{"id":14293,"url":"\/distributions\/14293\/click?bit=1&hash=05c87a3ce0b7c4063dd46190317b7d4a16bc23b8ced3bfac605d44f253650a0f","hash":"05c87a3ce0b7c4063dd46190317b7d4a16bc23b8ced3bfac605d44f253650a0f","title":"\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0441\u0435\u0440\u0432\u0438\u0441 \u043d\u0435 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432 \u043d\u0438 \u043a\u043e\u043f\u0435\u0439\u043a\u0438","buttonText":"","imageUuid":""}

Чтобы быть успешным в IT, это надо любить

Советы начинающим в DS от Александра Брут-Бруляко.

Обсудили с Александром компетенции начинающего DS инженера, треки карьерного развития и форматы обучения.

Александр Брут-Бруляко
Преподает в OTUS на курсах Machine Learning. Professional и Natural Language Processing.

Расскажите немного о себе, какой путь в IT вы прошли, как пришли в преподавание?

Я окончил Мех-Мат МГУ в 2004 году и стал преподавателем в местном университете в Костроме, где позже защитил кандидатскую. В 2011 году со своим коллегой мы открыли IT-компанию, специализирующуюся на веб-проектах и браузерных играх на Python. Компания развивалась, достигнув пика в 25 сотрудников, но в 2014 году мы столкнулись с трудностями из-за прихода федеральных IT-компаний в наш город.

В 2016 году я принял предложение работы в ювелирной отрасли, начав свой путь в Data Science. После этого я работал в банке, открыл интернет-магазин, руководил разработкой в региональном ритейлере и даже успел поработать аутсорс DS инженером в AVITO. С 2021 года работаю на удаленке в СБЕР в роли DataScientist и ML Engineer. Сначала работал в Лаборатории нейронаук, где мы делали модели персонализации, сейчас работаю в подразделении GigaLegal — учим Гигачат Российскому праву.

Какими навыками и знаниями должен обладать начинающий разработчик, чтобы найти работу в сфере DS?

Если говорить именно про роль DS, не аналитика, то джун должен быть в первую очередь айтишником: не бояться консоли Linux, знать про json, xml, python, уметь работать с файлами, подключаться к БД. Ничего сверх основ, но уметь это делать сходу, отвечать на вопросы на собеседовании без ступора и гуглежа. Важно знать теорию DS — задачи классификации, регрессии, метрики, основные алгоритмы, модели, что есть в sklearn — классический ML.

Не требуется иметь опыт в DS, но надо уметь с первого дня прийти и начать работать. Джун — это человек, который способен сделать самостоятельно простую задачу, если ему написать, какие шаги сделать. Конечно, надо владеть терминологией, чтобы уметь гуглить, любой айтишник всегда очень много гуглит.

Какие советы вы можете дать начинающим в DS для построения карьеры?

Основное — это интерес. Чтобы быть успешным в IT, надо это любить. Надо с интересом все это изучать и укладывать в свою голову: теорию, инструменты, кейсы, обязательно практиковать. Если нет практических задач, хотя бы изучать задачи и решения на Kaggle. Смотреть на реальный мир и в голове прикидывать, что и где можно улучшить, применив ML. Хорошо, если DS станет не только вашей работой, но и любимым хобби, хотя бы в начале карьеры.

Второй основной совет — не бояться. Не бояться гуглить. Не бояться ходить на собеседования. Не бояться браться за задачи. Не бояться читать книги и документацию на английском и т.д. Не бояться выглядеть глупым. Не бояться задавать вопросы и предлагать решения, даже очевидные, простые или дурацкие. Не бояться ошибаться.

Третий совет — всегда делайте бейзлайн. Не начинайте задачу с крутого и сложного. Просто сделайте первую разумную, легкую, базовую модель. В половине случаев этого хватит. Бизнес будет вас любить за быструю проверку и выкатку бейзлайнов. Доработки и усложнения вы будете делать потом, если начальство сочтет, что это нужно. Быстро и минимально достаточно — чаще нужнее, чем сложно и круто. А хороший бейзлайн может сделать и джун!

