Как я собираю мини‑аналитику по рынку профессий

Давно работая с HR‑аналитикой, мне в какой‑то момент стало интересно не просто смотреть на рынок, но и самому выделить что‑то основное, что с этого рынка я могу собрать и какие новые данные в новых разрезах представить (зарплатная аналитика, аналитика подбора персонала и тому подобное).

Есть такое, что частные случаи отсутствия роста оплаты труда могут восприниматься людьми так, будто бы такое везде, но это может быть ошибкой. У нас буквально год назад была достаточно сильная гонка зарплат, которая сейчас привела к лютому акценту на производительности труда в стране. И ведь многие ее не заметили.

И таких кейсов много: безработица низкая, а значит дефицит кадров. Но так не работает, сейчас не дефицит кадров вообще, а дефицит квалифицированных кадров и дефицит рабочих. Это был еще лишь один пример.

Что‑то может быть и правдой, но без данных такие фразы быстро превращаются в ощущения. А ощущения, как ни крути — плохая основа для выводов.

Поэтому я и начал собирать небольшой аналитический проект по рынку профессий. Идея простая: брать открытые данные, аккуратно их приводить в порядок и собирать короткие профили по отдельным профессиям.

Профессия как маленький рынок

Один из примеров — финансовый аналитик.

В таких отчетах я смотрю на профессию как на маленький рынок. В нём есть определенный спрос — это вакансии. А есть предложение — это резюме. И здесь сравниваются на основе данных hh оба этих рынка.

Важно: я не пытаюсь по одному источнику описать весь рынок труда. Это скорее прикладная аналитика по тем данным, которые мне доступны.

Например, по данным hh можно посмотреть, как выглядит рынок внутри выбранных регионов, какие навыки чаще встречаются в вакансиях, где сосредоточены вакансии и резюме, насколько отличаются зарплатные вилки и ожидания и тому подобное, но выводы по всей профессии я делать именно на таких сравнениях не собирась. Чтобы сделать выводы нужно изучить не только hh, но и хотя бы новостной фон, он всё же не берется из ниоткуда.

Что есть в мини‑профиле

На скриншотах как раз пример такого мини‑профиля. Там есть несколько блоков: общий спрос и предложение, динамика медианной оплаты, зарплатные диапазоны, опыт кандидатов, возрастная структура, навыки в вакансиях и география рынка.

Конечно, это не полный рынок, это определенный набор профессий и данных из hh, однако даже на некоторой выборке можно делать аккуратную оценку ситуации на рынке. И допустим, это можно сравнить с какой‑то рабочей специальностью — со сварщиком.

Собираемый алгоритм один и тот же, но почему‑то вакансий сварщиков сейчас почти 1:1 к резюме, а вот фин аналитиков на рынке резюме больше, но резюме практически нет.

И мне интересно не просто показать медианную зарплату, а собрать контекст вокруг профессии. Потому что одна цифра почти никогда не объясняет рынок (привет безработица 2,2%). Медиана без распределения это слишком блекло, а просто количество вакансий без числа резюме, конечно, лучше чем ничего, но всё же маловато.

Ограничения данных

Отдельная сложность — качество данных.

Вакансии и резюме заполняются по‑разному. Зарплата указана не всегда, да и навыки тоже заполнены далеко не везде, чего уж говорить про названия вакансий / резюме. Там иногда вообще непонятно кого ищут, разве что из описания (а тут привет «Специалист», «Ведущий специалист» и тому подобное).

Поэтому такие данные нельзя воспринимать как абсолютную истину. Я не стремлюсь к этому. Я бы сказал, что это набор сигналов. И своей задачей, как задачей аналитика вижу не в построении нафуфыренных графиков (хотя это тоже), а в том, чтобы понять какие сигналы можно использовать, а где лучше либо найти косвенные / прямые подтверждения, либо даже отказаться от какой‑то затеи.

Что хочу добавить дальше

В планах я хочу расширить проект и добавить официальные данные Росстата: зарплаты, занятость, безработицу, региональные и отраслевые показатели.

Это позволит смотреть на рынок труда шире, а не только через вакансии и резюме.

Также хочу постепенно собрать инструмент для краткой аналитики рынка труда. Чтобы можно было выбрать профессию, регион, период — и быстро получить понятный профиль: спрос, предложение, зарплатный коридор, динамику, макроэкономические данные прикинуть на профессию в определенном регионе.

Почему это может быть полезно

Мне кажется, такой формат может быть полезен не только HR‑специалистам, но и аналитикам, кандидатам, руководителям и всем, кто хочет смотреть на рынок труда не через слухи и новости (хотя некоторые новости всё же, как по мне, отражают текущее положение, но это далеко не все новости), а через данные.

Пока это скорее исследовательский проект. Я пробую формат, проверяю методологию, думаю над тем, какие показатели действительно полезны, а главное — доставаемы.

Если у вас есть идеи, какие данные стоит добавить, как улучшить методологию или какие профессии было бы интересно разобрать — буду рад обсудить.