Уйти со стабильной работы в совершенно новую сферу не только сложно, но и страшно. Ведь нужно снова начать учиться, ошибаться, переделывать, признать, что вы чего-то не умеете. Однако эти барьеры можно преодолеть благодаря правильно поставленной цели, сильной мотивации и практико-ориентированному подходу в обучении. Т&Р поговорили о смене карьерной траектории с выпускником программы профессиональной переподготовки НИУ ВШЭ «Современный анализ данных, глубокое обучение и приложения» Михаилом Арком о том, что подтолкнуло его уйти в IT, с какими сложностями он столкнулся в начале и как ему удалось устроиться на работу по специальности уже через полгода после начала обучения.

Михаил Арк

Выпускник Московского финансово-юридического университета МФЮА по специальности «менеджмент организации». Ранее работал менеджером, пришел в IT с нуля и окончил программу профессиональной переподготовки «Современный анализ данных, глубокое обучение и приложения» в НИУ ВШЭ. Специалист по машинному обучению в Matchflow.

Как преодолеть страх начать

По образованию я менеджер в торговле, на первых порах работал в банке и продавал кредиты, чтобы просто набрать опыт. Но никакого удовольствия я от этого не получал. Кроме того, на рядовых позициях было скучно: возможно, не хватало мотивации. Затем я стал рекрутером, это было совершенно не мое. И я решил, что пора менять траекторию. Стал супервайзером в аэропорту и контролировал множество процессов на протяжении 6,5 лет, но со временем меня перестала устраивать и заработная плата, и отсутствие какого-то движения — я не видел никаких перспектив для развития на этом месте.

Как это обычно бывает, 1 января я решил сменить профессию и уйти в совершенно другую сферу — в IT. Я понимал, что надо много учиться, чтобы освоить новую специальность. Входить в IT с нуля непросто, но реально. У меня в основном были развиты управленческие и коммуникативные навыки, которые, безусловно, нужны в любой профессии. Но hard skills, необходимыми для IT, я не обладал совершенно.

Я начал усиленно учиться, занимался математикой и программированием, проходил различные курсы, смотрел образовательные видео. Это была некая подготовка к прохождению программы ДПО. Все-таки онлайн-курсов мне было недостаточно, я хотел более глубокого погружения в область. Было несколько вариантов, где учиться, выбрал НИУ ВШЭ, так как для меня важен практико-ориентированный подход, моей целью при обучении было развить навыки, которые можно применить в самой работе. Кроме того, я хотел иметь официальное подтверждение своей квалификации.

У меня было ощущение, что я могу и сам освоить новую профессию: в сфере IT достаточно много открытой информации, но будет легче иметь ментора, который в любой момент может направить и подсказать. У меня было много вопросов, поиск ответов на которые занимал много времени. С ментором все проходит быстрее и легче.

Самое трудное — это принять решение начать учиться и снова стать студентом. Но в самом процессе обучения становится страшно интересно

Вначале я думал, что у меня ничего не получится. Но решил выложиться по максимуму и сделать все возможное. И это оказалось гораздо проще, чем мне казалось. Я начал учиться, и меня уже через четыре месяца после поступления пригласили работать.

Как проходил процесс обучения

В сентябре началось обучение, которое я совмещал с предыдущей работой, но уже в феврале устроился официально на новую должность как ML-специалист. Я вполне мог применить полученные знания на практике. Конечно, сложно было назвать себя на тот момент полноценным специалистом, но определенные скиллы в программировании уже имелись. Релевантный опыт, на самом деле, работодатель требует далеко не всегда.

Во время учебы ко Дню влюбленных я создал бота — генератора свиданий, который дает рекомендации для свиданий: пользователь в телеграме пишет, где он, чего он хочет от встречи, и бот выдает рекомендации, куда можно пойти. Собственно, этот проект и был в моем портфолио. На самом деле, о нем мало кто спрашивал, до этого как-то не доходило. На собеседованиях давали теоретические задания или просили решить практическую задачу. По большому счету они понимали, что нанимают вчерашнего студента, и особо не спрашивали про опыт. При устройстве на начальные позиции это особо никого не интересует. Все понимают, что ты в этом новичок, но главное, что ты готов развиваться в этом.

Вначале было не так просто «перестроить мозг». Все же есть некоторые математические темы, которые мне до сих пор не до конца понятны. Точнее, решить задачу смогу, но объяснить ее — вряд ли, но я стараюсь работать над этим и закрывать пробелы. Любые сложности мы преодолевали в команде. Мы собирались с однокурсниками и обсуждали вместе возникшие проблемы — некий взаимный менторинг. Кто-то один кусок понял, кто-то — другой, так и складывали общий пазл. Если находили пробел, который есть у всех, то обращались к преподавателю и он устраивал дополнительную консультацию.

Самое главное в процессе обучения — не оставлять пробелов. Если они возникают, обязательно надо вернуться и отработать эту тему, иначе ваши последующие знания будут неустойчивы

В Вышке очень плотная практико-ориентированная программа, поэтому, если ты что-то пропускаешь, лучше сразу вернуться, повторить, понять и только потом идти дальше.

Моим выпускным проектом была нейросеть, которая модернизирует слова: из древнерусских делает современные. Проект я не придумывал, а выбрал из предложенных научным руководителем. Никто не хотел брать эту тему — скорее всего, из-за формулировки «задача модернизации». Но после небольшого исследования я решил взять эту тему: она похожа на машинный перевод. Мне показалось, что за счет схожести языков можно добиться хорошего результата.

