Как бустануть джуну в карьере: истории студентов AI Talent Hub
Делимся мнениями, которые вдохновляют на развитие в ML/AI.
После окончания бакалавриата студент стоит перед выбором — пойти работать или продолжить обучение в магистратуре. По разным данным, примерно половина выпускников идут получать степень магистра. Причины у всех разные: кто-то хочет повысить свою конкурентоспособность на рынке труда, кому-то недостаточно квалификации бакалавра для выбранной профессии, еще часть хочет попробовать себя в другом направлении подготовки, а кто-то — мечтает об аспирантуре. Какую роль магистратура играет для студентов в действительности? Собрали вдохновляющие истории джунов, которые поступили в совместную магистратуру по искусственному интеллекту от Napoleon IT и ИТМО — AI Talent Hub — и за первый год обучения раскрыли свой потенциал на максимум. Их опыт и советы помогут разобраться, как развить себя и стать успешным специалистом в IT даже на старте карьеры.
Магистратура — стартовая точка в успешной карьере
По статистике Минтруда, процент трудоустроенных магистров выше, чем бакалавров. Но как правильно стартовать в карьере? Набраться опыта и показать в портфолио интересные проекты можно, например, поступив в проектную магистратуру. В её основе — реальная практика с задачами компаний из индустрии с последующим трудоустройством. Это, во-первых, сокращает период адаптации выпускника на рабочем месте, а во-вторых, учит их ориентироваться в требованиях, которые ставит бизнес.
Андрей Семенов, магистрант 1 курса AI Talent Hub, ML Engineer в ГИД (дочерняя компания «Газпрома»)
Хотел поступить в магистратуру сразу после бакалавриата. На тот момент я уже работал в небольшой компании и считал, что мой уровень — это продвинутый джун. Мог работать самостоятельно, знал, где и как найти информацию, но в какой-то момент достиг потолка — хотелось развиваться.
О магистратуре узнал случайно на ODS. Отправил проект на конкурс за неделю до окончания приема заявок и победил. Меня привлекло то, что магистранты работают над реальными бизнес-задачами компаний-партнеров, а пары ведут практики и эксперты в ML. Большой прорыв в росте дал хакатон в первую неделю учебы — я научился продуктовому мышлению и теперь всегда задаю себе вопрос: «Зачем мы это делаем?».
Главное, что отличает учебу в магистратуре — большой объем информации и проектной работы. Раньше я замедлялся в решении задач, если тема была для меня новой. Сейчас подход изменился. Я стал больше делать руками, пробовать на практике, изучать и сразу применять. Особо можно выделить курс «Рекомендательные системы» от МТС — очень много инженерных и практических задач, которые не решить без знания теории и ее применения. В первом семестре я работал с проектом «Работа.ру» и Марком Паненко по поиску вакансий — удалось подобрать оптимальный энкодер текста, объединить вектор текста с табличными данными, обучить несколько моделек (baseline, нейронные модели). Так я получил практический опыт и начал делать то, что раньше только знал в теории. Сегодня это помогает мне в работе.
После первого семестра я понял, что значительно перерос своих коллег и начал искать вакансии, успешно прошел собеседования в ГИД — цифровая экосистема, которая объединяет компании Группы «Газпром» — и теперь работаю там.
Идти в магистратуру стоит. Даже если ты уже прокаченный, то всегда есть возможность стать экспертнее и сильнее. Ещё один плюс — связи и возможности, которые остаются с тобой на всю жизнь после окончания учёбы и помогают развивать текущие проекты.
Проактивность — ключ к успеху
В новых условиях начинающим IT-специалистам для развития карьеры нужно быть проактивными. И, может быть, писать по 100 сообщений в день на LinkedIn или в Telegram не стоит, но ходить на митапы, принимать участие в хакатонах, выстраивать нетворкинг и налаживать профессиональные знакомства точно нужно. В магистратуре это сделать легче. Ведь рядом с вами находятся люди, объединенные схожими ценностями, что и вы.
Евгений Безмен, магистрант 1 курса AI Talent Hub, работает на позиции Junior ML Engineer в Сбере
После бакалавриата я искал магистратуру в дистанционном формате, чтобы быть в любой точке страны и мира. Наткнувшись на AI Talent Hub я обратил внимание на интересный учебный план. Я ещё не знал, что это проектная магистратура. Но, оказалось, этот формат мне очень подходит. И, что круче, за последний год в магистратуре моя жизнь стала заметно интереснее.
За первый семестр я успел поработать в двух классных проектах, один из них был связан с биологическими вирусами, другой — с измерением цензурируемости в сети Ethereum. С последним мы даже выиграли грант в размере 20 000 $. А на стартовом хакатоне Data Product Hack мы с командой работали над задачей Napoleon IT и создали сервис по генерации AI-открыток. Позже представили его на форуме креативной молодежи в Санкт-Петербурге в 2022 году, а также на конференции о применении ИИ Data-Driven Life Conference. Идею оценили в научных и молодежных комитетах Санкт-Петербурга.
