Получение и подготовка данных
Анализ выполнялся на срезе доступных вакансий с сайта "HeadHunter" на дату (для статьи это - 16 мая 2022). При помощи API hh и нехитрого кода (правда, для удобства на python, а не на 1С) были получены подходящие под запрос вакансии на дату, а информация по ним была записана в БД SQL, на основе которой затем осуществлялся анализ при помощи MS Power BI.
Для получения списка вакансий делалось следующее: на вход в API подавался поисковый запрос, который, например, для программиста 1С выглядел вот так:
NAME:"1С" AND (программист OR архитектор OR проектировщик OR разработчик)
Также в качестве параметра передавался для отбора список территориальных единиц (в основном это города). Т.е. данные в итоге были получены по всем возможным территориальным единицам, но делалось это частями. Действовать так пришлось, потому что API hh не возвращает на запрос более 2 000 вакансий, а для программиста 1С их имеется больше.
После первой загрузки списка вакансий стало понятно, что не все они достаточно релевантны. Было решено создать список "неподходящих" слов, которые не должны содержаться в наименовании должностей из вакансий, полученных по запросу, чтобы такие вакансии не записывались в БД. Например, при программной обработке отбрасывались вакансии, которые в названии содержали слова "продажа", "преподаватель", "оператор" и т.п. Список таких слов получился достаточно широкий и разный для различных типов вакансий "Программист", "Консультант" или "Руководитель". Сформирован список был итерационно, путем нескольких загрузок и визуального анализа загруженного, пока релевантность загруженных вакансий не показалось достаточной. Оценить соответствие загруженных вакансий анализируемым специальностям можно в опубликованном отчете (ссылка в конце статьи), в нем на второй странице отражен список вакансий, подчиненный отборам. Прямо из списка вакансию можно открыть и посмотреть по ссылке, если с момента получения данных она еще не была закрыта.
Для сравнения зарплат суммы, указанные в валюте, были пересчитаны в рубли по курсу на дату загрузки вакансий. А также все суммы приведены к варианту "с учетом налогов", т.к. в вакансиях могут встречаться как варианты с учетом налогов, так и без.
Интересный момент наблюдается с дублями. Бывает, что работодатели размещают одну и ту же вакансию на разные города. Причины подобного дублирования не всегда в наличии у одной компании нескольких филиалов. Часто встречаются предложения о переезде или удаленной работе - это немного искажает статистику, т.к. получается, что по сути одна и та же вакансия может учитываться несколько раз. Изначально при обработке выполнялась чистка дублей по ключу "название вакансии - работодатель" для графиков "удаленная работа", но это ухудшает восприятие, особенно если анализ выполняется с фильтром по городу, а вакансия в таком случае учитывается только в одном из представленных. Поэтому было принято решение дубли по данному ключу не удалять, чтобы не усложнять восприятие. Мы в любом случае не знаем сколько компания готова набрать человек по вакансии, поэтому взглянуть на рынок труда с т.з. количества рабочих мест в полном объеме не можем и с этим приходится мириться. По этой причине в итоговом отчете не размещена диаграмма с топом работодателей по количеству вакансий, т.к. с учетом описанных ограничений в ней видится мало смысла.
Также стоит акцентировать внимание, что на результаты влияет, насколько качественно hr заполнил атрибуты вакансии. Если ищется, например, ведущий разработчик, а опыт работы указан необязательным, то Вы все равно увидите ее на срезе "Без опыта".
Описанные выше нюансы приведены для общего понимания качества данных, но, на мой взгляд, не препятствуют определению трендов.
Анализ полученных результатов
1. Общее количество вакансий
Как видим, программисты 1С почти в 3 раза более востребованы, нежели консультанты. Причины этого, вероятно, в том, что консультантов-аналитиков, не занимающихся программированием, в основном ищут профильные ИТ-компании для выполнения проектов у конечных клиентов, либо большие организации, которым у себя удобно поддерживать данное разделение труда. Небольшие компании не из сферы ИТ по большей части различий в специализации не делают, а ищут сразу программистов-универсалов.
Руководящих должностей представлено на порядок меньше, что вполне ожидаемо.
Главный город-работодатель - Москва.
2. Распределение вакансий по требуемому опыту работы
Подавляющее число вакансий для консультанта и программиста предполагают опыт работы от 1 до 6 лет (это ~90% всех вакансий). Людей без опыта работы берут гораздо реже, а опыт более 6 лет практически не требуется.
