Из Новосибирска в США, чтобы работать над искусственным интеллектом – как Виктор Попов исполнял свою мечту

Совершенно случайно в процессе работы я познакомился с Виктором. Виктор из Новосибирска, а сейчас работает в Чикаго, в Opex Analytics на позиции Data Science Consultant (в 23 года-то).

Для того, чтобы занять эту позицию - ему прошлось пройти не малый путь и справится с определенными трудностями. Как раз об этом и будет статья. Мы с Виктором надеемся, что его опыт поможет кому-то еще!

Виктор родился и вырос в Новосибирске, затем поступил в МГТУ им. Н.Э. Баумана и сейчас работает в Opex Analytics в Чикаго. Для него это был долгий и интересный путь, во время которого он познакомился с кучей бюрократических нюансов. Разобрался, как правильно поступить в университет в США на магистратуру. Как найти работу в США, не имея опыта. А также на своем примере и на примере своих сверстников определил, какой бэкграунд увеличивает шансы на успешное поступление и работу. Дальше он расскажет все нюансы, чтобы вы знали, с чем можете столкнуться на пути к учебе и работе заграницей.

Виктор родился в 1996 году в Новосибирске. Учился там же - поступил в Гимназию №1 – лучшую школу Новосибирска. Отучился там 11 лет и закончил с золотой медалью. Однако, учиться он не любил, но знал, что нужно. Поэтому прикладывал усилия, чтобы быстро и хорошо сделать уроки, а потом заниматься своими делами. Такой подход хорошо развил усидчивость, ответственность и умение решать сложные задачи. В будущем ему это очень пригодилось.

В школе у Виктора было 3 любимых предмета – математика, физика и информатика. Поэтому он регулярно участвовал в олимпиадах по ним и посещал спецкурсы от преподавателей НГУ. С 9 классап он обучался в губернаторском физико-математическом классе. Вместо обычных школьных уроков проводились университетские пары. Зимой и летом, когда у всех начинались каникулы, ученики этого класса сдавали сессию. И это еще и вместе с участием в олимпиадах, отнимавшим много времени. Чуть позже Виктор был очень благодарен такому формату обучения, потому что он подготовил к университету.

Отец Виктора хотел обучаться в США. Но ему могли дать стипендию только на первый год обучения. Поэтому он остался в Академгородке и поступил в НГУ. Поэтому он очень хотел, чтобы у сына получилось поступить в американский ВУЗ. Но у Виктора идея учиться в США не вызывала восторга, так как он был «домашним» ребенком, который вдобавок плохо знал английский.

Несмотря на это он с семьей отправился смотреть университеты США на каникулах в 10 классе. Познакомился с их устройством, что и как там изучают. Совместно приняли решение получать бакалавра в России, потому что там более качественно дается фундаментальное образование. Идею поступления в США отложили. Решили, что заграницей Виктор получать более узкую специализацию в магистратуре.

Перед выбором университета Виктор проанализировал, что ему нравится. Список получился таким: математика, физика, информатика. Ему хотелось, чтобы выбранное направление сочетало все это. Поэтому его заинтересовала робототехника. Поискав списки лучших университетов России с программой по робототехнике, он обнаружил, что лидировала Бауманка, поэтому туда и решил поступать.

Уверенности придавал план «Б», так как НГУ уже прислал приглашение на поступление на физический факультет вне конкурса. Все из-за того, что он участвовал на всесибирских и всероссийских олимпиадах, где побеждал и занимал призовые места.

В Москве Виктор первым делом пошел подавать документы в Бауманку. Там посмотрели на его результаты (ЕГЭ на 287 баллов из 300, золотая медаль школы и различные олимпиады) и предложили зачисление сразу. Он согласился и пошел звонить родным, чтобы они выслали оригинал аттестата, потому что на то, что его сразу возьмут в университет он не рассчитывал и поэтому оставил его дома.

Учеба по университетскому формату в страших классах школы дала Виктору сильную базу. Поэтому первый курс Бауманки показался легким – материал знакомый, да и формат пар был привычен.

Со второго курса в программе появились предметы по специальности. Инженерные дисциплины преподавались на высшем уровне и первоклассными преподавателями. Однако в плане компьютерных наук программа была очень слабой. Программировать учили 2 семестра на Delphi и Matlab. Также не хватало количества практических занятий и лабораторных работ.

