Не бійтеся помилятися й падати. Три дата-спеціалістки про свій карʼєрний шлях, труднощі та передачу знань
Будь-яку статтю можна зберегти в закладки на сайті, щоб прочитати її пізніше.
Режим читання збільшує текст, прибирає все зайве зі сторінки та дає можливість зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.
Напередодні 8 березня ми поговорили з трьома дата-спеціалістками, які розповіли про свою освіту, карʼєру та мотивацію ділитися знаннями. А також порадили, що робити жінкам, які хочуть опанувати технічні спеціальності, але вагаються.
Мені пощастило: у мене були класні викладачі з математики у школі. Цей предмет мені добре вдавався, я завжди була однією з найсильніших учениць у класі. Тому я розуміла, що продовжу своє навчання саме в технічному напрямі.
Утім, не знала, яку конкретно спеціальність обрати у виші. Але тут допомогла доля. Мій друг пішов на підготовчі курси в Інститут прикладного системного аналізу (ІПСА) в КПІ, і я пішла з ним за компанію. У підсумку я закінчила бакалаврат ІПСА з червоним дипломом.
Уже на третьому курсі почала працювати медіа-аналітиком у компанії, що займалася рекламою. Далі — перейшла в IT, де працювала аналітиком даних. Зокрема, аналізувала маркетингові показники та поведінку користувачів. Працювала з мовою програмування R, Tableau Система інтерактивної бізнес-аналітики для аналізу великих масивів інформації , писала скрипти на VBA Visual Basic for Applications Спрощена реалізація мови програмування Visual Basic, вбудована в лінійку продуктів Microsoft Office .
Згодом я переїхала у Львів та вступила на магістерську програму Data Science в Українському Католицькому Університеті (УКУ). Її я теж закінчила з summa cum laude Латинська відзнака високого рівня академічної успішності. . Ще під час навчання зайняла позицію Middle Data Scientist у EVO.Company на проєкті Prom.ua. До речі, була першою дата-саєнтисткою цього проєкту. Я будувала моделі, щоб поліпшити пошукову видачу на сайті. Завдання були нелегкими: вимагали обробки як текстової, так і візуальної інформації.
Загалом я багато чого спробувала у сфері data science. Одного разу працювала у суто computer vision Computer Vision (комп'ютерний зір) Сфера ШІ, пов'язана з аналізом, класифікацією і розпізнаванням зображень та відео проєкті, де створювала алгоритми трекінгу й сегментації відео. Я тренувала нейронні мережі, які треба було розгортати на мобільних девайсах на кшталт камер.
Невдовзі зрозуміла, що цей напрям мені менш близький, ніж робота з даними користувачів. Тому змінила вектор розвитку та перейшла у Parimatch Tech, де працювала з рекомендаційними системами. Я передбачала LTV Прибуток, який приносить користувач за весь час роботи з ним. користувачів та сегментувала їх за типами витрат. Наприклад, могла визначити, буде користувач vip-клієнтом наступного місяця чи, навпаки, нічого не заплатить.
Наразі я працюю у канадському стартапі GroupBy. Він займається рішеннями для маркетплейсів. Ми аналізуємо, чи продукти в каталозі клієнта переконливі з точки зору описів, рейтингів, цін та візуальної інформації. Будуємо доволі складну систему, яка допомагає зрозуміти, що покращити для збільшення продажів. Наприклад, часом опис треба змінити так, щоб він краще пропонував товар або навпаки — був менш навʼязливим. Бо описи «Купи! Купи! Купи!» не завжди подобаються людям.
Зараз у мої обов’язки входить розробка end-to-end рішень: від аналізу бізнес-ідеї до автоматизації пайплайну Витягування даних з джерела, їхня підготовка і чистка, навчання й оцінка моделі, її розгортання й створення передбачень .
