Всем привет! Я — практикующий исследователь данных, и на этом канале делюсь тем, что реально работает в IT. Никакой сухой теории, только личный опыт, рабочие инструменты и грабли, на которые я уже наступил за вас. Рад, что вы здесь!
Давно хотел написать подобный пост, так как в начале своего пути, а именно два года назад, я искал именно такую информацию в интернете, но не нашёл (сейчас их, конечно, великое множество).
Предисловие
Мой путь в IT начался в середине 2022 года, когда я понял, что у меня появилось много свободного времени, и решил, что неплохо было бы научиться программированию.
Свободного времени стало больше, так как мой бизнес, который я основал ещё в 2015 году, сначала пошатнулся из-за COVID-19, а окончательный удар пришёлся на события февраля 2022 года. После этого заказчики перестали платить (100% моих клиентов были бюджетными организациями), дебиторская задолженность только росла, судебные разбирательства стали проблемой и т.д. Но это уже отдельная история.
К тому моменту о программировании я знал лишь названия нескольких языков со школы (Pascal и Delphi) и немного из университета (C++ и Visual Basic). Однако ни один из этих языков меня не привлекал. Я начал искать "модный" язык, который стоит изучать...
Выбор языка программирования
Сначала мой выбор пал на Swift: скачал книгу, начал изучать — не понравилось.
Вторая попытка — фронтенд. Сначала HTML и CSS, успешно прошёл быстрые курсы, даже сделал пару заказов. Параллельно начал изучать JavaScript, но быстро выгорел. Просто бросил. "Наверное, так бывает", — подумал я.
Третья попытка — Python. И тут меня затянуло. Возможно, курс был интересный, возможно, меня привлекли возможности, но в итоге я влюбился в этот язык и его простоту.
Обучение
С июля по декабрь 2022 года я прошёл два бесплатных и один платный курс по Python-разработке (4500 руб.). В декабре я поступил на ещё один курс по машинному обучению через Госуслуги. Государство оплатило 75% стоимости (из-за наличия ребёнка), и в итоге я заплатил около 14 000 руб.
Обучение длилось до июня 2023 года. По итогу я получил сертификат, который мне так и не пригодился. В целом, нового я узнал немного, скорее, это было обучение "ради диплома". Думал, с ним двери откроются... или хотя бы приоткроются... или хотя бы пошатнутся.
Поиск работы
Полгода я откликался, доводил до совершенства резюме на HH, пополнял портфолио на GitHub. Однажды мне написал начинающий проджект-менеджер и предложил поучаствовать в хакатоне по искусственному интеллекту — я согласился. Я знал, что это такое, знал, что самые крутые библиотеки по ИИ написаны на Python.
Хакатоны — это отдельная тема для статьи, наверное, когда-нибудь про них напишу. Главное — они здорово пополнили моё портфолио и улучшили резюме.
На отклики никто не отвечал, некоторые вакансии даже не просматривались. В общей сложности я подался более чем на 100 вакансий (Python-разработчик, ML-инженер, Data Scientist и т.п.), но ни разу не откликался на Аналитика данных — я даже не знал, кто это такой.
Первая работа
Однажды утром (июль 2023) мне написали с предложением: администрирование портала, построение дашбордов, выгрузка данных. Зарплата была в два раза ниже рынка, она не покрывала даже ипотеку и коммунальные платежи. Но выбора у меня не было — согласился. Проработал 8 месяцев.
Эти 8 месяцев работы почти бесплатно дали мне огромный опыт: я освоил базы данных, BI-инструменты, даже составлял технические задания. Всё это добавил в резюме и стал ещё ближе к мечте.
Вторая работа
Всё время, пока работал, продолжал откликаться. Откликов было много, но приглашений на собеседования — ноль. Пока однажды мне снова не написали сами. Это был банк из топ-5 с приглашением на должность Аналитика данных.
Именно тогда я понял, что у меня есть все навыки, чтобы быть аналитиком данных, хотя изначально я не планировал этот путь. Работа меня радовала: зарплата без премии в 2 раза выше предыдущей, с премией — в 3 раза. Я проработал там чуть больше 3 месяцев, изучил Big Data, DWH, научился писать ETL-процессы, работал с Airflow, Confluence и Jira.
Но однажды мне позвонили...
Третья работа
Как и в предыдущие разы, я не откликался — меня нашли сами. Предложили зарплату в 2 раза выше текущей. Вакансия — Аналитик данных, но задачи на собеседовании были больше для ML-инженера. Тем не менее, я согласился.
С тех пор я перестал откликаться, зная, что с моим опытом приглашения на собеседования будут приходить сами. Меня всё устраивало: разнообразные задачи (прогнозирование, архитектура БД), полная удалёнка.
Сейчас я продолжаю работать в этой компании, хотя уже раз пять мог уйти из-за поступающих офферов.
Резюме, лайфхаки
- Не врать — в резюме приходится отвечать за все указанные навыки.
- Портфолио не всегда нужно, но желательно иметь несколько пэт-проектов (например, fine-tuning модели, дашборды в Power BI, хакатоны).
- Контакты (телеграм, гитхаб, почта) пишем в разделе "О себе" — многие HR ищут именно таких кандидатов.
- Резюме должно соответствовать навыкам и требованиям вакансии.
- Резюме должно содержать только конкретику: достижения, задачи, результаты.
Собеседования и офферы
Сейчас собеседования прохожу для поддержания формы и опыта. Если предложат вариант лучше — рассмотрю. Обычно прохожу 1-2 собеседования в месяц. Не люблю тестовые задания — их легко решить с помощью ChatGPT, а опыта они не дают. Предпочитаю устные технические этапы.
Я проходил собеседования в топовых компаниях, включая Яндекс (их процесс был самым сложным и полезным по опыту). Однако крупные компании требуют работы в офисе или релокации, а я предпочитаю удалёнку.
Итоги
Мой путь в IT оказался непростым, но опыт, полученный на первых работах, помог мне попасть в хорошую компанию и повысить зарплату в несколько раз. Главные выводы:
- Не бойтесь начинать с малого — первый опыт важен.
- Развивайте портфолио — хакатоны, пет-проекты, активность на GitHub.
- Грамотно составляйте резюме — соответствие вакансии, наличие ключевых слов.
- Не сдавайтесь после первых отказов — удача приходит к тем, кто продолжает искать.
Желаю каждому найти своё любимое дело быстрее и осознаннее, чем это сделал я!
Спасибо что дочитали до конца. Подпишитесь👇👇👇, впереди много интересных статей про навыки, инструменты, обучение, лайфхаки и пути аналитика.