С изучением интересовавшего Виктора направления искусственного интеллекта было совсем плохо. Поэтому он стал разбирать тему самостоятельно. В этот момент он снова задумался о продолжении обучения в западных университетах, потому что там делался большой упор на практические знания, а также был очень богатый выбор курсов по тематике искусственного интеллекта.

Со второго курса студенты Бауманки должны проходить летнюю производственную практику. Виктор заранее спросил отзывы у старшекурсников. Они сказали, что были разочарованы тем, чем приходилось заниматься.

В тот момент у него появилась идея отправиться на практику в США. Однако, это представлялось практически невозможным, так как на тот момент у него не хватало для этого навыков, а единственным опытом работы было репетиторство.

Но Виктор решил, что нужно с пользой провести это время. Поэтому обратился к деканату своего факультета, чтобы они разрешили вместо практики посещать летние школы в Калифорнии. Виктор до сих пор очень благодарен деканату и руководству кафедры за то, что они предоставили ему такую возможность.

Благодаря этому за время трех летних каникул в течение обучения в Бауманке, Виктор успел поучиться в лучших университетах мира - Беркли и Стэнфорде. Прошел программу Academic Writing (беркли), курсы Programming Methodology и Technology Entrepreneurship (Стэнфорд), а также окончил сертификатную программу Data Science Intensive (Стэнфорд).

Ближе к последним курсам Виктор задумался о выборе места учебы заграницей в магистратуре. Выбрал Cornell Tech – новый инженерный кампус университета лиги плюща Cornell. Он ориентирован на магистров и PhD студентов. Виктору понравилась программа обучения - всего один обязательный технический курс, а остальное по выбору, что позволяет сразу изучать именно то, что интересно.

По сравнению с российскими университетами, здесь представлено большое разнообразие курсов по искусственному интеллекту. Можно выбрать Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning и так далее. Все курсы ориентированы на практику. Теория идет в минимальном объеме. Основа всего – обсуждение возможностей применения и практическая реализация знаний.

Виктор обучался на ускоренной программе. В один год уместили двухлетнюю нагрузку. Он выбрал такой формат, потому что уже надоело учиться 15 лет подряд и хотелось поскорее приступить к практическому применению знаний. Однако у ускоренной программы оказался один очень существенный недостаток, о котором будет рассказано немного позже.

Каждый семестр проводили Studio-классы. Они устроены так:

1. Студенты со всех программ университета разбиваются на команды и выбирают компанию. Для нее они будут выполнять проект. Результатом должен быть технический продукт, который решает конкретную проблему.

2. Студентам назначают ментора из компании. Это высокопоставленный менеджер или сотрудник этой организации.

3. Команда в течение семестра встречается с ментором и преподавателями университета для консультаций и обсуждения идей.

4. В течение месяца проводят 3 спринта. Нужно за 24 часа существенно продвинуться в проекте, а потом презентовать его другим студентам, менторам и преподавателям.

В первом семестре команда Виктора работала с Pitney Bowes, для которой сделали приложение, подбирающее глобальным компаниям местных инфлюэнсеров для продвижения бренда на рынке в новой стране. Во втором семестре они работали с Citibank Innovation и разработали программу для автоматического поиска персональной информации в базе данных.

Такой формат был необычным. Он закреплял профессиональные навыки, учил работать в команде, находить общий язык с другими людьми, грамотно распределять задачи. Это интересное погружение в реальный рабочий процесс, где успех зависит от слаженной работы всех людей.

Для поступления в магистратуру США нужно:

· сдать экзамен по английскому TOEFL;

· сдать экзамен по английскому и математике GRE;

· собрать рекомендательные письма;

· написать мотивационное письмо;

· отправить документы.

Заняться этим лучше летом перед последним курсом. Университеты США обычно начинают прием заявок в сентябре и заканчивают в декабре. А сбор документов и сдача необходимых экзаменов занимает много времени. Далее Виктор подробнее рассказывает про каждый из перечисленных выше этапов.

Первый экзамен – это TOEFL. На нем проверяют знание английского языка.

TOEFL состоит из четырех частей – чтение, аудирование, разговорные навыки и письмо.

Чтобы улучшить знания английского, Виктор использовал такую стратегию:

· Каждый день искал интересную статью на NYTimes, Forbes, Economist, WSJ. Распечатывал ее, читал перед сном, выделял маркером незнакомые слова и искал их перевод. На следующий день перечитывал вчерашнюю статью и повторял слова. Только после этого искал новый материал.

· Начал смотреть ролики на YouTube на английском.