На руководящие должности требуемый опыт начинает тяготеть к интервалу "от 3 до 6 лет".
3. Распределение вакансий по графикам работы
Пока что предпочтительным вариантом для всех типов вакансий остается полный рабочий день в офисе. Консультантам и программистам удаленку предлагают чаще, чем руководителям, но даже им без опыта найти вакансию на удаленку будет достаточно сложно:
Для программистов нашлась даже одна вакансия с работой вахтовым методом, и это не ошибка :)
4. Распределение вакансий по типу занятости
Здесь для всех вне конкуренции полная занятость.
5. Ключевые навыки
Проанализировать ключевые навыки, которые работодатель требует от соискателя, к сожалению, не так просто. На hh не хватает НСИ этих самых навыков, работодатель записывает их текстом, а не выбирает из предложенных значений, в результате имеем, например, вот такую картину:
Использовать для отборов навыки при желании можно, выбирая все подходящие варианты. Полноценный анализ может улучшить нормализация для исключения дублей, но в данном исследовании такой задачи не ставилось.
Можно заметить, что в вакансиях для консультантов hr часто указывают "программирование" в качестве необходимого навыка, при этом в требованиях к описанию вакансии о программировании как правило ничего не сказано. Естественно, могут попасться и вакансии где от аналитика требуются частично и такие знания, но чаще все-таки данный тег стоит неуместно.
В целом ключевые навыки для программиста и консультанта - это во многом знания типовых конфигураций 1С. На руководящих должностях требования к знанию конфигураций встречаются пореже, зато появляется больше софт скилов, таких как "Организаторские навыки" и "Ориентация на результат".
6. И наконец зарплаты
На hh зарплаты указываются в виде вилки из двух значений: "зарплата от" и "зарплата до", заполнены могут быть как оба значения, так и одно из них. Примерно в половине случаев не заполнено ничего, поэтому при анализе зарплат выборка вакансий значительно уменьшается. Почти в два раза чаще указывают только нижнюю границу вилки по сравнению с верхней.
На момент выполнения анализа, зарплат с указанием в вилке цифры более 400 тыс. не нашлось.
Самая часто используемая валюта - это российские рубли. Но встречаются также и зарплаты, указанные долларах и евро, а также в белорусских рублях, киргизских сомах, казахстанских тенге и узбекских сумах. Так что если Вы хотели бы зарабатывать в месяц не меньше миллиона, то такие варианты тоже можно найти :)
Как уже говорилось выше, для сравнения все валютные суммы были приведены к рублевым по актуальному на момент получения вакансий курсу.
Наиболее интересно анализировать зарплаты, накладывая отборы в интерактивном отчете (ссылка в конце статьи). Так, например, можно неожиданно обнаружить, что в вакансиях, предлагающих удаленную работу консультантам и программистам, зарплаты в среднем оказываются выше (для руководителей выборка для удаленок получается очень маленькая, чтобы ее оценивать всерьез):
Это кажется удивительным. Можно попытаться объяснить это тем, что вакансии, предлагающие удаленную работу, - это в большей степени вакансии из больших городов и тем самым отрезаются провинциальные зарплаты. Накладывая отбор по Москве, по графикам действительно можно обнаружить, что зарплаты там существенно выше общей средней. Проблема в том, что доля Москвы в общем количестве вакансий практически не изменяется при наложении отбора по режиму только "удаленная работа". Однако за неимением других объяснений можно предположить, что это как раз последствия проблемы, о которой писалось ранее (когда московские фирмы размещают несколько одинаковых вакансий на удаленку по разным городам).
В целом, устанавливая фильтры и взаимодействуя с диаграммами в опубликованном интерактивном отчете, каждый желающий может сам поискать зависимости, оценить предлагаемые зарплаты с учетом его личного опыта и режима работы. А если Вы только задумываетесь о том, чтобы начать свою карьеру, то можете оценить, в каком диапазоне скорей всего окажется ваша начальная зарплата, и смело шагнуть в мир 1С :)
А вот ссылка на тот самый опубликованный в Power BI отчет, по данным которого писалась статья (PS: смотреть его лучше с экрана компьютера, мобильная версия доступна только из специализированного приложения).
Спасибо за внимание ;)