Найбільшою складністю для мене було встигати вивчати все. Мені здавалося, що треба знати кожен напрям data science — і NLP Natural Language Processing (обробка природної мови) Напрям інформатики, ШІ та математичної лінгвістики. Вивчає проблеми комп'ютерного аналізу та синтезу природної мови , і computer vision, і роботу з табличними даними, і нейронні мережі. Врешті-решт я зрозуміла, що треба обрати нішу, аби не бути спеціалістом в усьому й ні в чому. Зараз я себе позиціоную як full-stack Machine Learning Engineer.
Коли я викладаю студентам, то відчуваю реалізацію і натхнення. Мені подобається, що я допомагаю людям подолати страх перед програмуванням і отримати нову професію.
Я провела курс з машинного навчання та два потоки курсу «Python for Data Science» у IT-школах Hillel та RobotDreams відповідно. Зараз займаюся власними освітніми продуктами. Серед них — вже другий потік курсу «Python для аналізу даних».
Крім викладання, я веду блог. Це стимулює мене розвиватися. Бо коли я беру на себе відповідальність ділитися знаннями, то прагну робити це в найкращій формі. А мені точно є чим поділитися — одних співбесід за свою карʼєру я пройшла не менше сотні.
Я вважаю, що програмування для всіх, хто хоче ним займатися. Якщо вам цікаво розвʼязувати задачі, працювати з технологіями і писати код, значить, до цього лежить душа. Коли ви йтимете туди, де натхнення, у вас буде багато енергії для навчання й самореалізації.
Деякі люди люблять казати, що вони гуманітарії, а тому не можуть опанувати технічні скіли. Однак які б початкові дані ви не мали, якщо вас тягне до програмування, машинного навчання чи ракетобудування, значить, це ваш шлях. Головне дозволити собі йти ним, інвестувати зусилля і не давати стороннім людям заважати вашому розвитку.
Єдине, що я добре вміла робити у школі, — це розв’язувати задачі з математики та фізики. Мені навіть колись поставили одиницю з географії на дві клітинки, бо я робила домашнє завдання з фізики на уроці!
Вчителька з математики порадила мені вступати у ВНЗ в Києві (я з Рівного). Що я і спробувала зробити, але провалила вступні іспити. Рік провчилась у Рівненському державному гуманітарному університеті на факультеті прикладної математики. Зрештою вирішила спробувати вступити до Києва ще раз. На цей раз все вдалося — я стала студенткою Факультету прикладної математики КПІ.
Після бакалаврату хотіла поїхати навчатися до Європи, тому подала документи на програму Erasmus Mundus Міжнародна програма співпраці і мобільності у сфері вищої освіти, яку ініціювала та фінансує Європейська комісія. . Але отримала відмову. Уже в середині семестру мені повідомили, що на програмі звільнилось місце. За тиждень я зробила візу, звільнилася з роботи, забрала документи з університету та полетіла до Італії.
Я закінчила магістратуру з математичного моделювання з magna cum laude Латинська відзнака високого рівня академічної успішності. . Мені запропонували лишитися в університеті робити PhD. Тому тепер я можу підписувати свої документи приставкою Dr. 😉
Над дисертацією я працювала разом із хірургом-офтальмологом, який спеціалізується на лікуванні відшарування сітківки ока. Під час операції пацієнтам видаляють склоподібне тіло (рідина в оці) і заповнюють камеру силіконовою олією або газом, які притискають відшаровану сітківку на місце.
Згодом олію видаляють, а газ розсіюється самостійно. Один з побічних ефектів використання олії — виникнення бульбашок в оці. Це пов’язано із фізичними властивостями рідини. Моє завдання полягало в побудові математичної моделі, яка описує цей процес і визначає параметри рідин, які схильні провокувати ускладнення.
Після PhD я виграла грант та рік пропрацювала як постдок Постдокторантура У країнах Західної Європи, Америки, в Австралії — наукове дослідження, що виконується вченим, який нещодавно отримав ступінь PhD в Ноттінгемському університеті. І зрозуміла, що втомилась від академії. На жаль, це робота, що дуже ізолює, мені бракувало ком’юніті.
У сфері IT такої проблеми немає: там багато людей, завжди щось відбувається. Йти у програмісти я не дуже хотіла, а ось машинне навчання та data science мене приваблювали. Крім того, це корелювалося з моєю освітою.