· Переключил язык на всех устройствах, которыми пользуюсь.

Лучшая стратегия – учиться на том, что вам интересно. Выбирайте материалы, которые цепляют, и тогда процесс пойдет быстрее и будет в радость.

Следующий этап был сложнее. Нужно сдать GRE – экзамен по английскому и математике. Что-то вроде ЕГЭ для выпускников бакалавриата. Математическая секцмя у Виктора проблем не вызывала. Максимум он терял 1 балл. Трудности возникли с английским языком (так называемая, вербальная часть), потому что в экзаменационных текстах используют слова и фразы, которые не употребляются в реальной жизни. Даже американцы вынуждены расширять свой словарный запас для сдачи GRE.

Пришлось решать проблему, используя флеш-карточки. На каждой из них написано какое-либо слово, а на обратной стороне приводится его объяснение и синонимы. Виктор закупил всего 5 наборов по 500 карточек для экзамена GRE. Перемешал, разбил на группы по 20 карточек на день и начал учить. Раз в неделю и раз в месяц проверял себя на запомненные слова. Все карточки, которые забывал, снова замешивал в колоду и проходил еще раз.

Это эффективный метод сдачи экзамена. Но расширить словарный запас в долгосрочной перспективе не получится - заученные слова забываются.

Дальше нужно собрать рекомендательные письма от трех человек. В них должны быть:

· Ваша характеристика;

· чем Вы отличились при взаимодействии с автором письма;

· мнение о том, насколько Вы подходите для поступления на выбранную программу.

Лучше всего получить рекомендательные письма от профессоров университета и работодателя.

Самая важная часть заявки – мотивационное письмо. Здесь нужно рассказать, почему Вы хотите обучаться на конкретной программе, как планируете использовать полученные знания и чем будете полезны университету, если станете его студентом. Всю информацию нужно уложить в ограниченный объем слов.

Еще предстоит разобраться с документами. Если поступаете сразу после окончания бакалавриата, то вместо диплома нужно брать справку из университета с текущими оценками, так как на момент подачи заявки (осень последнего курса) диплома у Вас еще не будет.

Потом заполняете анкету на сайте университета, где нужно рассказать общую информацию о себе, выбрать интересующие направления, а также загрузить результаты необходимых экзаменов и сканы документов.

Жить в США дороже, чем в России. Дополнительные трудности накладывают тот факт, что ты – международный студент. Виктору пришлось побывать в такой ситуации и сделать выводы, которые могут помочь другим.

Международному студенту нельзя выйти на нормальную работу в первый год обучения, поскольку разрешение на работу вы сможете получить только после года обучения в США. Работать можно только на кампусе и не более 20 часов в неделю. Студентам предлагают позиции в кафетерии, библиотеке, помощником преподавателя. Много не заработаешь, но хоть какие-то деньги.

Виктор общался со своими американскими товарищами, которые тоже поступили на ту же программу. Они рассказали, что зарабатывать с таким плотным графиком трудно. Максимум на что они нацеливались – работать хотя бы один раз в неделю.

Виктор поселился в студенческом общежитии. Оно находилось в пешей доступности от университета, так что можно было не тратиться на общественный транспорт. Проживание в общежитии – это интересный опыт. Вокруг разные люди со всего света. Это позволяет узнать много нового о других культурах, традициях и расширяет кругозор.

Питался он в основном в университетском кафетерии. Полноценное питание обходилось в 8-10 долларов. По меркам Нью-Йорка это очень дешево. Выбор в столовой большой: от фастфуда до салатов, супов и другой здоровой еды.

Устройство на работу – самая сложная часть. Особенно, когда учишься всего один год. Действовать нужно быстро и грамотно рекламировать себя работодателям. Виктор посетил много собеседований и сделал из них полезные выводы.

После окончания учебной программы есть 60 дней для того, чтобы устроиться на работу по визе F-1 OPT. Кто не успеет – обязан покинуть страну. Виза F1 – это стандартная студенческая виза. А OPT – расширение, которое дает разрешение на работу на срок от 1 года до 3 лет после окончания учебы. Чтобы точно все успеть, Виктор подавал документы на OPT в марте – ровно за 90 дней до окончания курса (это самое раннее, когда ты можешь это сделать).

Работу искал с первого месяца магистратуры. С этим помогал центр карьеры Корнелла, сотрудники которого:

· дают советы по исправлению резюме;

· советуют компании по интересам студентов;

· приглашают компании выступать с презентациями в кампусе;

· устраивают блиц-интервью, где компании отбирают студентов.

