Stát se regionálním průkopníkem data science není v KPMG sci-fi

Psal se rok 2018, když Martin nastoupil do brněnské kanceláře „jen“ na stáž. Dnes vede náš největší tým oddělení Management Consulting v moravské metropoli. Přečtěte si o jeho cestě k datům, nejzajímavějším projektu, i o tom, jak mu KPMG vytvořila pozici na míru.

V KPMG jsi začínal jako Data Scientist. Jak jsi se k práci s daty dostal?

S IT a programováním jsem začal už na základce a na střední v tom pokračoval. Na vysoké jsem si záměrně zvolil kombinaci oborů IT a ekonomie, protože jsem nechtěl být čistý ajťák. Tehdy jsem se chtěl věnovat programování nebo sítím. Po bakaláři mě můj oblíbený učitel oslovil s tím, že hledá diplomanty na téma Zpracování přirozeného jazyka, což spadalo pod data science a datovou analytiku. Psal se rok 2018 a v té době bylo data science dost trendy téma, kterému ale ještě moc lidí nerozumělo. A to mi přišlo nejzajímavější. Řekl jsem si, proč bych já nemohl být třeba brněnským průkopníkem data science? A tak jsem se pustil do intenzivního studia.

Proč zrovna KPMG?

Když jsem se v data science zorientoval, rozhodl jsem se najít praxi v oboru. Vydal jsem se na veletrh Job challenge v Brně, kde jsem si mohl vybrat nálepku podle oboru, který mě zajímá. Vybral jsem si jenom jednu – datovou analytiku. Firem, které měly stejnou nálepku, bylo ze 150 možná 10 a KPMG byla jednou z nich. Dal jsem se do řeči s dnes už ex kolegou Ivem Burgerem, který byl jedním ze zákládajících členů brněnského MC. Po chvíli jsem zjistil, že hodně technologií, se kterými KPMG pracuje, už ovládám. Neměl jsem v nich sice velkou praxi, v tom ale Ivo neviděl problém. S Ivem jsme si sedli pracovně i lidsky, a ještě ten samý den jsem podal přihlášku na stáž v KPMG. Všechno se to pak seběhlo hrozně rychle a do deseti dní jsem byl stážistou v brněnském MC.

Proč i po šesti letech zůstáváš věrný modrým barvám?

KPMG umí člověka formovat a posunout tam, kde chce být. Pokud si chce zažít práci s klientem, umožní mu to. Pokud si chce zkusit vést projekt, umožní mu to. Pokud se chce stát expertem na nějakou doménu, také je to možné. Líbí se mi ta flexibilita a fakt, že tady člověk neustrne na místě. Například já jsem tady skutečně vyrostl. Začal jsem jako programátor, který plnil zadání jiných. Pak jsem pomalu dostával větší zodpovědnost a zkoušel si vést části projektu. A nyní vedu celé projekty i tým lidí.

Co máš na své práci nejradši?

V MC pracujeme projektově a co projekt, to zpravidla jiný klient, jiná technologie, jiný problém. Je to extrémně různorodé. Občas je té různorodosti skoro až moc, na druhou stranu to mě na tom nejvíce baví. Podle mě je v začátku kariéry lepší být ve firmě, která ti nabízí spíše šíři než hloubku. A profilovat se až ve chvíli, kdy člověk ví, co mu sedí.

Díky projektům si navíc můžeš zažít různé firmy a stát se na nějaký čas plnohodnotnou součástí jejich týmu. Na jedné židli si tedy zažívám různé role, různé úkoly, a ještě můžu zažít firemní kulturu jiných společností, kam bych se třeba normálně nepodíval.

Měl jsi ambici dělat manažera?

Věděl jsem, že se chci věnovat IT, ale vždycky jsem tam viděl i přesah do lidí. Neměl jsem ale jasnou vizi, že chci být manažerem v IT. Na střední mi slovo manažer vlastně vadilo a říkal jsem si, že manažerem nikdy být nechci. A najednou mi pozice manažer svítí na vizitce. Jednou z kariérních cest, kterou si v oddělení Management Consulting můžeš vybrat, je stát se expertem na určitou oblast. Někteří kolegové ale nebyli přesvědčení, že to je správná cesta pro mě. A tak mě popostrkovali do manažerské role. Nebránil jsem se, ale zároveň jsem dával jasně najevo, že nechci jen řídit lidi a delegovat úkoly, ale osobně se podílet na projektech. Tak vznikla moje pozice, která je vlastně unikátní, protože je hybridní. Umožňuje mi vést vlastní projekty, ale zároveň do nich přímo zasahovat po obsahové stránce, něco si doprogramovat, poskytnout kolegům třeba revizi kódu a být pořád v detailu. Toho jsem se nechtěl na úkor manažerské role vzdát a zatím se mi to daří.

Který projekt bys označil jako svůj nejzajímavější?

Bylo jich opravdu hodně. Obecně jsou pro mě nejlepší projekty, kde se něco reálně vyvíjí, programuje a dodává klientovi. Baví mě vidět přidanou hodnotu, kterou to firmě ve výsledku přinese. Po všech stránkách nej byl za mě projekt pro energetickou společnost, kde jsme stavěli jejich vlastní interní tým, aby nemuseli outsourcovat datové práce. Postavili jsme to takzvaně na zelené louce od prvního zaměstnance. V rámci projektu jsem si vyzkoušel hned několik rolí – od mentora přes personalistu až po data scientistu.

Je ale potřeba počítat i s tím, že člověk občas pracuje na projektech, které ho tolik nebaví. Na druhou stranu i taková zkušenost ho dokáže posunout a může díky ní zjistit, co v budoucnu nechce dělat.

Jak bys popsal práci týmu Lighthouse úplnému laikovi?

Každý projekt, se kterým se setkáme, má v sobě prvek dat. Tři hlavní směry, kterými se prezentujeme, jsou automatizace, pokročilá analytika a moderní přístupy k práci s daty.

Každý klient má datový příběh. Může být na jeho úplném začátku a teprve se rozkoukávat ve světě dat, nebo už svá data zná a ví, jak je využít. My jsme průvodci datovými příběhy našich klientů a naše služby přizpůsobujeme fázi, ve které se zrovna ve svém příběhu nachází. Pokud je klient v začátcích, pomůžeme mu se v datech zorientovat a efektivně s nimi pracovat. Pokud je v pokročilejší fázi, pomáháme mu práci s daty posunout na vyšší úroveň za využití moderních technologií, jako je třeba umělá inteligence a ukazujeme mu, jak z dat získat nové informace. Klientům, kteří mají tyto kroky už za sebou, umíme data zabalit do spravovatelného datového rámce, takzvaně data governance.

Co můžete nabídnout novému přírůstku do Lightouse týmu?

Nový člověk má u nás možnost nechat se hodit do vody a naučit se plavat v moři dat. Od nováčků nečekáme nemožné, ale už od začátku se pro ně snažíme najít praktické využití.

Záleží také, jestli bude více byznysově nebo technicky orientovaný. Pokud technicky, může si u nás intenzivně zaprogramovat a pohrabat se v datech. Pak už záleží jenom na tom, jak rychle se bude učit, co všechno si bude chtít vyzkoušet a jaké bude zrovna portfolio projektů.

Pokud tě zaujalo Data Science, tak se mrkni na volné pozice a dej nám dát o sobě vědět.