Тепер я вже маю досвід роботи дата-саєнтисткою у кількох компаніях. Наразі працюю у Holidu — німецькій платформі для пошуку й бронювання житла для відпочинку. Моя команда займається рекомендаційними системами. У мої обов’язки входить розробка нових алгоритмів та рекомендаційних моделей, їхнє розгортання і моніторинг.
Найбільшою складністю на моєму карʼєрному шляху була розбіжність між запитом команди та фактичною роллю дата-саєнтиста.
Якщо немає чіткого розуміння, які задачі повинен виконувати такий спеціаліст, може статися непорозуміння. У моєму випадку це призвело до зміни команди. Але згодом це вилилося в класний продукт для компанії.
Ще під час роботи над дисертацією я зрозуміла, що мені подобається викладати. Тоді я вела практичні заняття з фізики та індивідуальні заняття з математики. Пізніше дуже сумувала за цим. Одного разу мені запропонувала викладати українська IT-школа RobotDreams. Я дуже рада, що погодилася, адже це потужний досвід. Мені подобається, коли студенти розбираються в темі, пропонують нетривіальні рішення, ставлять цікаві питання.
Також я проводила семінари для дівчат на тему «Як увійти в IT». Для них я запрошувала спікерок з різних галузей: з frontend та backend, машинного навчання, тестування, product ownership Product Owner Спеціаліст, який виступає представником клієнта в проєкті. тощо.
Мені було важливо зробити таку подію саме для жінок, своєрідний технічний дівич-вечір! Адже багато хто має гарний потенціал, але не знає, з чого почати. На таких заходах люди позбуваються міфів та починають розуміти, що все можливо. Просто потрібно працювати, а гарний ментор скорегує шлях.
Жінкам, які вагаються щодо технічних спеціальностей, я б порадила поспілкуватися з профільними спеціалістами.
Розпитати, які завдання вони розв’язували, що вивчали, як шукали першу роботу. Можна зробити сайд-проєкт, можливо, з кимось за компанію. Важливо зрозуміти, чи хочете ви займатися цим 40 годин на тиждень. Також раджу вступити до Women Who Code Kyiv Українська філія міжнародної неприбуткової організації, що підтримує жінок у прагненні досягти успіху в технологічній кар'єрі . Одного разу я була менторкою в цій організації, вона має класне комʼюніті.
Головне — не бійтеся помилятися і падати. Я падала багато разів: завалювала іспити, змінювала команду. Це нормально, головне — вставати і йти далі.
В дитинстві я вчилася в музичній школі, грала на фортепіано і хотіла стати співачкою. Але одного разу випадково потрапила на шкільну олімпіаду з хімії. Так сталося, що я виграла цю олімпіаду, потім — районну, далі — обласну і дійшла до всеукраїнського етапу. Батьки поцікавилися, чи все ще я хочу бути артисткою. А я задумалася про медичні спеціальності.
Але на початку 10-го класу мені запропонували піти на факультет доуніверситетської підготовки у КПІ. Там у нас був харизматичний викладач, який якось сказав: «ІПСА, ФІОТ Факультет інформатики та обчислювальної техніки — це такі факультети, що дай боже, щоб з вас туди одиниці вступили». Я подумала, що це непоганий виклик.
Я почитала про цю сферу й зрозуміла, що вона доволі широка та зможе мене забезпечити. Мене вабив матаналіз і теорія ймовірностей, хотілося зануритися в точні науки.
Я вступила на ФІОТ, і зараз абсолютно не шкодую про своє рішення. В університеті одні студенти захоплювалися frontend, другі — backend, треті — gamedev. Я не одразу зрозуміла, який напрям мені обрати. Одного разу я пішла на лекції з data science бізнес-аналітика ІВМ (Канада) Олександра Романка. Він розповідав про різні цікаві кейси. Наприклад, про можливість передбачити, продаж яких тістечок зростатиме в дощову погоду. Це здалося мені неймовірно захопливим. Я зрозуміла, що мені у data science.