На блиц-интервью приглашают не всех студентов, а только тех, кого отберет компания из заранее присланных резюме.

· Отсутствие опыта работы в США.

· Отсутствие разрешения на работу. Поэтому можно было начать работать только летом (через год после начала магистратуры).

· Отсутствие опыта работы в Data Science и Machine Learning. А Виктор был заинтересован именно в этих позициях.

· Программа бакалавриата была сконцентрирована на электронике и механике, а не на машинном обучении.

· 99% компаний в США берут на стажировки (куда достаточно легко попасть) только студентов, которые потом вернутся на учебу. Для остальных – полный рабочий день с более высокими требованиями к соискателю.

После определения проблем с поиском работы можно было приступить к их решению. Для этого Виктор:

· Начал брать курсы на Coursera и Udemy по темам Data Science, что существенно повысило компетенции.

· Создал аккаунт на Github. Все проекты с курсов в магистратуре и Kaggle выкладывал туда, чтобы работодатель их видел. Делал максимально качественно и ответственно, чтобы на собеседовании люди были более уверены в моих навыках.

· Зарегистрировался на платформах Dice, Monster, Glassdor. Заполнил там профиль и прикрепил резюме, чтобы работодателям было проще меня найти.

· Заполнил профиль на LinkedIn. Начал искать и добавлять рекрутеров из интересующих его компаний. Так Виктор видел в ленте посты с новыми вакансиями и можно было сразу выбирать интересную позицию и отправлять резюме.

Однако возможность добавить в свое резюме самую сильную строчку появилась случайно.

Лучшей рекламой Виктора как кандидата для работодателей стал проект thelearningmachine.ai. Поучаствовать в нем получилось случайно. В декабре, когда закончился первый семестр, Виктор осознал, что недостаточно хорошо понимает алгоритмы искусственного интеллекта. Ему хотелось сформировать полную картину их взаимодействия и понять, когда и какой лучше использовать.

Для этого он занялся работой над конспектами. Переписывал их, составлял карту алгоритмов, добавлял для каждого описание.

Результат работы ему нравился, но мешало ощущение, что им может пользоваться только он. Однако Виктору хотелось поделиться переработанными конспектами и с более широкой публикой.

И однажды он совершенно случайно наткнулся в группе по искусственному интеллекту на Facebook на пост русского парня из Амстердама. Он создал сайт, где планировал создать интерактивный учебник по Data Science с простым объяснение сложных алгоритмов, используя много примеров и визуальной информации.

Перйдя по ссылке, Виктор увидел карту алгоритмов искусственного интеллекта, которая была очень похожа на составленную им в конспектах. После этого он списался с создателем сайта, показал примеры того, что сделал, и предложил свою помощь. В итоге они начали сотрудничество.

Все зимние каникулы Виктор писал конспекты для этого сайта, дополнял их и улучшал. Делал так, чтобы другие люди могли удобно пользоваться конспектами. Это была кропотливая работа, где он думал над каждым словом и примером.

К концу каникул Виктор добавил в резюме ссылку на сайт thelearningmachine.ai. И это было верное решение, которое сильно помогло на собеседованиях.

К концу первого семестра Виктор начал получать приглашения на первые собеседования. Он сильно волновался из-за предстоящего интервью на английском языке, в знании которого был еще не до конца уверен. Поэтому заранее подготовился, чтобы выгодно показать себя работодателю.

Виктор 2 дня провел за выписыванием в блокнот важных деталей своего прошлого, выбирая полезную для работодателя информацию, которая показала бы его с лучшей стороны. Потом заучил текст, чтобы ничего не забыть из-за стресса. На первых интервью приходилось специально периодически делать паузы, чтобы текст звучал естественно. После десятка интервью стало гораздо легче. Виктор привык разговаривать с работодателями, расслабился, начал рассказывать свою историю интересно и увлеченно.

Впереди был еще второй семестр и здесь количество интервью увеличилось. Все из-за приближающейся даты выпускного и получения разрешения на работу. Также этому способствовало увеличение количества проектов в портфолио.

Виктору сильно помог проект thelearningmachine.ai. О нем спрашивали практически на каждом интервью, отмечая, что это выгодно отличало его от других соискателей, так как оказывает реальную заинтересованность в машинном обучении и за пределами работы и учебы.

