Дмитро Лясковський, Senior Director, Delivery Management в EPAM: про трансформацію та подальший розвиток практики Data&Analytics

Я в EPAM з 2007 року. Починав свою кар’єру в ролі QA-інженера, потім став Test Automation-інженером, в 2016 перейшов у напрям проєктного та делівері менеджменту. В 2021 році я відгукнувся на пропозицію очолити Data&Analytics практику в Україні. У тому числі я відповідав за розробку Data-продукту, який мав назву DataLab, а згодом був одним із перших, хто брав участь у створенні напряму Data Delivery Management. 

Мені завжди подобалася будь-яка аналітика та Data-Driven підхід у прийнятті рішень. А з даними я працював ще достатньо давно та завжди бачив у цьому велику перспективу. Щороку кількість даних збільшується в геометричній прогресії і буде зростати й надалі, тому я впевнений, що, за спеціалістами, які вміють працювати з даними — майбутнє. Також в EPAM дуже сприятливі умови для розвитку в цьому напрямі — досвідчене керівництво, глобальна команда з п’яти тисяч професіоналів, наявність багатьох навчальних програм, підтримка сертифікацій, розробка власних продуктів, можливість працювати з відомими у світі клієнтами, які конкурують за звання лідерів у своїй сфері та потребують експертної допомоги у впровадженні інноваційних рішень та розв’язанні бізнес-проблем у відповідних доменах. Останній пункт був особливо важливим для мене під час прийняття рішення долучитися до цієї експертизи.

Я відповідаю за залучення бізнесу до розробки Data-рішень у нашому регіоні. Моя діяльність охоплює співпрацю з ВНЗ, підтримку процесів найму, участь у заходах Data-спільнот, розвиток Data-дисциплін та роботу в центрі компетенцій. Я оцінюю напрямки розвитку Data-дисциплін, беру участь у процесі оцінки пропозицій та працюю з внутрішніми й зовнішніми клієнтами. 

Також я входжу до групи фахівців, які щороку розробляють OKRs (Objectives and Key Results) для напряму Data Delivery. Також, я виступаю експертом або керівником в оцінювальних комітетах та надаю консультації з питань Data Technology, Data Analytics та Data Delivery Management. Крім того, я займаюся підвищенням обізнаності про Data & Analytics в Україні, виступаючи на конференціях та беручи участь у різноманітних тематичних заходах.

Я залучений до глобальних ініціатив практики, котрі стосуються як еволюції наших ключових дисциплін та навичок, так і розробки та впровадження нових фреймворків та компетенцій в напрямку GenAI, AI Products, AI Factory. Також допомагаю координувати стан Delivery та відповідаю за фінансові показники.

Насамперед варто зазначити, що практика зазнала значних змін із того часу. Спочатку в нас були лише BI-інженери (Business Intelligence), які працювали з існуючими інструментаріями по обробці та візуалізації даних. Згодом ми зрозуміли, що для клієнтів потрібно створювати платформи та писати алгоритми по обробці та трансформації даних, чого існуючі інструменти просто були не в змозі забезпечити. З’явилася також потреба в Data DevOps, Data Software Engineering, Data Science-інженерах. У такий спосіб за останні сім років було сформовано десять нових дисциплін: Data Quality Engineering, Data Delivery Managers, Data Solution Architecture, Data Consulting, Business Intelligence Analysis, Data Science, у тому числі зовсім нові для нас Machine Learning та MLOps. Кожна з них має свій центр компетенцій, матрицю навичок, сервісні пропозиції тощо.

Також однією з ключових змін була глобалізація практики — ми відмовилися від розділення на окремі локації, міста чи країни, об’єднавшись у єдину команду Data&Analytics. Це допомогло уникнути внутрішньої конкуренції, посилити співпрацю, уніфікувати підходи до розробки, кар’єрного росту, покращити процес відбору та найму кандидатів, що своєю чергою допомогло забезпечити клієнтам найвищу якість послуг. Це дає нам змогу об’єднувати зусилля та забезпечувати наших клієнтів найвищим рівнем надання послуг, а наших спеціалістів — найкращим досвідом співпраці та обміном знаннями. Ми є однією дружньою командою, що і є однією з причин нашої успішної трансформації за ці роки.

Зміни відбуваються постійно і зараз ключовим викликом та водночас можливістю для нас та наших клієнтів є саме напрямок AI, Gen AI. Ми намагаємось підлаштуватись максимально швидко, роблячи технологічне оцінювання наших проєктів, де використовуються технології ШІ, на проєктах, де ми будуємо AI-платформи. Ці знання конвертуються в набір тренінгів та навчальних програм, котрі допоможуть нашим спеціалістам в максимально короткий час отримувати саме ту технічну експертизу, котра потрібна вже сьогодні реальним клієнтам.

