17-18 октября совместно с McKinsey&Company в рамках инициативы Next Generation Women Leaders провели NGWL.HACK — исключительный онлайн-хакатон.
Нужно было собрать вместе девушек, увлеченных Data Science. Мы понимали, что это достаточно узкая аудитория — к сожалению, девушек в этой области пока не так много, как хотелось бы — всего около 28% по исследованию Forbes. В итоге мы получили 700 заявок из 23 стран! В команды отобрали 156 участниц. Уже на самом хакатоне осознали, что покрыли почти все часовые пояса — некоторые участницы специально не спали ночью или вставали на заре, чтобы выйти в эфир.
Хакатон для девушек в Data Science — идея McKinsey&Company
Московский офис McKinsey&Company занимает особое место для компании в отношении Data Science и является центром компетенций целого региона. В него входят Россия, СНГ, Турция, страны Африки и Ближнего Востока. С помощью анализа больших данных компания помогает клиентам найти интересные инсайты, причины проблем и пути их решения. Офис растет и требует новых специалистов.
Также один из фокусов McKinsey&Company — гендерное равенство. Они хотят развеять миф, что Data Scientist не женская профессия. В компании в Data Science направлении девушки уже работают, но их количество планируют увеличить. А хакатон — отличный способ познакомиться с талантливыми специалистами.
Мы тоже замечаем и считаем важной проблему неравенства полов в сфере IT, особенно на российском рынке. Но не без света в конце туннеля — женщинам в IT рады все больше. Хакатон исключительно для девушек в Data Science — крутая инициатива от McKinsey&Company, которую мы с удовольствием подхватили. Подошли к NGWL.HACK как к смелому эксперименту — это первый масштабный хакатон исключительно на девушек в узкой области IT.
Задача хакатона — смоделировать отток клиентов Сбермаркета
Сбермаркет — быстро развивающийся сервис по доставке продуктов из супермаркетов, который присутствует в 157 городах России. За пандемию доставили свыше 5 млн заказов. Для осознания масштаба, — чтобы доставить первый миллион, Сбермаркету понадобилось 7 лет.
С ростом заказов подросли и конкуренты, что сподвигло компанию на поиск новых путей для развития. Хакатоны отлично подходят для решения подобных задач, особенно, если присутствует неопределенность и требуется высокая скорость.
Участницам предоставили 7 типов таблиц с реальными данными о заказах и историях коммуникаций. В них содержалась анонимизированная информация о всех заказах, начиная с января 2020 года, продуктовых корзинах, категориях товаров, клиентах.
На основе данных нужно было построить модель, предсказывающую отток — одну из главных метрик на сильно конкурирующем рынке доставки продуктов. Понимание причин оттока и работа над его снижением помогают улучшить эффективность бизнеса — экономичнее поддерживать лояльность уже существующих клиентов, чем постоянно привлекать новых.
В организации хакатона сделали упор на нетворкинг
Мы не хотели устраивать очередное жесткое соревнование, где основная цель — борьба за приз (который, кстати, был 3000$). Поэтому поставили перед собой задачу сделать выходные максимально позитивными, чтобы каждая участница ушла с приятной усталостью и пониманием собственной крутости.
Многие девушки зарегистрировались на хакатон поодиночке. Нужно было за два дня собрать всех участниц в 40 команд. И тут как раз сработала стратегия смещения фокуса на атмосферу нетворкинга — девушки быстро сдружились, и без команды никто не остался.
Некоторые участницы отметили, что они получили необычный опыт, который изменил их представление о хакатонах — думали, что будет агрессивное соревнование, а в итоге все с интересом решали задачи и общались друг с другом в дружелюбной обстановке.
Для поддержания боевого духа мы организовали три конкурса и лотерею. Например, участниц ждал конкурс на лучший талисман команды и самый смешной стикерпак на тему, связанную с хакатоном.
А для создания атмосферы продуктивного нетворкинга позвали двух спикеров — девушек, добившихся больших успехов в сфере IT: Эмели Драль (Co-founder, Evidently AI) и Любу Юдасину (Ex-PM, Airbnb).
Эмели Драль поделилась личным опытом в найме и руководстве командой, а также поведала об основных отличиях между работой в ML-стартапе и крупной IT-корпорации.
Люба Юдасина рассказала о том, как отучилась в Канаде на химического инженера, стала software engineer в Airbnb, перешла на Product Management и в итоге ушла в свой стартап.
Дискуссия оказалась настолько жаркой, что участницы задержались ещё на 40 минут!
И про самих участниц. Для нас было важно собрать самых талантливых представительниц направления Data Science. Все получилось — конкуренция оказалась весьма высокой: отбор прошла только каждая 6 заявка, среди участниц оказались представители топовых IT-компаний, выпускницы и магистры лучших вузов.
В итоге получили 34 решения, 9 из них оказались выше base line!
NGWL.HACK подарил нам важный инсайт — делая фокус на узких аудиториях, можно получить желаемый результат и даже больше. В нашем случае были два сужающих фактора — исключительно девушки и интерес к Data Science. Получился душевный по атмосфере ивент с крутой отдачей. При этом изначально участницы почти не были знакомы — сдружились за два дня.
Также получили очередное подтверждение, что хакатон — один из лучших способов знакомства со специалистами. По словам старшего рекрутера McKinsey & Company Лики Андреевой, главная ценность NGWL.Hack заключается в том, что он помог пообщаться с талантливыми девушками в неформальной и уютной атмосфере. Онлайн-формат убрал границы и позволил познакомиться с участниками из разных стран и городов.
И финальное. NGWL.HACK доказал, что команды исключительно из девушек отлично решают задачи с применением знаний в IT, не уступая парням по результатам.
«Мы дали сложную задачу, очень много сырых данных, но участницы смогли быстро разобраться с датасетом и показать отличную точность своих моделей. Однако больше всего нам понравилось то, как девушки провели Exploratory Data Analysis и помогли нам найти много новых инсайтов про клиентов. Многие полученные инсайты легли в нашу коммуникационную маркетинговую стратегию» — так отозвался о результатах хакатона Дмитрий Зборовский — VP Data & Growth Сбермаркета.
Как сказал Александр Финагин — операционный руководитель отдела Data Science McKinsey&Company в Москве: «NGWL.HACK — маленький шаг для каждого из нас, но большой для комьюнити!».
Andrey_Dolg
Если необходимо гендерно равенство разве не правильнее проводить хакатоны, где в командах равное количество существ обоих полов, нежели добавлять новые аспекты поведения для работы в чисто женском коллективе?
alex-khv
А потом продолжим эту логику и в каждой команде нужен будет по меньшей мере один транссексуал. Потом про расы вспомним и заверте..
P.S. поэтому не надо никакого разделения. Должны просто быть команды из человеков.
Andrey_Dolg
Я не против, это не мои деньги и усилия, просто указал что их способ движения к цели «гендерно равенство в рамках data sience» не кажется оптимальным и возможно имеет весьма неудачные обратные связи, проявляющихся в виде закреплением не совсем верных моделей поведения в команде. Статейки по оттоку девушек из IT уже были и там тоже не совсем совпадало ожидания кандидаток и реальность как я понял из прочтения.
Касательно вашего замечания про продолжение логики, опять же хотят пусть занимаются их право.