съчетават доста елементи на традиционните продукти – имат бизнес цел, пазар, крайни срокове, добавена стойност и т.н. Доста организации предефинираха мисията на своите data science екипи към развиването и внедряването на такива продукти, а не просто произволното развиване на модели, за да оправдаят инвестицията в тях.

Запален съм и по преподаването – външен лектор съм към Университета за приложни науки и изкуства в Люцерн, където преподавам модерно инженерство на данни с Apache Kafka, а тази година ще се включа и като водещ трейнър в Upskill Data Analyst програмата на Телерик Академия. Всъщност това ще бъде и първата българска група, на която ще водя занятия, така че ще ми бъде изключително интересно да се запознаем и да започнем работа. Надявам се, че ще успея да предам опита си, така че практическите знания, натрупани по време на програмата, да бъдат максимално полезни на курсистите за бързо израстване в кариерата.

Кога и как започнахте работа при настоящия си работодател?
Започнах преди 3 години. Както споменах, с времето започнах да се интересувам от цялата верига зад един data product. Интересно ми беше да участвам във всеки етап – от архитектурните решения за получаване и обработване на данни (data engineering) през създаването и верифицирането на един модел (data science) до внедряването му (deployment) в продуктивна среда чрез Machine Learning Operations.

Дори бях променил професионалния си профил на fullstack data scientist, за да изразя идеята, че имам умения по цялата верига. Учудването ми беше голямо, когато попаднах на обява за fullstack data scientist в UBS и разбрах, че явно терминът съществува наистина. За моя най-голяма изненада описанието на задълженията и целите на позицията беше по-добро, отколкото аз самият бих могъл да го изкажа. Това ми направи много добро впечатление и реших да кандидатствам.

Какви са основните Ви отговорности на позицията?
Основните ми задължения са развиването на data science модели, които да помагат на банката да идентифицира правилните клиенти и да им предлага правилните продукти на цена, която те биха приели. Например предлагане на ипотека на хора, които са проявили интерес към такъв продукт на цена, която те с голяма вероятност биха приели. Интересното е, че повечето модели нямат директен досег с краен клиент, а се предлагат като улеснителна функция на бизнес служителите, които работят с тях. И тук е едно от главните предизвикателства в тази професия – да убедиш бизнеса, че в данните има полезна информация, която понякога противоречи на интуицията им. Отскоро съм и мениджър на четирима data scientists, заедно с които се справяме с това предизвикателство.

Също така от около 2 години започнах да се занимавам активно със сферата на алгоритмичната дискриминация (т.нар. algorithmic fairness), като развивам вътрешен софтуер за оценка на всеки един модел. Това е тема, която доста нашумя в последната година на най-високо регулаторно ниво, и засяга предимно регулирани компании като банки, застрахователи, здравни каси и т.н. Лично на мен ми е много интересна, защото комбинира няколко научни дисциплини в едно – компютърни науки, политология и философия.

Как бихте обяснили на едно 5-годишно дете какво работите? А на баба си:)?
На едно 5-годишно дете бих казал, че работата ми е да анализирам как хората си използват банковите карти и да разбирам какво искат, без да ми казват. На баба ми бих казал, че работата ми е като медицината – комбинация на доста технически инструменти с доста интуиция.

По какви проекти работите и с кои колеги (отдели) комуникирате най-често?
Колегите, с които комуникирам най-често, са бизнес представители. Всичко, което правим, трябва да има практическо приложение за някоя бизнес функция, било то продажби, маркетинг, идентифициране на нови клиенти и т.н. Тежестта да се намери такова приложение, в повечето случаи пада върху нас, като ние трябва първо да разберем в детайли работата и проблемите на дадена бизнес функция, след това да помислим дали имаме данни, с които можем да предложим улеснение или оптимизация, и накрая да ги убедим, че това ще им помогне, на език, който те разбират.

