«Я не ошиблась со специальностью»: Полина Яковлева об учебе на аналитика и стажировке в «Сбере»
Второкурсница программы «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект» Полина Яковлева исследовала мир Data Engineer даже летом. Сразу после июньской сессии студентка отправилась стажироваться в «Сбер», где искала поломки в доступах к базам данных. Этот опыт помог Полине приобрести новые навыки и убедиться в правильности выбора профессии. Чем запомнился первый год учебы и зачем первокурсникам работа — в нашем интервью со студенткой.
— Каким был первый год на программе «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект»?
— Было сложновато! Программа очень интенсивная, домашки нужно сдавать каждый день. А я всегда была человеком с синдромом отличника: долго сижу над каждой задачкой, довожу результат до идеала. Пришлось перестраиваться — научиться делать все просто на хорошем уровне.
— Вам удалось привыкнуть к такому темпу?
— Да! Сильно помогает общение с другими студентами. Мне повезло — я оказалась в компании друзей, где можно поговорить про учебу, пожаловаться друг другу. Вроде и хочется сказать: «Все, я больше не могу». А вижу, что ребята продолжают много работать и меня поддерживают, и думаю: «Ну, они сделали, значит, и я сделаю». И в обратную сторону это, конечно, тоже работало, — я и сама часто оказывала поддержку.
— Какое у вас впечатление от преподавателей программы? Какие предметы были вашими любимыми?
— Мне кажется, у преподавателей здесь есть одно общее качество — сильная подача в связке с высокими требованиями. И это здорово, такого подхода и ждешь, когда поступаешь в хороший университет. А еще мне нравится, что все занятия очень структурированные — чувствуется, что рано или поздно ты придешь к тому уровню понимания предмета, которого от тебя ждут. Но приходится и самой много учиться и основательно вкладываться.
Так было на математическом анализе, который вел Александр Игоревич Храбров. На лекциях Александр Игоревич очень подробно разъясняет сложный материал, дает ценные для понимания предмета комментарии. Без его лекций вникнуть в математический анализ просто невозможно! Еще было очень здорово учиться у Егора Федоровича Суворова — он вел курс по языку программирования С++. Егор Федорович объясняет буквально каждую строчку кода, всегда готов ответить на все вопросы, даже очень простые. А еще с ним всегда можно было поговорить о жизни вне занятий: как и зачем становиться программистом или как правильно отдыхать, чтобы лучше себя чувствовать. Мне кажется, это тоже очень важно!
Если говорить о предметах, то когда я готовилась к сессии, мне очень нравилась алгебра. Хотя предмет сложный, и я не всегда в нем разбиралась во время модуля, но при подготовке пришла к глубокому пониманию. Все разрозненные факты вдруг резко выстроились в целостную и понятную систему — я редко испытываю похожее чувство, поэтому, наверное, оно так запомнилось. Еще мне нравилась дискретная математика — наверное, тем, что была легче остальных предметов. И когда хотелось немного отдохнуть от всей нагрузки, я решала ее, чтобы переключиться.
— Вам уже удалось приобрести практический опыт на программе?
— В конце года у нас был проект по машинному обучению: весь поток разбился на команды по 3–4 человека, каждая группа могла выбрать свою тему. Мы создали веб-версию компьютерной игры «Шакал» и настроили для нее голосовое управление на основе технологии NER — Name Entity Recognition. Нужно было научить компьютер превращать звук в письменный текст и вычленять оттуда суть. Вот, к примеру, говорит игрок какое-то длинное предложение, а главное в нем — «пойти налево». Есть много библиотек Python, которые помогут выполнить эту задачу, но нам важно было понять, какие из них лучшие для нашей задачи и почему. В процессе мы также генерировали свой тренировочный датасет, который составил 40 тысяч комбинаций. Глобально это не так много, но в итоге наше управление работало корректно, и я помню то облегчение и ликующую радость, когда мы наконец-то достигли этого результата!
— Лето после первого курса вы провели в офисе! А почему решили поискать работу?
— Работа мне была нужна, чтобы убедиться, что я правильно выбрала специальность, и уже получать опыт. Начать карьеру хотелось сразу в Data Science, но я понимала, что пока рановато: не хватает знаний по математическому анализу, не проходили еще теорию вероятностей. Тогда присмотрелась к похожим направлениям и поняла, что Data Engineer — то, что нужно. Увидела, что «Сбер» предлагает стажировку как раз на такой позиции. И вообще у компании есть программа SberSeasons, по которой они набирают только студентов, что увеличивает шансы трудоустройства. Я подавалась во многие другие компании тоже, но в итоге выбрала «Сбер».
— Как проходил отбор в «Сбер»?