Я почала здобувати необхідні компетенції (Python, бази даних) та проходити курси на YouTube і Coursera. Наступним етапом стала інтернатура DataRoot. Там мені дали гарну базу — від математики до алгоритмів, навіть допомогли з резюме.
Невдовзі я знайшла свою першу роботу. Мої обовʼязки полягали у обробці даних та побудові моделей. Наприклад, у нас був проєкт з передбачення конверсій. Це була робота між аналітикою, пошуком статистичних залежностей та розробкою моделей. Наступні мої роботи вже були повʼязані з BI Business intelligence Збирання, зберігання і аналіз даних, що утворюються при діяльності організації .
Зараз я працюю як BI Data Analyst та Data Community Lead у компанії Master of Code Global. Як аналітик я обробляю інформацію з баз даних та створюю звіти в Power BI Power BI — це комплексне ПЗ для бізнес-аналітики від Microsoft .
У нашій компанії є практика обʼєднувати людей у ком’юніті за напрямом роботи та суміжними скілами. Припустимо, хтось знає Python, а хтось — SQL. І те, і те потрібне для обробки даних. Коли спеціалісти в одному комʼюніті, вони можуть доповнити одне одного та швидко розв’язати проблему. Бекграунд з data science допомагає мені бути ефективним лідом: я розумію нюанси роботи різних спеціалістів.
Складним моментом на моєму карʼєрному шляху був перехід від data science до BI. Коли я отримала свою першу роботу, то очікувала, що пройду шлях від Junior до Senior Data Scientist. І працюватиму в цій сфері, поки не помру.
Утім коли шукала роботу, то побачила потужний запит на deep learning Глибинне навчання — це підгалузь машинного навчання. Воно пов’язане зі штучними нейронним мережами — специфічними алгоритмами, що імітують структуру та функції людського мозку спеціалістів. Мені ж не хотілося заглиблюватися у цю тему. Тому коли мені запропонували позицію в BI, для мене це стало переломним моментом. Я скоригувала свої очікування й пішла в нову для себе сферу. В моїй роботі стало менше математики, але вона стала ближчою до моєї освіти Software Engineer.
Ще в університеті одногрупники казали, що в мене добре виходить пояснювати матеріал. Тому я вирішила спробувати викладання. Спочатку навчала дітей у школі програмування RoboHouse. Мені це сподобалося — діти ставлять багато неочевидних питань. Але найгірше в роботі з ними те, що вони дуже привʼязуються.
Також я вела курс з баз даних у освітньому проєкті моєї компанії Masters Academy. Як teacher assistant викладаю у КПІ «Роботу з даними у хмарних середовищах» та «Групову динаміку і комунікації». Також виступаю науковим керівником робіт.
Я вважаю, що університет — це класне комʼюніті. Мені подобається бути в оточенні людей, що постійно розвиваються. Студенти дуже «заряджені» — запитують, висловлюються, критикують. Завдяки ним я розумію, що зараз у тренді.
Я завжди намагаюся йти студентам назустріч. Особливо зараз, під час війни, коли деякі з них не могли навчатися, перебуваючи в окупації.
Жінкам, що сумніваються щодо технічних спеціальностей, я б порадила проаналізувати усі аспекти. З одного боку, IT — це чудовий напрям, де ти завжди вчишся і розвиваєшся. Також існує певний хайп щодо грошової складової. З іншого боку, варто звернути увагу і на мінуси, на кшталт браку вільного часу чи проблем зі здоровʼям через постійну роботу за ноутбуком.
Якщо вам це підходить — не потрібно вагатися. Складіть план і рухайтеся за ним, шукайте ресурси й заводьте знайомства. Займайтеся тим, що вас надихає.
Я впевнена, що за бажання будь-яка людина може зайняти свою позицію в IT. Я на власні очі бачила, якими класними і продуктивними можуть бути люди, які служили в АТО, жінки після декрету, люди старші 45 років або сімнадцятилітні студенти.