Проектите са доста разнообразни. Един вече споменах по-горе, други са свързани с изчисление на най-удобното време да се свържеш с клиент, избор на клиенти за дадени маркетингови кампании на базата на онлайн поведението им на страницата на банката, изчисление на вероятността даден клиент да закрие сметките си и да напусне, съвети към корпоративни клиенти как да оптимизират портфолиата си и т.н. Може би се вижда, че моят отдел главно се фокусира върху индивидуални клиенти и корпорации. Има отделни дивизии, които се занимават с институционални инвеститори и много богати клиенти, и там също правят доста интересни неща.

Как типично протича един Ваш работен ден?
Като цяло денят ми започва задължително с кафе на гладно. Знам, че не е полезно, но така съм свикнал.

Имам два дни в седмицата, които съм заделил за срещи. Тогава съм главно в дискусии с моя екип – преглеждаме приоритетите за следващите няколко седмици. През останалите дни намирам повече време да програмирам или да преглеждам кода на други хора. Но напоследък делът от времето в срещи и презентации по различни проекти се увеличи и често останалите дни също се разпокъсват.

Какви умения и качества са необходими за професията анализатор на данни?
Има два вида умения, които според мен са основни – технически и да кажем, социални и комуникативни. Техническите умения покриват главно боравенето с и манипулирането на данни. Като конкретни инструменти Excel, SQL и Python са на първо място. Добре е човек да умее да използва и някои от най-популярните софтуери за визуализация на данни, например Tableau или PowerBI. Базови познания по статистика също помагат.

И не преувеличавам, като казвам, че това е напълно достатъчно човек да започне в професията. Защото моят опит показва, че подходът към даден бизнес проблем и умението да можеш да мислиш, е много по-важно от дълбочината на знания в Python например. Има тенденция хората, започващи в тази сфера, да бързат да прилагат научените техники, без да отделят необходимото време просто да разгледат суровите данни и да помислят дали са достатъчни, дали са качествени, дали изобщо са правилни за дадения проблем. Случвало ми се е да видя анализ на клиентски данни с конкретни препоръки за действие, който включва клиенти на по над 130 години, трансакции в бъдещето и други подобни елементарни проблеми с качеството на данните, които всеки, ако просто ги разгледа и помисли, ще забележи. Оттук дори и препоръките да са правилни, доверието се губи.

Свързано с това е и умението да разбираш езика, на който бизнес представителите говорят, и да го използваш, когато представяш стратегията си или резултатите от даден анализ. Често проблемите, които те имат, не са ясно дефинирани. Например маркетинговият отдел може да иска да оцени колко е била успешна дадена промоция, без да е помислил за детайли като времеви диапазон, ефект на презапасяване, продуктов канибализъм, сезонни ефекти и т.н. Отговорност на анализатора е първо да дефинира прецизно какво и как иска да измери, да получи съгласие от бизнеса и чак тогава да започне работа. Случва се дори и това, което бизнесът иска, да не може да бъде направено поради липса на правилните данни.

Убедил съм се, че уменията да комуникираш на бизнес език, да представяш сложни анализи визуално и лесно разбираемо (например чрез използването на аналогии и метафори) и да си дипломатичен са по-важни в дългосрочен план за израстването в тази професия. Докато техническите умения се придобиват сравнително лесно (просто трябва да се отдели необходимото време), социалните и комуникативните изискват повече усилия и често работа върху самия себе си.

Как да се подготвят хората, които искат да стартират кариера в сферата? Какви според Вас са стъпките това да се случи?
На първо място е необходимо да придобият минималните технически умения, които се изискват – Excel, SQL, Python е предимство, както и софтуер за визуализации. За мен най-добрият начин за подготовка както на умения, така и на атрактивно CV е човек да учи в рамките на проект. Тази пролет ще имам удоволствието да водя програмата на Телерик Академия Upskill Data Analyst, където курсистите ще могат да работят по реални проекти на компании и да придобият практически опит, който в тази професия прави много добро впечатление. Програмата направихме така, че да дава основите на нужните знания за развитие в сферата. Разбира се, човек винаги може да надгражда сам знанията си с публично достъпни данни, стига да му е интересно и да има желание за развитие.