Учеба хоть и полностью дистанционная, но местами бывает очень интенсивной. Приходится изучать новые технологии и инструменты в очень сжатые сроки. В общем, скучать не приходится!
Но главный плюс магистратуры — это сообщество, в котором ты оказываешься. У нас на программе примерно 100 человек. И это не просто джуны, которые вчера закончили бакалавриат. Немало среди нас и тех, кто уже успел поработать не в сфере IT, и очень классно перенимать их жизненный опыт. До магистратуры я уже был знаком с двумя менторами, которые сильно на меня повлияли — Максим Шевченко и Ирина Елисова. Позже Макс стал нашим ментором на хакатоне, а Ира — на курсе от МТС.
Сообщество помогло мне в поиске работы. Я откликнулся на вакансию, которую направил действующий сотрудник Сбера и мой одногруппник нам в чат. Так я попал на стажировку, а теперь работаю на позиции Junior ML Engineer. Не планирую на этом останавливаться, ведь впереди второй год обучения, а я стремлюсь к грейду Middle.
Инвестиции в джунов — не тренд, а необходимость
Инвестировать в джунов и нанимать их могут позволить себе не все компании. Например, крупные игроки, такие как МТС, Сбер, VK, Ростелеком, обладают достаточными ресурсами, а небольшие студии держат их в резерве. Несмотря на то, что сейчас на рынке наиболее востребованы мидл-специалисты, важно понимать, что работа с джунами — это игра «вдолгую». Цель крупных компаний — сделать так, чтобы начинающие специалисты постепенно наполняли core-команду мидлов и сеньоров, а цель джуна — набраться опыта за этот период.
Евгений Бакаев, магистрант 1 курса AI Talent Hub, стажер data scientist в Ситидрайв
Когда я поступил в магистратуру AI Talent Hub, я работал параллельно интернет-маркетологом и fullstack-разработчиком. Год горел идеей войти в Data Science, понемногу учил базу в Computer Vision, но не мог устроиться даже стажером. Частично, потому что не верил в себя, частично — были недостаточно развиты харды.
На старте учебы в магистратуре уровень моих знаний был ниже среднего. Но благодаря трёхмесячной практике в компании-партнере 3DiVi я быстро прокачал свои харды и понял, что я многое могу. Там мы исследовали нестандартные ситуации на дороге — ДТП, остановки, внезапные пожары, драки. Научился работать с трекерами объектов на видео, автоенкодерами, opencv. Так я начал понимать, какие методы могут отлично помочь в решении задачи, а какие не стоит пробовать. На курсах «Удаленная работа в IT» и «Карьера в IT» прокачал свои софт-скиллы — теперь мне проще работать в команде и договариваться с людьми.
Такой бурный старт поспособствовал тому, что я быстро нашел стажировку в крупной компании — топ-2 каршеринге в России — в Ситидрайв. Сейчас работаю здесь, а за плечами уже один полностью реализованный с нуля проект в Computer Vision.
Сообщество сильно изменило меня. Мне стало гораздо проще вливаться в незнакомый коллектив. Очень круто, что эксперты постоянно помогают развивать харды и вдохновляют на новое. Сейчас с одногруппниками мы помогаем создавать коммьюнити AI Talent Hub, подтягиваем отстающих — я тоже был таким на старте.
AI Talent Hub — твой буст в карьере
Проект AI Talent Hub, созданный университетом ИТМО совместно с Napoleon IT — это проектная бесплатная магистратура по искусственному интеллекту в дистанционном формате, ориентированная на реальные бизнес-запросы. Помимо того, что это новый формат образования, это также комьюнити специалистов по машинному обучению, в котором объединяются таланты, ведущие компании и эксперты из индустрии. В 2023 году на программе открыто 200 бюджетных мест для талантливых и мотивированных начинающих специалистов со всей России.
К проекту уже присоединились лидеры отраслей: МТС Digital, Sber AI Lab, «Газпром нефть», «Татнефть», VK, «Яндекс», Huawei Noah's Ark, Работа.ру и другие. Вместе они развивают лучших студентов, создают авторские курсы, обучают на реальных задачах бизнеса, а их представители становятся преподавателями-практиками и менторами для студентов.
Цель AI Talent Hub — интегрировать в себе экспертизу разных партнеров: потенциал академического вуза, практический опыт Napoleon IT и других компаний для того, чтобы в ближайшие пять лет вывести более 700 магистрантов на позиции миддл и сеньор специалистов в Data Science.
Присоединиться к сообществу AI Talent Hub можно в качестве студента через вступительный экзамен — прием документов заканчивается 4 августа 2023 года – для поступающих на бюджетные места; 25 августа 2023 года – для поступающих на контрактные места.
А также в качестве партнера проекта — пишите на почту aitalenthub@gmail.com.