Как я получил первый заказ на фрилансе через 3 месяца обучения на разработчика нейросетей

Всем привет и да, это история про 28 летнего парня, который ушел с «нелюбимой» работы, хотя и вполне высокооплачиваемой, в IT. И сделал я это не из-за денег. Иногда жизнь просто требует перемен. Стоит рассказать, с чего я начинал, какие знания имел за спиной и почему в принципе решил перейти в эту сферу.

Как я постепенно решался уйти в программирование

Я думаю, у большинства людей, которые проработали какое-то время в своей первой сфере, встает вопрос: «А надо ли оно мне»? Моя должность была нескучной, но и не доставляла какого-то специфического удовольствия. Даже близко не было «горящих» глаз, свободного времени – вся жизнь превращалась в работу. Плохо ли это? Не думаю, но многие проводят на рабочем месте большую часть жизни, но именно поэтому нужно выбирать свой род деятельности осознанно.

Когда я был моложе, я пошел в направление, где в перспективе могли неплохо платить. Так и получилось, вот только работа эта надоела через 3 года полностью, а решился я с нее свалить только по истечении еще трех лет.

(Никому не советую такое практиковать. Не нравится работа? – перестраивайтесь, сэкономите кучу нервов. )

Всего было несколько вещей, которые меня конкретно не устраивали помимо самой специфики профессии: отсутствие сложных задач и зависимость от времени и места работы. Последний пункт был особенно проблемный – я планировал переезд в Москву со своей семьей уже много лет (была квартира), но моя должность четко привязывала к городу средней полосы и конкретному предприятию.

Ну и естественно в какой-то момент меня заинтересовала тема с программированием, как человека, который поигрывал в игры и учился на тех. специальности. Тогда еще это было не особо модно, ITшники казались не очень веселыми ребятами без личной жизни.

Я решил начать с медленного старта. И в течение двух месяцев помаленьку корпел над языками, глянул курс от Simple Code, но в общем-то все мое понимание айти на этом и закончилось.

У меня была простая формула: заняться программированием? – выучить язык.

Я уже знал про Phyton (у меня даже сохранилась книга Майка Доусона), но конкретно тогда думал, что для вакансии моей мечты нужен какой-нибудь язык самого общего назначения, например, C++.

Конечно, такой короткий путь в два месяца закончился, когда я решил подойти к вопросу об устройстве на работу) Открыл парочку видосов, где ребята прям онлайн проходили собеседования и оказалось, что программирование не про языки и не про решение примитивных задач.

Фреймворки, криптография, всякие HTTP, API – подобные вещи требовали много времени на изучение. Я попросту не ждал, что получу свою первую работу быстро, хотя тогда был большой дефицит кадров. Интерес? – было интересно, но жизненные обстоятельства говорили в пользу того, что стоит отложить это дело в долгий ящик и смотреть на программирование как на увлекательное хобби, которое не принесло бы денег. По итогу я радостно продолжил посвящать все свое свободное время работе)

Когда пришла волна «хайпа» (а это 21–22 год), я уже понимал, что в IT не все так просто, как кажется молодым падаванам, а зарплаты там сполна оправданы тяжелым трудом обучения. В общем, глянул я на этих наивных ребят и на какое-то время вообще сферу программирование оставил. Но не так давно мне чисто по-дружески пришлось передавать отчеты от программистов из Data по потребительским кредитам. Я смог поболтать с ними в неформальной обстановке, и пару раз тема заходила про их работу.

Уже тогда нейронки набирали популярность, а некоторые мои знакомые втыкали в Mid Journey. Посмотрел в целом список вакансий на ML разработчика, оценил зарплаты, вспомнил свое обучение в ВУЗе, нынешний опыт на работе и т.д. Начнем с того, что мне все еще нравилось программирование, но теперь появились обстоятельства, которые говорили об этом как о профессии. Стоял вопрос о направлении. Ну и выбрал свое направление – нейросети. И не только на волне популярности. Мне показалось, что это самое перспективное направление в программировании и будет больше маневра для конкуренции.

И, что так же для меня было важно, направление сложное. Сколько Web-разработчиков сайтов породил наш интернет и сколько из них смогли за нормальный срок найти работу?

К тому же давайте честно. Сейчас практически везде: от Озона, Яндекс-маркета, служб доставки, банков и до научных исследований, игр – используются нейросети, чтобы просто обрабатывать терабайты информации. Можно взять любой средний-крупный бизнес и что-то для него придумать.

Просто приведу пример, недавно снова нужно было пойти в Сбер, чтобы поставить их официальное приложение на айфон. Пришел, взял талон, попал к старшему менеджеру. И, конечно, он обрабатывал меня целых 5 минут на взятие кредитной карты) «Вам доступно уникальное предложение как клиенту, вам одобрят сумму…» И мне стало понятно, что без работы программистов Сбера тут не обошлось, иначе, как они бы поняли, что конкретно Я как клиент смог бы получить кредитку: анализ моих транзакций, поступающих внешних переводов, суммы моих вкладов…

Поэтому для применения в бизнесе нейросети и Data – находка. Честно говоря, я даже стал грезить о каком-нибудь мини-стартапе)

Ну и естественно решился на занятие Data Science, нейросетями и машинным обучением. Сложно, интересно, работа есть.