Как поддържате знанията и квалификацията си?
Това е много добър въпрос. Особено в тази професия хората винаги имат усещането, че постоянно изостават. Буквално всеки месец има някакъв нов продукт на пазара, който е следващата голяма революция. Разбира се, човек трябва да актуализира постоянно знанията си, но да го прави избираемо и ефективно. Аз лично наблягам на солидни фундаментални познания, които не се променят всеки ден. Например SQL съществува от поне 30 години и въпреки че има различни диалекти, като цяло знаеш ли един, знаеш всички. Или пък да знаеш какво са неструктурирани данни, как се съхраняват и моделират, както и някои стабилни подходи за обработката им (например с MongoDB) е достатъчно. Не е необходимо всяка нова NoSQL база данни на пазара да бъде повод за безпокойство.

Отделно намирам преподаването за много добър начин за поддържане и актуализация на знания. Освен че ми харесва, то ме и провокира да се запитам дали наистина разбирам дадена тема и ако не, да положа необходимите усилия.

Кои са най-големите заблуди за тази професия?
За мен най-голямата заблуда е мантрата, че „данните говорят сами“. С други думи, стига да съберем достатъчно голям обем от данни и да приложим достатъчно сложен метод за анализ, почти автоматично ще извлечем истинската информация, която ни трябва. Мисля, че в огромното мнозинство от случаите това просто не е така. Данните не съществуват сами по себе си в някаква платоническа реалност. Те са събирани или генерирани с определена цел. Колкото повече данни имаме, толкова по-вероятни стават случайните статистически връзки в тях. Интерпретацията на данните и разбирането им са в основата на действията, които предприемаме по определен проблем, а това е неизменно човешка дейност.

Как ще се промени ролята на анализаторите на данни с навлизането на изкуствения интелект?
Мисля, че доста от предимствата ще са предимно в автоматизацията и улеснението на някои дейности. Например автоматичното генериране на SQL заявки от естествен език би било голямо удобство. Или пък бързото обобщаване и визуализиране на данни, пак от естествен език. Но държа да подчертая, че не мисля, че по какъвто и да е начин професията на анализатор на данни ще изчезне или ще се смали драстично. Интерпретацията, мисленето и нуждата от разбиране на това, което правим и защо го правим, са съществени и те ще останат. Нужно е просто да си спомним как всъщност работят всички големи езикови модели – единственото, което могат да правят, е да генерират най-подходящата следваща дума в едно изречение. Затова е пресилено да смятаме, че биха заменили анализаторите на данни, както и повечето професии.

Какви са хобитата Ви и какво обичате да правите след края на работния ден?
Обичам да ходя на фитнес и да танцувам народни танци. Всъщност вече повече от 13 години съм в група по народни танци. Започнах като абсолютно начинаещ и с времето успях да опозная доста от фолклора ни. През последните няколко години танците са ми почти професионално хоби – освен група за хора̀, която водя, имаме и сценична група, с която ходим по изяви.

В останалото свободно време обичам да разпускам като чета, гледам филми и от време на време пуша пура.

Какво е да работиш като Senior Accountant-General Ledger в Cargill?

