«Никто не верил, что я сама пишу код»

👸 Герой: Анастасия Никулина, 27 лет, Москва. Выпускница МГТУ им. Н. Э. Баумана. Факультет робототехники и комплексной автоматизации. 

🛠 Работа: сеньор дата-сайентист в Росбанке. Обычно работает в офисе, 5/2 с 9:00 до 18:00. 

💸 Рынок: Data scientist в России: 478 вакансий. 

Как ты попала в дата-сайнс? 

Всё началось с дежурства в школьном кабинете математики — мы с одноклассницей отдирали жвачки и обсуждали выбор вуза. Я узнала о существовании Бауманки и поступила на факультет робототехники и комплексной автоматизации — здесь я получила базовые знания по математике, программированию и всему, что нужно для дата-сайнс. 

После Бауманки я устроилась продуктовым менеджером в МТС и год работала на этой позиции — в этот период дата-сайнс был ещё не сильно популярен, и я точно не знала, хочу ли заниматься программированием. Всё изменил случай, когда руководитель попросил обработать какие-то внутренние данные — я выполнила задание, получила удовольствие от процесса, переключилась на другие DS-проекты и год проработала джуном. 

В 2019 году мне предложили работать в рекламном агентстве OMD OM Group — так я выросла до мидла и решила полностью погрузиться в дата-сайнс.

В агентстве мы анализировали соцсети, собирали пользовательские данные и помогали маркетологам создавать эффективную рекламу — мы делали так, чтобы объявления доходили до целевой аудитории. Чтобы мужчины не получали предложений о женской косметике, а девушки — препараты от облысения (это шутка: реклама бывает разной и зависит от многих факторов). 

В мае 2020 года меня пригласили в Росбанк на позицию сеньора дата-сайентиста — это моё текущее рабочее место и я им очень горжусь.

Однажды тебя не взяли на работу, потому что ты девушка. Что это за история? 

Во время учёбы я искала подработку и нашла вакансию тестировщика. Это была джуниорская позиция, где от кандидата не требовали особых навыков — проходишь три собеседования и ты принят. Компанию называть не хочу. 

Первые два этапа прошли хорошо и я получила приглашение на финальное собеседование. Ожидаемая лёгкая встреча пошла не по плану: мне сказали, что я зря откликнулась на вакансию и девушки не могут таким заниматься. Работу я не получила и сильно расстроилась — мне было страшно получить отказ и этот страх материализовался. Я получила то, чего хотела избежать. 

Сейчас я благодарна этим людям — они обнажили мою проблему и заставили работать над собой. До них я была словно человек с ноющим зубом, который боится стоматологов. Я перестала бояться отказов, научилась спокойно воспринимать критику и без проблем находить работу. 

Была ещё забавная история перед Росбанком. Меня пригласили в компанию, проверили на собеседовании и дали тестовое домашнее задание. Я его выполнила и получила отказ — проверяющие не поверили, что девушка способна написать код. Этот отказ меня рассмешил и помог не попасть в компанию, где людям не доверяют и оценивают по формальным признакам. 

Что самое сложное в твоей работе?

В Росбанке я занимаюсь любимым делом и поэтому не замечаю никаких сложностей. Нужно задержаться или переделать срочный проект — с радостью этим займусь. Иногда чувствую физическое утомление, но это обычное дело для любого человека. Спорт, здоровое питание и сон помогают восстановиться — я каждый день бегаю и через день подключаю упражнения из кроссфит. 

Эмоционального выгорания у меня нет, потому что в свободное время я абстрагируюсь от работы и занимаюсь хобби — пишу картины маслом или хожу по выставкам с друзьями.

Рабочий график и инструменты

Пишу на Python в редакторе Jupyter Notebook. Задачи записываю в Trello, обычную тетрадь или храню всё в голове — когда как удобней. 

Рабочий день начинается с 9:00 — утром у нас разбор полётов и обсуждение планов на день или неделю. Каждый программист рассказывает, что он сделал вчера, где есть простой и что поправить. 

После планёрки мы расходимся и работаем над задачами — это может быть многочасовая переработка данных, составление бизнес-логики, разработка витрин для моделей, подготовка отчётов и презентаций. Перерывы и нагрузку мы регулируем сами — главное, чтобы всё было готово в срок. 

Зачем тебе ютуб-канал?

Канал на ютубе — это место, где я могу свободно высказываться на профессиональные темы и делиться полезной информацией. Съёмки развивают уверенность и помогают лучше понимать дата-сайнс — если я хочу что-то объяснить, то должна сама глубоко проработать все вопросы. 