А стоит ли оно того, проходить путь самообучения?

1. Отсутствие системы. Когда ты учишься сам, помимо самообразования, нужно составлять план обучения, структурировать информацию. Я столкнулся с этой проблемой, когда делал первый заход в программирование. В результате все время сидел и бездумно учил синтаксис языков.

2. У самообразования нет дисциплины. И я не про «лень», «прокрастинации», а про способность не уходить «от темы». Нужно методично и максимально быстро получить оффер или первые рабочие задачи на фрилансе, а по итогу укатываешься в «лес да по дрова» и ты занимаешься не ML разработкой, а Java (причина тут, кстати, пункт 1.)

3. Отсутствие взгляда со стороны. Трудно «понимать», пишешь ты нормальный код или нет. Можно попросить какого-нибудь опытного программиста из друзей между перерывами посмотреть твой рабочий код, но у меня таких не было, да и постоянно напрягать подобного человека не очень-то вежливо.

4. Я хотел все сразу и в красивой обертке. Да, я такой плохой, что вы мне сделаете?

В конечном счете причины с первого по третий пункт серьезно бы стопорили мой путь к первой работе.

Я знал, что на территории СНГ много всяких посредственных курсов, пройдя которые за 3 месяца, ты якобы с ноги выбиваешь дверь в IT… Их я отмел, не глядя. Программа должна быть не менее 9 месяцев, включать большой блок по питону и Data и кураторы должны иметь прикладной опыт.

Сомнения с отзывами Цифротеха или скука с онлайн-школами

Выбирая из нормальных школ, я прошел 6-8 бесплатных вебинаров, но так и не смог вдохновиться ими. Предложения и условия хорошие, но очень скучные в своей однотипности. Отличные программы и преподаватели, но нет того, ради чего захочется бежать на занятия вприпрыжку и уйти с головой в программирование. А мне хотелось именно так: найти нечто увлекательное, с идеей ради которой и повкалывать годик не обидно.

В итоге, как ни странно, под запрос лучше всего подошла эксперементальная программа Цифротеха по изучению нейросетей. И хотя выглядело это все, как большая авантюра, я ни разу не пожалел, что вписался именно в нее.

Почему авантюра, потому что информации о программе, прямо скажем, не было вообще. Толком, я даже не понимал, чем в итоге буду заниматься. Так еще и нагуглилась большая куча отзывов, как Цифротех разводит людей на фотоаппараты и телевизоры:)

С отзывами все быстро встало на место. Интернет-магазин, который взял одноименное звучное название и отрабатывает покупателей бытовой техники через маркетплейсы к разработке ИТ отношения не имеет.

Зато программа мне запала. Преподавателей с таким реальным предпринимательским опытом найти не просто. В плане фриланса и продажи ИТ решений у них точно есть чему поучиться. А мне всегда хотелось быть не просто штатным винтиком в отделе, а скорее свободным партнером на аутсорсе со своим графиком и условиями. Получать не зп, а прибыль, которая иксует твой доход сразу на 2 порядка вверх, и имеет перспективу роста. И то, что они прежде всего разработчики, а не онлайн-школа играет здесь не последнюю роль.

Программирование от Фреймворков до кластеризации данных

Признаться честно, когда уже зашел на программу, в очередной раз осознал, что учится нужно год. Но по-другому быть и не могло. Чтобы войти в тему нейросетей и Data, нужно было не просто изучить пару фреймворков, а прямо начать получать «образование». В процессе обучения я почувствовал себя почти студентом на заочке.

Архитектура YOLO, кластеризация данных, теория графов.. Честно говоря, 5 лет назад я думал, что фреймворки – это самое сложное, с чем я столкнусь. По итогу, местами я безбожно тупил (привет генетическим алгоритмам), а некоторые задачи вне курса требовали от меня нескольких дней для поиска решения. Но решение всегда находилось. Спасибо вовлеченным кураторам-энтузиастам, которым не все равно на тебя и твои цели. В этом и было все удовольствие от программирования: трудности, постоянная интеллектуальная деятельность в голове ну и кайф от сакральных полученных знаний, которыми никто помимо меня от знакомых не владеет.

Кураторы на курсе заморочены не только учебными целями. К примеру, в нашей группе действует система личный трекинг - это когда вместе с кураторов мы ставим профессиональные или бизнес-цели связанные с программированием, бьем их на задачи и под руководством куратора медленно, но верно движемся к ним. Такие вещи создают ощущение, нарастающее ощущение будто работа в таком сложном направлении никогда не станет рутинной.

PS. Если кто-то работает уже больше трех лет – напишите, как там вообще? Устали?

Самое главное, на курсе была не только систематизация, поддержка кураторов, но и участие во всяких внешних активностях. Я знаю, что некоторые ребята находят работу и подработки после турниров по типу AI Journey Contest. Мне в этом плане не повезло, но и ничего страшного, потому что я получил немного другой профит – связи.