Реально ли начать карьеру в DS, если ты не 20–25-летний выпускник Бауманки или МФТИ, а 30–40-летний человек, который решил сменить сферу деятельности?

Да, реально. Но сложнее. Здесь дело в карьерных линиях. В крупных IT компаниях есть программы стажировки. Но они ограничены по возрасту. Где-то до 30 лет, где-то только выпускники. Типовая карьерная линия в IT компаниях — это сначала стажер, потом джун. Просто джунов с рынка почти не нанимают, их выращивают сами — под свои инструменты, подходы, задачи. С рынка нанимают специалистов от мидл и выше. И чем круче компания, тем выше уровень найма с рынка. В некоторых компаниях с рынка нанимают только сеньоров, а всех остальных выращивают внутри.

Если в 30-40 лет вы джун, то ваш путь, скорее всего, в небольшие отраслевые компании третьего эшелона. К лидерам рынка вы не попадете. Производства, заводы, ритейлеры среднего размера, небольшие банки — им тоже нужны аналитики, DS инженеры. Они платят немного, но могут брать джунов. Это будет работа в офисе,в первый год за небольшую ставку. Только через 1-2 года, набравшись опыта, вы станете условным мидлом. А года через 3 войдете в профессию: вам начнут звонить рекрутеры, звать в компании второго эшелона. Еще года через 3 у вас будет шанс попасть и в первый эшелон — крупные IT-компании или к лидерам рынка, если вы не только работали работу, а еще и изучали DS в разных его видах и аспектах, т.е. DS был вашим хобби.

На что стоит обратить внимание на старте карьеры?

При выборе, куда идти джуном, смотрите не на деньги, а на задачи, которые придется решать, и есть ли в компании кто-то, у кого можно учиться. Если вы окажетесь единственным DS инженером в компании, из которой ушел предыдущий “джун”, вам будет сложно научиться хорошим практикам. Лучше идите туда, где внутри есть кто-то с большим опытом чем вы. Обсуждая, делясь знаниями, работая в команде, вы станете более ценны для рынка, быстрее наберетесь знаний и навыков.

Но будьте готовы первый год работать за небольшие деньги. Настоящие IT зарплаты придут к вам года через 3.

Как учиться новичку в программировании? Какой формат обучения вам кажется наиболее удачным?

Тут есть два пути: медленный и быстрый.

Медленно — все искать самому. Находить бесплатные курсы, смотреть видео, практиковаться на kaggle, читать книги (зачастую на английском). За пару-тройку лет можно набраться теории и практики для попадания на позицию джун.

Быстрый — проходить платные курсы. С системой занятий, практиками, обратной связью. Причем может даже не один курс, а два или три. По моей практике преподавания — человек что-то осваивает и запоминает, когда это ему сказали 3-4 раза и под разными углами, в разных ситуациях. Так можно пройти путь до джуна быстрее. Корочка о пройденных курсах от авторитетной компании — это плюс на собеседовании, на это смотрят при прочих равных.

Расскажите про вашу преподавательскую деятельность в OTUS.

В OTUS хорошие курсы. Они покрывают спектр базовых навыков и дотягивают до нужной для джуна планки довольно быстро. Некоторые курсы более продвинутого уровня принесут пользу и бывалым IT-шникам. Хорошо структурируют знания, расширяют кругозор, раскрывают многие фишки и подходы.

И я сам, и все коллеги — настоящие практики. Мы люди из индустрии, которые многие вещи делали и знаем на практике. Поэтому тут нет лишней и ненужной теории. Ровно то, что поможет вам решать практические задачи.

Особенно радует, что со мной в СБЕРе работают мои бывшие студенты из OTUS.

Что пожелаете своим студентам в новом году?

Пожелаю всем нам становиться хорошими DS инженерами. Сейчас свершается построение нового технологического будущего. Искусственный интеллект будет приходить к нам, как когда-то пришли компьютеры, интернет и мобильные телефоны. И именно мы с вами должны это сделать. И сделать надо хорошо!

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда