Интервью с 17-летним ML-инженером Яндекса

Орфография и пунктуация автора сохранены

Я много времени провел в летних математических лагерях и много раз был на всероссах, благодаря чему сформировался круг безумно развитых и талантливых ребят. Отдельно стоит сказать про школу, в которую я переехал из Самары в 10-м классе и поступил на отдельный трек для поступления в международные университеты.

Что касается доступа к более серьезным людям и командам, то я где-то читал теорию, что везение в карьере = насколько ты профессионально крут × насколько общество об этом знает. Как-то мне очень нужно было получить реферал в журнал для моей статьи по алгебраической геометрии. Пришлось разослать около 150 писем профессорам из Гарварда, Принстона и MIT. Ответил лишь один, но этого было предостаточно)

Началось всё довольно банально. Мне написал один из лидов команды роверов-доставщиков и предложил собеситься к ним. В Яндексе нельзя скипнуть начальные этапы отбора по рефералу, я проходил полный процесс. Было четыре этапа:

Тут все просто: несколько алгоритмических задач и несколько базовых задач по ML.

Если идёте именно в ML, то стоит знать Classic ML, базовый DL, a/b-тесты и подобные вещи. Алгоритмическую задачу нужно решить на C++ или Python в лайве с интервьюером. Я в самом конце забыл формулу байнари кросс-энтропии (ну камон, кто ее вообще помнит! :). Думал, это провал. Но уже через час получил очень положительный фидбек. Так что не парьтесь, если на интервью что-то не получилось.

Здесь уже две алгосные задачи посложнее. Если вы не олимпиадник, то LeetCode Medium обычно вполне хватает. И важный момент — это писать чистый код. После клод кода дебажить всё глазами оказалось неожиданно тяжело.

Это самый сложный этап. Рекрутер рассылает твоё резюме по командам внутри Яндекса, а потом уже собесишься с ними. Абсолютно окей, если многие команды откажут. Я знаю человека, которого не взяли 19 команд, а двадцатая сделала оффер. Меня больше всего зацепила Бригада Аудиокодеков. За час общения у нас сразу случился мэтч, вечером уже дали оффер. Так что теперь я работаю логопедом для Алисы.

Я отправлял заявку, с эссе на 1000 слов о всех своих достижениях, несколько рекомендательных писем от учителей, научную статью, оценки и много чего еще.

Финальной стадией отбора было 3х часовое интервью с двумя профессорами Кембриджа, одними из самых именитых математиков мира, где я решал математические задачи и мы обменивались рассуждениями по ним.

Ситуация с Кембриджем непростая. Студентам из России перестали давать стипендии по политическим причинам. В связи с этим департамент Кембриджа дал мне оффер со стартом осенью 2027, чтобы у меня был лишний год и я постарался найти успешного человека у нас в стране, которому может быть интересно проспонсировать мое обучение на тех или иных условиях. Честно скажу, пока что безуспешно.

Думаю, что косвенно — наверняка. На моем (хоть пока и не таком большом) опыте каждая задача разработки в проде требует алгоритмического подхода. Ты должен четко понимать каждый шаг, И, думаю, как раз этому и учит олпрога и математика.

Что касается мастера на кф, то это абсолютно необязательное условие для успешной работы. Я бы даже сказал, ненужное) Все интервью на алгоритмы даже не близки по требованиям, а в ML так вообще алгоритмы и структуры данных нужны на довольно-таки примитивном уровне.

Нейронки использую буквально везде: код на работе, написание постов в канал, даже время планирую в голосовом чате с GPT. Недавно попробовал Claude — понравился, но, если честно, не думаю, что разница с Codex настолько большая.

В последнее время сильно переживаю, что даже базовые решения принимаю с нейронками. Начинаешь меньше доверять себе —складывается ощущение, что рядом всегда есть кто-то умнее, кто знает больше, и его выбор всегда правильный. Думаю, что очень важно уметь рисковать и полагаться на себя. Ошибиться не должно быть страшно.

Ненавижу проигрывать. С детства был в спорте, и поэтому вошло в привычку после поражений брать реванш. Могу привести с десяток примеров, где именно расшибиться лбом об стену привело к результату - думаю, это мой главный козырь.

Насчет secret sauce, который помогает получать максимальный результат без вложений, — не верю в это. Даже думаю, что такого не существует. А даже если и существует, то для меня настоящая ценность достижения - в том, сколько времени и сил ты туда вложил. Так что, возможно, в этом секретном соусе смысла и нет...

Что касается учебы, очень хочу закончить начатое и найти финансирование на университет. Главное, наверное, — не пренебречь учебой в пользу работы.

Что касается карьеры, хочу заниматься технически тяжелыми задачами и много взаимодействовать с людьми. Когда-нибудь хотел бы сделать собственный продукт. Мне кажется, что это запредельно сложно, так что пока коплю знания и насмотренность.

Кроме этого очень-очень хочу создавать социальный импакт. Сейчас принимаю участие в развитии благотворительного фонда имени моего друга, печально ушедшего из жизни, Феди Орченко. Мы будем развивать предпринимательство среди молодых ребят в России.

Ну и, наконец, хочу масштабировать свои каналы в соцсетях, чтобы быть на одной волне с большим количеством людей, которым интересен мой путь. Близкий контакт с аудиторией помогает оставаться человеком.

Telegram-канал Георгия: @makgeokar