На одном из таких мероприятий, будучи в одной команде с сокурсниками, у меня получилось «заобщаться» с парнем из Москвы. Он относительно молодой, только окончил ВУЗ по специальности «информационная безопасность». Университет был региональным, так что, по его мнению, образования там нормального не дали, он решил как-то компенсировать эту проблему курсами. На самом деле, факт, что он выбрал другое направление (ИИ) – многое говорит.

Обсуждали моменты по обучению, делились домашкой, иногда кидали друг другу интересные опенсорс проекты, статьи и т.д. Через несколько недель уже сделали тг-канал, который использовали как хранилище. В конце концов, мы всерьез задумались о том, чтобы начать заниматься парным программированием. Зачем? – ну представьте, вы – два новичка и хотите получить первые заказы, у вас не особо много опыта, постоянно сталкиваетесь с ошибками, которые сами исправляете иногда по несколько дней. Почему бы не скрестить умы и получить в два раза больше профита? Мы написали даже парочку кейсов исключительно под нас двоих, чтобы положить в портфолио и брать некоторые задачи совместно.

Именно с этого знакомства начинаются мои первые попытки наткнуться на какую-нибудь работу на фрилансе.

Первый заказ на 20к после 3ех месяцев обучения

Я думаю, что вполне заслужил звание самого быстрого фрилансера на всем Диком Западе Data – смог через три месяца получить уже неплохой заказ.

Я уже научился решать некоторые задачи и слегка в них углубился. Я уже пытался собрать портфолио для фуллтайм работы, но понял, что пока рано и по навыкам, и по загруженности). Совмещать учебу и фуллтайм работу программистом я не мог – все-таки хотелось доучиться.

Поэтому я параллельно был в активных поисках небольшой задачи на аутсорсе, под заказ. Так как в ходе обучения мне все-таки пришлось уволиться с предыдущей должности и начать тратить деньги с финансовой подушки, хотелось получить хоть какую-то финансовую поддержку на время.

Я прошерстил Хабр, tproger, вбил везде, где можно, свои предложения. Даже попал в закрытую беседу с админами каналов, которым нужны чат-боты, и почти получил заказ, но не срослось. Планировал пойти на Upwork – говорят там неплохие расценки за работу, но оказалось, что с 2022 года всех граждан РФ на сервисе блокируют. Был вариант выдать себя за гражданина другой страны(так некоторые делают), но меня напугала сама перспектива вечной блокировки, ведь для верификации нужен был паспорт. А паспорт у меня всего один. Облажался и «пока, пока Upwork». Ограничения в будущем могут и снять, а я останусь у разбитого корыта. По итогу получилось взять заказ после четвертого отклика на странице фриланса Хабра.

По ТЗ нужно было доработать систему для подсчета оборота на маркетплейсе. Конечно, здесь я конкретно испугался, так как подобные задачи требовали от меня знаний со следующих модулей курса, но, как ни странно, общими усилиями с моим партнером мы ее добили за несколько дней. Ключевое здесь – «добили». Нужно было проанализировать код предыдущего автора и дописать решение. И, честно говоря, предыдущий кодер реализовал какой-то костыль, который хорошо описывает подобный мем)

Почему в Айти стоит идти?

За все мое время обучения я понял, что программирование – это не просто, стоит приложить достаточно усилий, чтобы получить даже заказ на фрилансе. Многие авторы подобных статей про «ушел в айти в 30 лет с женой и детьми» пишут: «деньги не главное, айти нужно любить!»

Но давайте честно, как долго можно держаться на нелюбимой работе даже за хорошие деньги? Бесспорно, в любой «профессии» есть свои минусы, которые стоит учитывать и здесь нужно отталкиваться от личности. Программирование, например, требует серьезной усидчивости, гибкости ума, вдумчивости, готовности постоянно учиться – быть реально увлеченным.

Например, мое рабочее место выглядит сейчас примерно вот так:

Но самое главное, она просит честно работать. Я думаю, многим этого достаточно. Некоторые вкалывают, а за их труд практически ничего не платят. Это худший вариант, но таких сфер по рассказам знакомых, оказывается, не так уж и мало)

Есть парочка советов, которые я могу дать по итогам своего короткого обучения:

1. Ребята, не пренебрегайте математикой.

2. Помните, что самообучение – тоже неплохой вариант, но курс всегда будет чуточку быстрее. Никто не мешает изучать ML, Data и параллельно учиться чему-то другому или добивать свои скиллы, читать стороннюю литературу.

3. Старайтесь больше ориентироваться на реальные кейсы, а не абстрактные задачи. Думайте о бизнесе – его потребностях, это поможет вам собрать конкурентоспособное портфолио, особенно в Data. Программирование – это, в том числе про создание своего продукта, решения задачи для бизнеса. (кстати, на курсе был тг-канал, куда кидали иногда идеи западных стартапов – в будущем можно попробовать поиграть в бизнесмена)

4. Готовьтесь, что даже с обучением будет непросто и заранее выделите себе по 1–3 часа в день, в которые вас никто не посмеет отвлекать.

Я доволен своим результатом, уже ощущаю чувство «хорошо проделанной работы» и небольшой азарт, но конец обучения еще впереди.