После всех собеседований Виктор попал в непростую ситуацию. Все финальные раунды и выпускной выпали на одну неделю. И она получилась очень загруженной. В субботу – выпускной в Нью-Йорке, во вторник – собеседование в Чикаго, а в четверг – интервью в Коннектикуте.

Немного о том, как проходит интервью. Виктор рассказывает о позициях по искусственному интеллекту или машинному обучению. В других сферах может быть иначе.

Интервью занимало в среднем пару месяцев и состояло из нескольких этапов:

1. Скрининг. Разговор с рекрутером о бэкграунде и оценка софт скиллов.

2. Техническое интервью. Спрашивают про алгоритмы искусственного интеллекта. Нужно дать технические детали, принципы работы, плюсы и минусы.

3. Кодинг-интервью или кейс. Самая интересная часть.

4. Финальный раунд в офисе компании

Для кодинг-интервью нужно писать код в реальном времени, чтобы его видел интервьюер. Для этого с соискателем созваниваются по видеосвязи с трансляцией экрана компьютера, и он решает поставленные задачи.

Кейс-интервью – это сложнее, но намного интереснее. В нем дают бизнес-задачу и 1-2 недели на решение. Работодателю нужно прислать готовую программу и презентацию на проверку.

Если компании все нравится, то соискателя приглашают на интервью в офис компании. Там будет общение с руководителями, инженерами и презентация кейса перед сотрудниками.

Из 3 компаний, которые предложили Викору работу, он выбрал Opex Analytics, позиция Data Science Consultant. У компании есть офисы по всей стране, в том числе и в Нью-Йорке, где он учился. Но Виктор устал от этого города и хотел сменить обстановку, и поэтому устроился в головной офис в Чикаго.

Эта компания занимается AI-консалтингом, но с нюансом. Вместо традиционной для консалтинговых компаний презентации по результатам работы, они делают для своих клиентов полноценный программный продукт. Пользовать может сам его настраивать под свои нужды с помощью простого и интуитивного UI-интерфейса.

Такой формат работы интересен, потому что оказывает реальное влияние на мир и позволяет видеть результаты своего труда. Постоянная сменяемость проектов тоже была плюсом. Виктор регулярно работает с разными индустриями, что позволяет очень быстро развиваться в разных индустриях и наращивать экспертизу.

Весь офис – это один большой опен спейс. В одном помещении за соседними столами сидят руководители и рядовые сотрудники. Можно подойти к любому человеку и получить ответ на свой вопрос. При этом общение происходит на равных, без учета должностей.

Все открыты к обратной связи и критике. Каждый понимает, что его знания ограничены, поэтому каждый с радостью готов делиться опытом с коллегами и получать от них обратную связь. Критиковать стараются в формате одобрения-комплимента, дают советы.

Работать можно, когда удобно – строгого графика нет. Главное - выполнять поставленные задачи. А приходите и уходите, когда захочется. Можно даже работать из дома. Также отсутствует сложная отчетность по проектам тоже нет. После завершения задачи нужно просто написать своей команде в Slack.

Немного о патентовании технологий в США. Этим Виктор занялся, пока ждал разрешения на работу, так как было свободное время. Он вспомнил об увлечении темой аэродинамики в устройствах робототехники, которой занимался во время бакалвриата.

Виктор поднял свои записи и исследования с тех времен, поискал в интернете похожие материалы и не нашел информации по таким технологиям. Поэтому и решил их запатентовать. Несколько недель изучал, как происходит получение патента в США. Сформировал план действий и начал по нему работать.

Для начала он перевел записи на английский язык и заполнил анкеты для подачи заявки в патентное агентство США. Чтобы увеличить охват аудитории разбил патенты на логические блоки, из которых впоследствии сделал статьи с аннотациями, ключевыми словами, которые были опубликованы во многих научных журналах.

Учеба и работа в США открывают множество возможностей. Сейчас у Виктора есть достаточно четкий план дальнейших действий.

Ближайшее время он планирует работать в Opex Analytics. Здесь еще есть перспективы для роста. Компания работает с крупными заказчиками из разных индустрий, что позволяет Виктору постоянно учиться новому и развиваться в профессиональном плане.

Дальше он планирует уделить больше внимания бизнес-стороне в работе компании, чтобы не концентрироваться только на техническом аспекте. Для него это важно, потому что есть желание в дальнейшем сделать свой стартап, в котором технологии искусственного интеллекта будут работать на благо общества. А тут комбинация технических бизнес-навыков очень пригодится.