👉 Ютуб-канал Анастасии Никулиной. 

Самая приятная часть начинается после выхода видео — я каждый день получаю благодарности от начинающих программистов, которым как-то пригодился мой материал. Это радует и даёт стимул двигаться дальше.

Как без опыта найти первую работу?

Всё просто: придите на собеседование, покажите интервьюеру портфолио и считайте это равнозначной заменой. Если портфолио нет — займитесь его сбором: 

Когда выберете способ — ведите блог и рассказывайте о своей работе. Чем больше проектов задокументируете, тем обширней получится портфолио. Когда у программиста хорошая теоретическая база и разные проекты в портфолио, то поиск работы становится делом нескольких собеседований. 

Нужна ли программисту математика?

Я считаю, что каждый дата-сайентист должен знать матанализ, линейную алгебру, теорию вероятности и статистику — это основа классических алгоритмов. Если представить дата-сайнс в виде автомобиля, то математика займёт всю подкапотную часть. Поэтому рекомендую выделить время и разобраться, как и что устроено. 

Стоит ли учить английский?

Точного ответа не дам, но поделюсь своей историей. Я долго пыталась выучить английский самостоятельно, и ничего не получалось. В этому году записалась к преподавателю и сразу результат. 

В плане работы знание английского никак особо не помогает — я начала читать больше иностранных статей по Data Science и на этом пока всё. Стоит ли ради этого учить — вряд ли. Есть онлайн-переводчики, которые неплохо передают смысл. Я учила для себя, и поэтому мне нормально. 

Остальным рекомендую подумать: английский — это не занятие на пять минут. Чтобы его выучить и не забыть — нужна постоянная практика, которая отнимает время и должна приносить какую-то ощутимую пользу. Например, можно учить английский для трудоустройства в США — это цель, которая стоит усилий. Если просто так учить язык, то не вижу смысла. 

А что насчёт девушек-программистов. Что они пишут? 

Если девушка мне напишет и попросит поддержки — я ей порекомендую посмотреть видео с моей историей и сосредоточиться на обучении. Мне кажется, работодатели перестали делить программистов на парней и девушек. Если ты хороший специалист — докажи и начинай работать. 

Конечно, бывают ситуации, когда девушкам отказывают из-за негласных внутренних правил. Например, работодатель не любит платить декретные и набирает в команду только парней — я такого не слышала, но допускаю. Это жизнь, и ничего не поделаешь: одни отказывают девушкам, другие — людям за тридцать, третьи — иностранцам и т. д. Всякое бывает, но ИТ-рынок огромен, и место найдётся каждому. Поэтому девушкам нечего переживать. 

Что почитать по дата-сайнс? 

Мне помог курс Яндекса и МФТИ «Машинное обучение и анализ данных Specialization» и книга «Python и машинное обучение» Себастьяна Рашка. Остальную информацию я искала точечно под каждый проект — никаких специальных книг не было, только поисковик. Я и сейчас много гуглю, когда хочу с чем-то разобраться или узнать новости про Data Science. 

Перед изучением книг и курсов рекомендую посмотреть моё видео о правилах эффективного обучения. Если кратко: любая информация окажется бесполезной без повторений и применения на практике.

Посоветуй что-нибудь нашим читателям

Разрешите себе ошибаться. Иногда я наблюдаю такую ситуацию: человек проходит курсы дата-сайентистов, разочаровывается в профессии и всё равно устраивается на работу — ему жалко потраченных денег и поэтому он будет много лет заниматься нелюбимой работой. Я такого не понимаю. Если что-то туго идёт — не нужно себя мучить и заниматься через силу. Нужно получать от жизни удовольствие и искренне любить своё дело. 

Хватит сравнивать себя с другими. Один находит работу за день; другой — за полгода. Один за полгода вырастает из джуна в тимлиды; другой не может пройти этот путь за пять лет. О чём это говорит? Совершенно ни о чём. Все люди разные: у всех разные жизненные обстоятельства, уровень знаний, образование и много чего ещё. Всегда найдутся те, кто лучше и хуже вас. Поэтому ни с кем себя не сравнивайте и сфокусируйтесь на личных целях.

Дайте себе время. Если вы входите в дата-сайнс или изучаете новое направление — не ругайте себя за медлительность. Это нормально. Мозгу нужно немного времени на адаптацию, и после будет легче.