Я представлял, что должен получиться сервис, похожий на «Яндекс.Переводчик», только для русского и древнерусского: пишешь предложение, а он тебе выдает перевод в духе «гой еси».

Как известно, данные — пища нейросетей, а на практике оказалось, что данных для обучения крайне мало. Я собрал все, что можно было найти в открытом доступе, но этого оказалось недостаточно. Стало даже несколько обидно за русский язык, ведь материалов на тему перевода с древнерусского на русский не так много. Забавно, что самый полный словарь для русского оказался у украинского лингвиста, а самый полный словарь для английского — у канадских исследователей. Впечатляющего результата в модернизации добиться не удалось, но работа, проделанная для сбора и обработки данных, заслужила высокую оценку на защите проекта. И самое главное — я применил знания на практике, получил исследовательский опыт и обратную связь от коллег.

Какие знания и навыки пригодились в работе

Я единственный разработчик-аналитик в команде, который пишет Python-код. Идеи мы разрабатываем совместно, технический директор проводит ревью и помогает с развертыванием, но ответственность за распознавание, прогнозы и автоматизацию отчетности полностью на мне. Когда я только устроился, то приходилось у предыдущего работника вытаскивать буквально все знания, чтобы не было пробелов в процессе самой работы.

Практически с самого начала мне предложили реализовать проект, который мы обсуждали на собеседовании. Они искали человека, который мог бы решить конкретную проблему в компании. Я представил проект, и мне фактически дали карт-бланш на его реализацию. Компания, в которой я работаю, Matchflow, предоставляет автоматизацию закупок для аптек и обработку данных для производителей лекарств. Одной из проблем российского фармрынка является то, что существует огромное количество вариантов написания названий одних и тех же лекарств. Нет единой формы, списка, несмотря на то что Минздрав каждый год пытается привести все к единообразию. И моя задача состояла в том, чтобы научиться работать с этим и сделать сервис для распознавания и классификации аптечных товаров. Сегодня этот сервис успешно работает, и можно сказать, что я прошел некоторую проверку на профессионализм, решив одну из проблем рынка.

До обучения в Вышке мне не приходилось обсуждать различные подходы к решению технических задач; на мой взгляд, это особый навык. Во-первых, это умение слушать и отстаивать свое мнение, если ваше решение действительно может помочь решить проблему. Во-вторых, это умение корректно задавать вопросы к поставленным задачам. Насколько я понимаю, у многих студентов есть некий барьер, который мешает задавать вопросы даже на паре. Не все готовы признать, что им не все понятно.

В Вышке преподаватель часто даже во время лекции старается выстроить диалог и вовлечь студентов в дискуссию, в ходе которой можно задать вопросы и заполнить пробелы. Общение между студентами тоже очень важно: на работе также происходит обсуждение проблем. Всегда есть много подходов и альтернативных решений, нужно найти самое верное из них и при этом избежать возможных конфликтов.

Самые верные решения принимаются благодаря диалогу между равными людьми, которые имеют равный доступ к разговору

Здесь важно не сидеть молча и не делать только то, что тебе сказали, а предлагать, пытаться самостоятельно решить проблему, выработать решение проблемы, объяснить ее и доказать, почему нужно поступить именно так.

Рекомендации тем, кто хочет пойти в IT

Есть бесплатный онлайн-курс CS50 Гарвардского университета. Я всем его рекомендую, чтобы получить общее представление о программировании, а потом уже думать, в каком направлении двигаться.

Для входа в профессию в первую очередь необходимо сделать самостоятельное исследование — сопоставить свои потребности и цели с возможностями. Я раньше думал, что data science — это какой-то недосягаемый мир. Хотя на самом деле, чтобы начать, не нужно быть суперспециалистом. Чтобы начать строить карьеру, достаточно иметь базовые навыки в выбранной сфере.

После обучения мне показалось, что, в принципе, любую профессию можно освоить за год обучения. Любую, какая тебе действительно нравится и в которой ты готов работать на результат

Я учился от 25 до 40 часов в неделю. В таких условиях можно освоить почти любую профессию за год. Раньше мне казалось, что это нереально и этого могут достигнуть только какие-нибудь гении.

В IT очень важно определиться с областью с самого начала обучения. Я встречал людей с проблемами входа в IT именно потому, что они не понимали свои цели и потребности. Они думают: «Ну вот что-нибудь. Может, сайты. Может, игры. Может, еще что-то. Я не знаю». И все знания, которые им пытаются дать в ходе обучения, исчезают, потому что не имеют как такового практического применения и мотивация у студента слабая. Он не до конца понимает, зачем ему это все. Например, когда я поступал в универ, я сразу понял, что data science — это мое. Я сразу искал всем знаниям применение в своей области и сразу думал, в каких конкретных ситуациях на работе мне пригодятся эти знания.

Прежде чем входить в IT, нужно определиться, чего ты хочешь. Списки того, что бывает в этой области, можно найти в открытом доступе. Можно что-то из этого выбрать, а потом уже идти учиться именно через призму своей будущей работы. С самого начала думать о том, как ты будешь это применять в работе.

Очная программа профессиональной переподготовки в НИУ ВШЭ «Специалист по Data Science» позволяет освоить профессию с нуля. Благодаря адаптированному материалу, последовательному переходу от простого к сложному и практико-ориентированности студенты по окончании обучения становятся специалистами, готовыми к выполнению реальных рабочих задач.