Как я бросил вуз ради работы, но в итоге все же получил высшее, чтобы строить карьеру в ИТ

В рубрике «Карьеры» читатели Т⁠—⁠Ж рассказывают, какие события и решения повлияли на их профессиональный путь.

Герой этого выпуска поступил в московский вуз на отделение прикладной математики и информатики, но решил, что эти предметы вряд ли пригодятся ему на практике, и быстро бросил учебу, потому что надо было зарабатывать на жизнь. А через полтора года все-таки решил получить высшее образование и развернул свою карьеру в сторону науки, анализа данных, биотехнологий и ИТ-стартапов.

Поступил в спецшколу в другом городе. Я родился в небольшом рабочем городке. В седьмом классе переехал, чтобы поступить в престижную спецшколу с углубленным изучением научных предметов на английском языке.

Мама где-то узнала про эту школу и рассказала мне. Идея меня захватила. Не то чтобы я сильно думал в тот момент о будущем, но стремление к самостоятельной жизни — учащиеся жили в общежитии при школе — и экзотика такого формата обучения привлекали сами по себе. Видимо, было много ограничений в той среде, в которой я жил. Хотелось все делать по-своему.

Чтобы попасть в школу, нужно было пройти тестирование по математике, русскому языку и логике. В год, когда я поступал, конкурс был около 10 человек на место. Готовился самостоятельно: с математикой и русским проблем не было, а по логике мама раздобыла учебники с похожими задачами.

Учеба оказалась не из простых. В первое полугодие английский занимал половину всей нагрузки, после чего все научные дисциплины — математика, физика, химия, биология — велись уже только на нем. Некоторые учителя-иностранцы жили с нами в общежитии, устраивали чаепития или ужины по выходным — такое неформальное общение помогало в том числе погрузиться в их культуру. В целом примерно так я и представлял себе один из лучших вариантов наставничества.

Летом подрабатывал подсобным рабочим. Начал подрабатывать в 14—15 лет на стройках в небольшом поселке, где я проводил лето. Устраивались просто: шли с друзьями в новый район поселка, где обеспеченные жители города строили себе дома, и предлагали свои услуги. Нам поручали задачи типа перенести тяжести, раскидать землю или навоз, выкопать траншеи под ограду, помочь залить фундамент и так далее.

Работал обычно с 10 утра до 18—19 вечера. Недельный график трудно описать — все зависело от спроса на подростковую рабочую силу: могло быть пять рабочих дней или просто выходные.

Это были 2001 и 2002 годы, в месяц выходило что-то в районе 1000—3000 ₽. За все время удалось заработать, скорее всего, не более 5000 ₽. Накопления с первых заработков ушли на мотоцикл «Минск», купленный в складчину с друзьями, — ездили на нем без прав. Еще тратили на пиво — тогда никто не спрашивал паспорт — и прочие развлечения. Все заработанное растворилось во времени, и остались только веселые воспоминания.

3000 ₽

максимально зарабатывал подсобным рабочим

Поступил в вуз и сразу же его бросил. Важнейшим событием, повлиявшим на мой профессиональный путь, стал десятиминутный разговор с заменяющей учительницей математики в конце десятого класса. На тот момент почти все одноклассники уже определились, куда поступать, и занимались подготовкой к вступительным экзаменам — ЕГЭ еще не было. Я болтался в неопределенности и склонялся, страшно вспомнить, к гуманитарным наукам, но тем весенним днем остался после уроков, чтобы учительница объяснила некоторые правила интегрирования.

Между делом разговор перешел к вопросу о дальнейшей учебе и карьере. И она убедила меня, что гуманитарием стать можно всегда, а вот фундамент для технического образования и мышления можно сформировать, только условно до 25 лет. Этот разговор разделил события на «до» и «после»: все лето и весь одиннадцатый класс я провел над задачником Сканави, что помогло мне сдать экзамены на 100% и поступить на бюджет в два вуза из трех.

Я переехал в Москву, где сразу началась абсолютно самостоятельная жизнь, хотя мне помогала мама. Первое время снимал с друзьями квартиру. Учиться в ней было практически невозможно.