Какво е да работиш като Специалист обслужване на клиенти и продажби с немски език в Sutherland?
Какво е да работиш като Сервитьор в сладкарници „Неделя“?
Какво е да работиш като Senior Manager Key Accounts в Монделийз България?
Какво е да работиш като KYC Analyst в myPOS?
Какво е да работиш като Касиер-Аранжор в Еником М?
Какво е да работиш като Експерт Агент в WePrevent?
Какво е да работиш като Corporate Development Analyst в myPOS
Какво е да работиш като Supervisor Financial Analysis в myPOS
Какво е да работиш като Монтажник в Еником М?
Какво е да работиш като Оператор Видеонаблюдение в WePrevent?
Какво е да работиш като Мениджър привличане на таланти в Ленгуидж Беър
Какво е да работиш като Talent Success Lead (TSL) в SoftServe Bulgaria?
Какво е да работиш като Flying Dutchman в WePrevent?
Какво е да работиш като BIM архитект в Next IT Services?
Какво е да работиш като Мениджър Внедряване на Нови Продукти в BTL Industries? 
Какво е да работиш като Junior SAP Consultant в Атос България Компетънси Център?
Какво е да работиш като Ръководител на екип управление на проекти в Ленгуидж Беър?
Какво е да работиш като мениджър финанси в Hitachi Solutions Bulgaria
Какво е да работиш като Управляващ ERP консултант в Balkan Services?
Какво е да работиш като Маркетинг Експерт в Resolute Software?
Какво е да работиш като Ръководител отдел застрахователни щети в Аксенчър България?
Какво е да работиш като Специалист Производствено Планиране в Леони България?
Какво е да работиш като Ръководител Отдел Обслужване на Клиенти в myPOS?
Какво е да работиш като AML/KYC Manager в TransferMate?
Какво е да работиш като Старши Консултант по недвижими имоти в АДРЕС?
Какво е да работиш като шоколатиер в Chicolatti?
Какво е да работиш като Head Of Customer Service Dept в Скайнет, част от Ойрошпед?
Какво е да работиш като Специалист Дигитален Маркетинг в Радина Груп?
Какво е да работиш като Енергиен Диспечер в EVN България?
Какво е да работиш като Експерт по Анализи и Търговия с Електрическа Енергия в EVN?
Какво е да работиш като Product Operations Manager в Advent Group?
Какво е да работиш като финансов директор на „Девин“
Какво е да работиш като Learning Specialist в Sitel
Какво е да работиш като мениджър проекти в Шенкер?
Какво е да работиш като начален учител в Прогресивно училище?
Какво е да работиш като специалист „Подбор“ в Easy Consult?
Какво е да работиш като управител на филиал в Kaufland България?
Какво е да работиш като директор B2B партньорства в Rakuten Viber?
Какво е да работиш като специалист клиентски запитвания в Regiocom?
Какво е да работиш като главен бижутер-консултант в „Токаш”?
Какво е да работиш като инженер в „Райхле и Де-Масари България Пръдакшън”
Какво е да работиш като ръководител сектор в Kaufland България?
Какво е да работиш като маркетинг мениджър на StorPool?
Какво е да работиш като хардуерен инженер във Visteon?
Какво е да работиш като индустриален инженер в „Буллтек“?
Какво е да работиш като спедитор в „Гопет Транс“?
Какво е да работиш като учител по спорт в Прогресивно училище?
Какво е да работиш като 3D проектант на бижута в „Токаш“?
Какво е да работиш като Project Operations Manager в Advent Group? 
Какво е да работиш като мениджър по качеството в „Буллтек“? 
Какво е да работиш като учител по английски език в Прогресивно училище?  
Какво е да работиш като специалист „Развитие на търговски обекти“ във „Филип Морис“?
Какво е да работиш като учител по изобразително изкуство в Прогресивно училище?
Какво е да работиш като маркетинг мениджър във „Филип Морис“?
Какво е да работиш като специалист „Логистика“ в Kaufland България?
Какво е да работиш като консултант „Управление на риска“ в „Телелинк Бизнес Сървисис“?
Какво е да работиш като тест инженер в Melexis?
Какво е да работиш като продуктов мениджър в ТЕСИ?
Какво е да работиш като дрогерист в dm България?
Какво е да работиш като продуктов мениджър в aiko?
Какво е да работиш като главен инженер в „Планекс”?
Какво е да работиш като супервайзър „Продажби“ в „Монделийз България“?
Какво е да работиш като Quotations Engineer в Lufthansa Technik Sofia?
Какво е да работиш като координатор в Lufthansa Technik Sofia?
Какво е да работиш като глобален мениджър „Обучения“ в Bayer?
Какво е да работиш като маркетинг мениджър на Roo Brands?
Какво е да работиш като брокер на бизнес имоти в MBL|CBRE?
Какво е да работиш като лидер на екип във Visteon?
Какво е да работиш като ръководител на полети в ДП РВД?
Какво е да работиш като данъчен консултант в EY?