Новости

Интервью с директором по аналитике GoodsForecast – Даниил Каневский

Даня, привет. Расскажи пожалуйста про свой карьерный путь. Что повлияло на тебя на самых ранних этапах? И какие жизненные повороты привели тебя к нынешней должности директора по аналитике GoodsForecast?

На самом деле мой карьерный путь начался в 9 классе. Я перешел из обычной школы в лицей информационных технологий (ЛИТ). Это замечательное место, там школьники углубленно изучают математику и программирование, а по итогам 11 класса они защищают диплом. Лучшие лицейские дипломы почти дотягивали до университетских. Учиться там было круто, в лицее царила замечательная атмосфера, в которой раскрываешься как личность. И даже с самыми своими близкими друзьями я познакомился именно в лицее. Там у нас был ряд направлений для учебы, можно было заниматься экономикой, компьютерной графикой, но я сразу знал, что буду программистом. Но не потому что сильно любил программирование, а просто мой аналитический склад ума требовал высокого уровня преподавания математики, а программисты ее изучали действительно углубленно. Как я уже сказал, большого желания программировать у меня не было, я немного умел это делать, но мне всегда было интересно не само программирование, а задачи, которые оно решает. Многие технари, настоящие программисты любят сам процесс: технологии, сложные фишки. Меня же всегда интересовала интересная задача, а программирование оставалось лишь инструментом для ее решения.

Программисты из ЛИТа поступали в основном на Механико-Математический факультет МГУ (МехМат), на факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ (ВМК) или в Московский физико-технический институт (Физтех). Идти в Физтех мне было лень. Я выбрал ВМК и следующая важная развилка – выбор кафедры. Наша компания ведь имеет научные корни (прим. – компания GoodsForecast выросла из департамента прогнозирования компании «Форексис», а компания “Форексис” была образована в 2000 году на базе научной школы академика РАН Ю. И. Журавлева). Вот именно эту кафедру я и выбрал на 3 курсе, кафедру методов математического прогнозирования, которой тогда заведовал Юрий Иванович Журавлев. И тогда я про это мало что знал и сама кафедра была непопулярна. Но буквально наш поток был последний, кто выбрал эту кафедру случайно, а после нас кафедра стала очень популярна и появился огромный конкурс на место. Ведь эта кафедра уже тогда, в 2003 году занималась тем, что сейчас называется Data Science, но тренда тогда еще не было, он вот-вот уже должен был появиться.

Сейчас уже, конечно, во многих университетах преподают Data Science, но главной остается именно кафедра методов математического прогнозирования ВМК МГУ. На моем пути была еще одна важная развилка, я на 3 курсе пошел к научному руководителю, который занимался анализом изображений, но потом, после 4 курса, я перешел к  Константину Владимировичу Рудакову, учеником которого, взявшим меня под крыло, был Константин Вячеславович Воронцов, очень известное имя в области Data Science. Именно он позвал меня в 2005 году работать в компанию “Форексис”. И я очень многому там научился с точки зрения подхода к задачам, аналитического мышления в целом и приложения такого подхода к реальным проблемам бизнеса. Я научился не столько математике, сколько связи жизни с математикой.

Область интересов Кости лежала в научной области, а я пошел чуть в другую сторону, мне стало интересно откуда взялись задачи, которые мы решаем, я стал участвовать во встречах с бизнесом. И потом я понял, что в нашей области сама по себе математика, конечное решение задачи – это не главное, важнее всего хорошо понять, как задачу поставить, чтобы можно было решить ее наилучшим образом. Чтобы так поставить задачу нужно разговаривать на языке бизнеса, поэтому нам надо было разобраться, какие проблемы, задачи и сложности у бизнеса есть. И вот это желание, которое у меня появилось еще в лицее, желание решить задачу и не важно каким инструментом, стало моим двигателем, и я стал все больше от математики двигаться к бизнес-анализу и к бизнес-проектированию.

В итоге уже в GoodsForecast я стал отвечать за математику и за бизнес-проектирование одновременно, но с ростом компании мне пришлось выбирать и я выбрал роль бизнес-архитектора. Я не хотел всю жизнь оставаться внутри математики, пускай даже
самой прикладной. Мне важнее было ставить задачи и видеть всю цепочку решений от начала до конца. А саму математику я делегировал тем, кто увлечен этим всерьез (директору по Data Science Евгению Голубятникову). А лично мне важно раскопать исходную задачу бизнеса и довести ее до логического завершения, включая и математику, и технику, и пользовательские интерфейсы. Это, по сути, автоматизация решения задач с помощью Data Science “под ключ”. И сейчас я вижу свою задачу в том, чтобы свой опыт обобщать и превращать в функционал продукта, чтобы можно было решать проблемы бизнеса, не “изобретая велосипед”, а, используя готовые блоки решения подобных задач. И сейчас я работаю над проектированием этих блоков.

Наш проект “Интегрированное планирование” – это и есть попытка охватить все планирование компании от начала до конца, чтобы можно было создавать конструктор для конкретной компании и чтобы для нее он был максимально эффективен. Это моя главная задача на сегодняшний день.

Расскажи подробнее про свой отдел в GoodsForecast? Чем он занимается?