— В «Сбере» длинный отбор: заявку я подавала в марте, а результаты по ней пришли в июне. От кандидатов ждали знания Python, SQL, Hadoop и Hive. Я на хорошем уровне разбиралась только в Python и SQL, но решила все равно попробовать. В резюме рассказала о нашем проекте по машинному обучению, о победе в хакатоне «Нефтекод» на первом курсе, упомянула курс по С++. Мое резюме долго лежало без внимания руководителей, и я помню день, когда пришло грустное письмо, где мне сказали, что я, к сожалению, не подхожу. Я не сильно расстроилась: у меня был еще шанс пройти в «Яндекс», «Тинькофф», Альфа Банк, но стала больше напирать на учебу, искала летние школы и проекты по машинному обучению, чтобы приобрести новые кейсы и навыки для резюме. Но в начале июня мне позвонили из «Сбера» и все же пригласили на собеседование!
На собеседовании я постаралась произвести хорошее впечатление: накануне посмотрела видео на YouTube о Data Engineer, оделась по-деловому. Собеседование шло около получаса, за это время я рассказала о себе, о своих проектах и предметах в университете, показала, что мне действительно важно и интересно работать в этом месте.
Потом меня ждала тестовая часть, где меня расспрашивали, какие структуры данных я знаю, также была легкая алгоритмическая секция по Python и SQL. Все прошло успешно, но я волновалась, что, возможно, такая компания не станет ждать месяц, пока я сдам сессию. Но они согласились, и в июле я приступила к работе на три стажировочных месяца.
— Что входило в ваши обязанности?
— Я работала в команде глобальных рынков (Sber CIB), писала сценарии и скрипты для запросов в базы данных, которыми могли бы пользоваться другие программисты. До выпуска разработки в релиз (когда ею могут пользоваться все в компании), нужно было проверить ее вручную и на меньших объемах, иначе в компании все сломается и другие люди не смогут работать. Поэтому я работала на нескольких стендах с разными доступами и объемами. Для этого я научилась пользоваться DevOps-инструментами, такими как Jenkins и Nexus.
Поскольку я разбиралась во всех процессах компании с нуля, мне доверили обновить документацию по выгрузке скриптов — по сути, инструкцию для новичков. Штатному сотруднику сложно понять, чего там не хватает, — он уже знает, что и как нужно делать, у него не возникают вопросы. А стажеру проще найти недостатки, ведь он смотрит на все свежим взглядом.
— Как вы вливались в команду?
— У «Сбера» есть программа адаптации Bootcamp, где стажерам объясняют, как выстроены внутренние процессы компании и как выполнять задачи. Мне, например, удалось за это время изучить Jira, Confluence, Atlassian, которые как раз помогают организовывать работу.
Поначалу разобраться было сложно, но мне очень повезло с коллегами! В «Сбере» внедрен стиль работы, когда разные команды тесно сотрудничают и постоянно делятся обратной связью, пользуются технической поддержкой. У нас датасайентисты и инженеры, аналитики — все работали в одном помещении. Я часто спрашивала совета у старших коллег и чувствовала, что мы вместе делаем общее дело. Коллеги иногда давали подсказки по коду, а руководитель как-то посоветовал добавить в разработку юнит-тесты.
— Чем вам запомнится ваша первая работа?
— Постоянной учебой! Я не только перенимала опыт у коллег, но еще и постоянно развивалась сама: проходила курсы для программистов от «Сбера» и на Stepik, читала книги и статьи про Hadoop и Hive на «Хабре». По сути, снова училась, но уже на рабочем месте. Мне кажется, так и должна выглядеть стажировка, я ведь пришла за новыми навыками. При этом мне доверяли реальные задачи, которые потом уходили в продакшн. Это было приятно и добавляло мотивации, потому что хотелось, чтобы людям было удобно, а моя работа реально приносила пользу.
Запомнится стажировка и тем, что, кажется, я не ошиблась со специальностью. На первом курсе я все думала, понравится ли мне IT, смогу ли я работать в офисе. Но в какой-то момент я даже поймала то самое чувство потока, о котором все так много говорят. И, конечно, не могу об этом умолчать — очень приятно, когда твои навыки оценивают материально. Для меня это тоже было очень важно, потому что я вижу, что все дни, проведенные в дедлайнах, в результате окупаются.
— Какие у вас планы на будущее?
— Конечно, планирую еще больше практиковаться, изучать новые языки программирования и фреймворки, участвовать в полноценных проектах. Но и про важность теоретической базы не забываю — в этом году мы углубленно проходим теорию вероятностей и все необходимые выкладки для работы в желанном Data Science, что воодушевляет. Думаю, что пока сосредоточусь на учебе, а летом уже снова пойду работать с готовностью закрепиться в штате.
Заинтересовались программой «Прикладной анализ данных и искусственный интеллект» и планируете поступать в Питерскую Вышку? Приходите на День открытых дверей 15 октября определиться с будущей профессией, разложить по полочкам информацию о поступлении и окунуться в мир науки с преподавателями Вышки!