На правах рекламы

Из консалтинга в Big Data. Как найти свое призвание в области финансов

7793

Поменять привычную сферу деятельности, бросить вызов самому себе – задача не из легких. Очутившись на распутье, человек застывает в растерянности. Но зачастую найти себя помогают чьи-то вдохновляющие истории. Такие, как у героев нашего материала. Жамила в 23 года поступила в магистратуру, будучи мамой трехмесячного ребенка. А Павел сменил сразу два направления: бывший финансовый консультант стал аналитиком Big data

ФОТО: архив пресс-службы

Жамила Жакуп, 25 лет, выпускница программы «Магистр наук по финансам» (MSF) Высшей школы бизнеса Назарбаев Университета, 2019 год выпуска

Декрет – время для личностного роста

Я закончила Назарбаев Университет в 2016 году, специальность – экономика. На четвертом курсе я получила офер в McKinsey и провела там два года, затем ушла в декрет. Во время работы у меня были проекты в разных индустриях, но я понимала, что нужно выбрать что-то одно, потому что знать понемногу везде – это не мой путь. Так я поняла, что мне очень интересны корпоративные финансы и разработка финансовых моделей, и решила поступить в магистратуру. 

Я узнала, что в бизнес-школе Назарбаев Университета выпускается первая когорта программы MSF. Там было много ребят, учившихся со мной на бакалавриате. Мне было приятно услышать, что они все довольны программой. Они говорили о дисциплине, о высоком уровне профессоров, и о том, что эта программа практичная и применимая в жизни.

На седьмом месяце беременности я сдала GMAT и прошла конкурсный отбор. Учиться начала, когда дочке было три месяца. Но я была не единственной мамой, у моей однокурсницы был 9-месячный ребенок. А на программе MBA даже была семейная пара, их ребенку было 3-4 месяца. Однако все успешно справлялись.

Магистратура вместе с дочерью

Магистратура дала мне серьезные знания, за которыми я и шла. Я думала, что будут поблажки, ведь у меня маленький ребенок (смеется). Но было очень сложно. В те дни, когда я проводила на учебе больше шести часов в день, мой муж и мама ходили во дворе с дочкой, и я виделась с ней на перерыве. Так что она закончила магистратуру вместе со мной! Не удивлюсь, если она станет финансистом в будущем. 

Параллельно с программой я сдавала тест на сертификат Chartered Financial Analyst Level 1 (один из наиболее престижных международных сертификатов для финансовых аналитиков – прим. авт.). CFA – чистая теория, а на MSF мы очень много кодили на разных языках – Python, SAS, SQL. Было замечательно, что именно на нашем потоке администрация школы задумалась о том, чтобы уйти в digital-направление.

У нас были две резидентуры: одна в Нацбанке в Алматы, вторая в Cass Business School в Лондоне. Когда мы были в Нацбанке, нам преподавал Азат Ускенбаев, который сейчас возглавляет департамент платежного баланса. Мы как раз закончили курс макроэкономики, где изучали платежный баланс, и он показал нам, что это такое, на реальных кейсах. Это были очень впечатляющие лекции. 

Карьера в AIX

В Казахстане не так много мест для финансистов, где имеются  по-настоящему интересные проекты. Я хотела погрузиться в мир финансов и узнать, как структурируются ценные бумаги. Поэтому подала заявку в Astana International Exchange и присоединилась к ним в феврале этого года. Миссия AIX – развитие активного капитала в Казахстане. В рамках этой миссии на бирже много социально направленных проектов, нацеленных на развитие финансовой грамотности в стране, увеличение количества розничных инвесторов и эмитентов.

Мой самый интересный проект на бирже – запуск мобильного приложения Tabys для розничных инвестиций. Учитывая текущую ситуацию, важно откладывать на будущее и в долгосрочной перспективе иметь более существенную отдачу от сбережений, по сравнению с банковским депозитом. 

Павел Космынин, 28 лет, выпускник MSF, 2018 год выпуска

«Финансы как классическая наука угасают»

До магистратуры я учился на бакалавриате Назарбаев Университета по специальности экономика с математическим уклоном. Во время учебы я увлекался кейс-чемпионатами – решениями проблем для бизнеса. Именно это привело меня в консалтинг.

После выпуска я более двух лет провел в консалтинговом департаменте компании PWC в Казахстане. Специфика работы консультанта – широкое понимание предметных областей, работа с узкими экспертами, умение выявить проблему бизнеса и решить ее с помощью знаний экспертов. А я хотел специализироваться в чем-то конкретном и решил, что финансовые технологии – наиболее подходящая для меня сфера и логичное продолжение моей специальности по экономике-математике. Кроме того, мне было необходимо прокачать свои hard skills – математические, аналитические навыки и программирование.

Когда говоришь, что закончил обучение в магистратуре по финансам, многие думают о бухучете. Но программа MSF больше всего понравилась мне тем, что здесь про вычисления как науку и принятие решений на основе данных. Это про работу с большими объемами информации, quantitative finance. Обучение максимально приближено к реальному миру – конкретные кейсы, общение с топ-компаниями, профессорами – экспертами в своей сфере. Также я укрепил свой фундамент по работе со статистическими языками программирования.

До программы я размышлял о карьере в традиционных финансах, а после понял, что хочу уйти в финтех. Вижу, что финансы как классическая наука потихоньку угасают, а технологии все больше проникают во все сферы. Так произошло двойное перемещение – я сменил индустрию и профиль работы на более технологическую среду.

Настоящее и планы на будущее

Магистратура научила меня быть более амбициозным и развила умение эффективно вести бизнес-разговор с партнерами. Например, часто в командах имеется бизнес-аналитик, который переводит разработчикам бизнес-задачи на их язык и наоборот. У нас такого специалиста нет, мы сами общаемся с заказчиком и переводим задачу в код.

Сейчас я уже почти два года работаю в компании BI Innovations тимлидом Data Science. Основная задача нашего подразделения – создавать прорывные проекты для компании на основе больших данных. Один из крупных – автоматическая система умного ценообразования, которая регулирует цены на продукцию в соответствии с рыночными реалиями.

Теперь мы пошли дальше, анализируем данные по себестоимости, производим прогнозирование потребностей для закупок с использованием алгоритмов машинного обучения. Основная задача больших данных – извлекать ценные инсайты из данных. Вторая задача – это прогнозирование. Например, мы можем наперед спланировать, сколько нам требуется материалов для того, чтобы осуществить проекты, с помощью продвинутых математических алгоритмов.

Жизнь очень быстро меняется. В ближайшие пять лет я вижу себя там же, где сейчас – в аналитике больших данных. А в будущем не исключаю перемещения в менеджмент. Возможно, я бы хотел год-два поработать в продвинутой компании за рубежом, чтобы почерпнуть экспертизы и лучших практик. Но переезда на долгий срок в планах нет. Я верю в наше светлое будущее!

Программа «Магистр наук по финансам» – это трамплин в будущее для выпускников бакалавриата, менеджеров среднего звена и молодых специалистов с небольшим опытом работы или его отсутствием. Узнать о программе подробнее можно здесь.

   Если вы обнаружили ошибку или опечатку, выделите фрагмент текста с ошибкой и нажмите CTRL+Enter

Орфографическая ошибка в тексте:

Отмена Отправить