Co drzemie w duszy Analityka Danych czyli wywiad z Michałem Żurkiem

Prowadząc badania do swojej pracy magisterskiej otrzymałam wyniki, które wskazały, że dla wielu osób obok atrakcyjnego wynagrodzenia w miejscu zatrudnienia bardzo ważne jest to, aby mogli się rozwijać i poszerzać swoje umiejętności. Firmy związane z marketingiem internetowym czy szeroko pojętym IT rozwijają się bardzo dynamicznie, docierając  do coraz szerszego grona odbiorców niezależnie od ich lokalizacji. To gałąź, która stawia ogromne możliwości zarówno przez firmami jak i pracownikami, którzy się w niej poruszają, dlatego dzisiaj spotykamy się z Michałem, który ma za sobą już kawał drogi, która patrząc na różnorodność projektów w DBMS i zapotrzebowanie na jego pracę, nie ma końca.

Marta: Ile to już w DBMS?

Michał: Prawie trzy lata. I to non-stop!

Marta: Nie znudziło Ci się?

Michał: A wiesz, że nie! Nie jesteśmy korporacją, żeby przez trzy lata robić dokładnie to samo i zanudzić się na śmierć.

Marta: Czyli Twoja ścieżka kariery nie podąża klasycznymi torami?

Michał Oj, nie! Zaczynałem jako analityk danych, po trzech latach kolejnych zmian w DBMS do analizy danych doszła umiejętność projektowania i pisania aplikacji w Pythonie, do klasycznych, relacyjnych baz danych doszedł Elasticsearch, a do pracy coraz częściej wykorzystuję typowo developerskie narzędzia jak Jira czy Github.

Marta: Zdradzisz, czym konkretnie się zajmujesz?

Michał: Obecnie czy za dwa tygodnie? Co do drugiej opcji to nie mam pewności 😉 Obecnie buduję kompleksową aplikację „Lead Score” w Pythonie, bazująca na RabbitMQ i grupującą w indeksach Elasticsearch informacje na temat aktywności użytkowników w kampaniach mailowych i na stronach WWW.

Marta: Ciekawe?

Michał: Bardzo! Zwłaszcza, że przy okazji sięgam również do machine learningu i na bazie zachowań buduję określone modele pozwalające dokonywać różnego rodzaju predykcji. Na przykład płci.

Marta: Powiedz proszę jak można wykorzystywać przygotowane przez Ciebie aplikacje?

Michał: Generalnie moje aplikacje działają na dwóch polach. Po pierwsze realizują zadania w tle, wykonywane wcześniej przez analityków, a obecnie, dzięki opracowaniu odpowiedniego algorytmu i kodu, kolejne nudne czynności zostały zautomatyzowane. Druga grupa to aplikacje realizujące bardzo konkretne zadania związane z potrzebami handlowców czy działu Traffic. Do tej grupy zaliczają się aplikacje wzbogaceniowe oraz aplikacje generujące różnego rodzaju bazy oparte na wysublimowanych kryteriach. Do tego rodzaju aplikacji zalicza się m.in. wspomniana wyżej aplikacja Lead Score, pozwalająca lepiej dopasować rekordy pod wysyłki konkretnych kampanii, co poprawi w efekcie OR-y, CTR-y i obniży koszty.

Marta: Czy to co robisz sprawia Ci frajdę?

Michał: Mam to szczęście, że zawodowo zajmuje się tym, co naprawdę lubię. Dodatkowo stan permanentnej zmian sprawia, że nie brakuje okazji, by nauczyć się czegoś nowego. A jeśli na całość nałożysz fajną ekipę „na zakładzie”, to śmiało mogę zakwalifikować to, co robię, do klasy „frajda”.

Marta: Studiowałeś matematykę czy informatykę?

Michał: Blisko! Archeologię. Wydział archeo był blisko matematyki 😉 A do kompletu studiowałem finanse, ale dawno temu.

Marta: Archeologię? Przydaje się do to analizy danych?

Michał I tu się zdziwisz, ale tak! Archeologia uczy krytycznego podejścia nie tylko do badanej rzeczywistości, ale również do wniosków, które wysnuli inni badacze. Coś takiego świetnie sprawdza się w przypadku machine learningu, w którym bardzo łatwo przyjąć błędne założenia, a następnie ich się trzymać. Krytyczne podejście pozwala odszukać inne, lepsze rozwiązania danego problemu.

Marta: Skąd  te wszystkie umiejętności i wiedza, którą wykorzystujesz w DBMS? Pythona na archeologii nie wykładają.

Michał: Generalnie nie, ale kto wie? Python jest bardzo przydatnym narzędziem, a wbrew pozorom archeologia również bazuje na danych, więc być może Python awansuje do rangi przedmiotu obligatoryjnego? A wracając do pytania. Osobiście pozostaję wyznawcą nieustannego rozwoju, a tego jestem w tej religii praktykujący, więc generalnie pozyskiwanie nowej wiedzy mam nijako wbudowane w BIOS. Moje umiejętności i wiedza wykorzystywana w firmie to pochodna przerobienia licznych podręczników, kursów online, konkretnych wątków na forach internetowych oraz liczne weekendowe warsztaty, ale przede wszystkim praktyka, bez której nauka programowania nie ma większego sensu.

Marta: Czy zaczynając swoją drogę zawodową wyobrażałeś sobie, że świat zostanie tak zautomatyzowany?

Michał: I tak, i nie. Zanim trafiłem do analityki danych zajmowałem się copywritingiem i analizą ruchu na stronach WWW, więc postępująca automatyzacja nie jest dla mnie niespodzianką. Niemniej skala i szybkość, w jakiej automatyzacja postępuje, jest dla mnie zaskakująca.

Marta:  Plany na przyszłość?

Michał: W DBMS? Coś niespodziewanego 😉 Jeśli pytasz o własny kierunek rozwoju, to zdecydowanie chatboty, przetwarzanie języka naturalnego oraz, ostatnimi czasy, psychometria.

Marta: Patrząc z perspektywy czasu, ile nauczyłeś się w DBMS?

Michał: Nauka w DBMS to przede wszystkim praktyka w bardzo zróżnicowanych technologiach. Na zdobywanie podstaw teoretycznych brakuje czasu.

Marta: Co byś doradził tym, którzy zastanawiają się nad przysłaniem do nas swojego cv?

Michał: Jeśli szukacie niestandardowego środowiska pracy, w którym faktycznie najbardziej stała jest zmiana, to polecam DBMS. A jeśli dodatkowo zależy Wam na fajnej, (i skromnej!), ekipie, to trudno o lepsze połączenie 😊

Marta: Dziękuję Michał za ten krótki wywiad. Mam nadzieje, że swoimi słowami przekonasz tych, którzy jeszcze się wahają z decyzją 😉 Cieszę się, że to, co robisz w DBMS jest jednocześnie tym, co sprawia Ci frajdę i pozwala rozwijać skrzydła. Życzę samych owocnych projektów!

Michał: Dziękuję!