Нас зараз 800+ фахівців в Україні, які працюють у командах зі спеціалістами з різних напрямів для 350+ клієнтів. Тобто можна вважати, від напряму Data&Analytics, одному клієнту, у середньому, надають послуги приблизно 2 спеціалісти. Тому ми зараз активно інвестуємо в професійний розвиток кожного із них, оскільки на проєктах вони представляють всю нашу практику, тож ми намагаємося підготувати їх до будь-яких задач та допомогти їм стати максимально самостійними та незалежними. 

До речі, кожного року ми організовуємо зовнішню конференцію EPAM Autumn Data Conference, на яку ми запрошуємо всіх, кому цікаво дізнатися більше про світ даних. Минулого року на подію зареєструвалося понад 2000 слухачів. Записи минулих конференцій зібрані в цьому списку відтворення. А щоб слідкувати за анонсами майбутніх заходів, підписуйтеся на наш Telegram-канал.

Щодо наших планів — усе буде залежати від потреб клієнтів, проте зважаючи на результати 2024 року, ми націлені на 20–25 % зростання кількості фахівців у 2025 році.

Також плануємо залучити більше 100 студентів до EPAM Campus та активно шукати досвідчених спеціалістів на ринку. До речі, український офіс EPAM лідирує за кількістю junior-спеціалістів, прийнятих із навчальної лабораторії (EPAM Campus).

Зараз ми багато зусиль присвячуємо розвитку навичок роботи зі штучним інтелектом та плануємо далі розвивати цю діяльність. Одна із наших нещодавніх ініціатив — це навчальна програма з GenAI в EPAM Campus, яка має на меті навчити початківців працювати на AI-проєктах. Також ми плануємо й надалі мотивувати наших спеціалістів здобувати сертифікації — по тому ж AI, DataBricks та Snowflake.

У контексті планів ще варто згадати про ініціативу нашого CTO-офісу, а саме участь в Center of Excellence та можливість працювати пліч-о-пліч з експертами та консультантами C-level, виступати в ролі «client advisors» та приймати рішення щодо ідей по розвитку внутрішніх продуктів.

Оскільки зараз досить складно наймати спеціалістів із ринку, які відповідають абсолютно всім проєктним вимогам, ми плануємо перезапустити програму ретрейнінгу для зовнішніх кандидатів. Це допоможе навчити спеціалістів із необхідною базою більш специфічним технічним навичкам.

Також ми маємо внутрішні курси для того, щоб готувати інженерів до сертифікацій по хмарним сервісам, GenAI, Маchine Learning, Data Science, багато уваги приділяємо DataBricks та Snowflake.

Як я вже згадував, навчання новачків — один із наших пріоритетів. Ми активно співпрацюємо з багатьма університетами та реалізуємо спільні проєкти, щоб відібрати найбільш мотивованих студентів для подальшого навчання. Адже наші плани на 2025 рік досить амбітні.

У нас є десять дисциплін, кожна з них має свої особливості, де знання певних технологій є пріоритетними. Якщо три-чотири роки тому знання хмарних технологій, вміння працювати з інструментами обробки даних або створювати їх було достатнім, то зараз цього замало. Наприклад, сьогодні кожен Data Engineer має володіти знаннями сервісів по обробці та збереженню даних від AWS/GCP або Azure, досконало знати хоча б одну або більше мов програмування (Python/Java/Scala), мати навички роботи з Databricks/Snowflake. Спеціаліст повинен також мати активні сертифікації, володіти хорошими комунікативними навичками, мати достатній рівень англійської мови та проявляти лідерські якості, а також вміти працювати в команді — ось конкурентна перевага Data-інженерів у 2025 році. Вимоги до спеціалістів на українському ринку значно зросли порівняно з минулим, а опанування навичок GenAI та AI, стає величезною перевагою та відкриває все більше дверей для нових проектів.

Світ технологій стрімко розвивається, і професіонали в галузі Data Engineering мають постійно вдосконалюватися, щоб залишатися конкурентоспроможними. Це відкриває нові можливості для тих, хто готовий вчитися та адаптуватися. Інвестуючи у свій професійний розвиток сьогодні, ви закладаєте фундамент для успішної кар’єри в майбутньому. Пам’ятайте: у світі даних та технологій єдина константа — це зміни, і ваша здатність до навчання та адаптації — ваш найцінніший актив.