Я руковожу сейчас несколькими командами. Это команда replenishment, которая занимается управлением запасами, команда scheduling, которая занимается планированием производства. И плюс наш большой проект по созданию платформы интегрированного планирования. Расскажу про replenishment, так как это один из самых старых наших продуктов. То, из чего выросла наша компания. GoodsForecast.Replenishment – это система управления запасами, ответ на вопрос сколько товара нужно
держать на складах или в магазинах торговой компании и сколько нужно закупать или перемещать внутри, чтобы поддерживать оптимальные объемы запасов для бизнеса.

Расскажи про самый интересный рабочий проект?

Сложно выделить один, у меня было много проектов и в каждом была своя “изюминка”. Мне всегда интересны новые, нетиповые проекты. Классный проект был с “Технониколь” по планированию производства. Я первый раз тогда погрузился в производственное планирование, в проблематику, в оптимизацию производства. Будучи аналитиком на этом проекте, я много чему научился. Мне было очень интересно работать с компанией “Юничел”, там я первый раз погрузился в специфику fashion retail, мы там придумали кучу всего нового. Очень интересный проект у нас с компанией «Сыктывкар Тиссью Груп» – проект внедрения полноценного интегрированного планирования всегда интересен ?. В общем могу сказать, что в каждом своем проекте я всегда находил и нахожу для себя что-то интересное.

Что помогает балансировать между очень напряженным графиком работы и остальной жизнью?

Мне кажется, тут важны две вещи. Первое – это глобальный интерес к тому, чем ты занимаешься. У меня большое количество проектов и очень напряженный график. И понятно, что далеко не каждое действие в каждый момент вызывает у меня приступ невероятного кайфа, но у меня в голове есть общая картинка, зачем я это делаю, куда я иду, что из этого получится и, так как мне интересна вся цепочка процессов целиком, и я вижу, как мы по ней идем, то в целом моя работа мне кажется очень интересной. Я
искренне каждый раз хочу поглубже влезть в каждый проект, узнать как все работает и как это все обобщить. В GoodsForecast я вижу десятки разных компаний, вижу как все работает, какая специфика, что у них общего, постоянно учусь на этом. И это – мой кайф, который позволяет относиться к работе не как к чему то, что сжирает время, а как к действительно своему делу.

А второй момент – у меня есть умение переключать контекст. Я выгрузил из головы один проект, загрузил другой, довольно быстро осознал, что там происходит, какие особенности, потом выгрузил и загрузил следующий. И так я переключаюсь между проектами и это выливается в многозадачность. Точно так же я переключаюсь между работой и домом. Я просто в выходные поначалу заставлял себя, а потом научился не думать о работе в свободное время. К тому же есть много дел, которые увлекают. Я с удовольствием провожу время с семьей, хожу на выставки и в театры, читаю книги, люблю путешествовать (хотя сейчас с этим сложности, но это огромный кайф), бегаю по утрам.

Мой дедушка любил повторять фразу, которую я хорошо запомнил. Это известное выражение про то, что счастливый человек это тот, кто с утра с удовольствием идет на работу, а вечером с удовольствием идет домой. Это вот про меня. И именно это позволяет балансировать, потому что и дома и на работе мне хорошо.

Расскажи про 3 любимых книги из профессиональной или художественной литературы?

В моем случае этот список все время меняется. Но я бы назвал не книги, а любимых авторов из художественной литературы: Торнтон Уайлдер, Лион Фейхтвангер и Александр Сергеевич Пушкин.

Я люблю в художественной литературе некое позитивное начало, а этого очень мало, многие любят художественно описать, как им плохо. А как найти позитивное начало – это мало кто умеет делать, вот Пушкин умел. У Фейхтвангера и Уайлдера этого тоже не так много, но пишут они так, что чувствуется, что это есть в них самих.

Чтобы ты посоветовал людям, которые хотят построить карьеру в аналитике? Какого человека сам бы хотел видеть в своей команде?

Мне важно, чтобы человек получал кайф от того, что он делает в профессиональном плане. Не надо делать то, что модно. Надо делать то, от чего кайфуешь. Собрать команду из тех, кто в своей области получает удовольствие от своей работы – это самое главное. Плюс нужно иметь достаточно желания и способностей, чтобы постоянно разбираться в чем-то новом и быть готовым к этому. Если у тебя есть голова на плечах и ты получаешь удовольствие от процесса работы, то ты гарантированно станешь сильным специалистом.

Если ты умеешь задавать себе вопросы “что мне нравится, в чем моя мотивация?”, то ты будешь двигаться гораздо быстрее, нежели пассивно ожидая постановки задач и их исполнения “от звонка до звонка”. Готовность учиться, умение получать удовольствие от работы, собственное внутреннее целеполагание – это три важные на мой взгляд вещи. Еще в анализе данных, да и в аналитике в целом очень важно иметь внимательность к деталям. Ну и, конечно, не бояться, пробовать, развиваться и все получится!

Сообщение отправлено!
Наши специалисты свяжутся с вами в ближайшее время.
Заполните форму
и получите ссылку на скачивание Партнерской программы
Сообщение отправлено!
Наши специалисты свяжутся с вами в ближайшее время.
Отправьте заявку на участие
в партнерской программе