Выбрал специальность «прикладная математика и информатика», поскольку последний год школы усиленно занимался математикой, а когда изучал образовательные программы в вузах, показалось — это то, что нужно. Я был хорошо мотивирован на подготовку к поступлению, но в начале учебы не хватило наставника или куратора, который смог бы объяснить, как правильно учиться, ведь все-таки вуз от школы сильно отличается, — и как потом эти знания можно будет применить для заработка и карьеры.

Работал оператором колцентра. Работу искал по объявлениям в газетах и через интернет. Устроился оператором с графиком два через два и зарплатой около 15—20 тысяч рублей. Нужно было обзванивать потенциальных клиентов и рекламировать какой-нибудь товар или услугу.

20 000 ₽

максимум получал в колцентре

Без всяких сожалений ушел через пару месяцев, когда подвернулось место получше.

Устроился оператором ПК. На новом месте работы нужно было набивать анкеты клиентов и вносить их в базу. Получить работу было несложно, так как никаких особых навыков не требовалось, кроме умения быстро печатать и работать на компьютере.

Зарплата была ненамного выше, но, к счастью, не нужно было никуда звонить. График тоже был два через два. Здесь я проработал около полугода.

Стал специалистом техподдержки. Мама рассказала о вакантной позиции у нее на работе. Компания владела сетью киосков, продававших телефонные карты, — раньше были такие бизнесы. Здесь я сидел в относительно приличном офисе в компании сисадмина и других айтишников и удаленно помогал сотрудницам киосков решать их технические проблемы, а офисным сотрудникам — с их компьютерами и прочей техникой.

Оттуда ушел, чтобы продолжить обучение в вузе.

Поступил в другой вуз. Проработав на низкоквалифицированных должностях около полутора лет, одним весенним днем понял, что все-таки нужно учиться.

В тот момент я работал в ИТ-отделе небольшой московской компании, имел приемлемый доход, непыльную работу в офисе с достаточным количеством свободного времени, чтобы читать руководства по Linux и C++ и мечтать стать крутым старшим сисадмином. Все устраивало, я находился в зоне комфорта.

За пару месяцев освежил знания и поступил опять на бюджет, на специальность «прикладная математика». Это был другой вуз — абсолютно непрестижный и неизвестный, но на этот раз все было в порядке с мотивацией, были накопления, чтобы год-два не отвлекаться на бытовые вопросы. Два курса не работал вообще, на третьем нашел небольшую подработку по выходным, не по специальности.

В новом вузе было меньше программирования и более углубленное изучение математической теории. Еще было гораздо меньше людей на лекциях: в первом вузе в аудитории обычно находилось по 8—10 групп, во втором на моей специальности была только наша группа, что было дико круто, — мы сидели прямо перед лектором, можно было задавать вопросы по ходу занятия, вести обсуждение.

И еще повезло с преподавателями. Во-первых, они уделяли нам много внимания из-за небольшого размера нашей группы. Во-вторых, очень хорошо давали материал, что было важно на первых курсах. В-третьих, некоторые работали непосредственно в области прикладной математики и могли прояснить многие моменты.

Знания по таким предметам, как матанализ, алгебра, диффуры, численные методы, методы оптимизации, стек предметов по терверу и статистике, пригодились мне с самых первых дней на моей первой работе по специальности. Например, диффуры нужны для описания физических процессов; численные методы — для их моделирования в ситуациях, когда нет аналитического решения; статистика, оптимизация, алгебра, матанализ — в машинном обучении и так далее.

Попал на стажировку в международную компанию. Один из преподавателей, работавший в международной нефтесервисной компании, после третьего курса предложил пройти у них стажировку. Мне было 23 года.

12 000 ₽

была базовая ставка стажера в нефтесервисной компании

Формально стажировка длилась около четырех месяцев. Занятость была неполная — я появлялся в офисе пару раз в неделю на полдня, так как там прекрасно понимали, что я еще учусь. Базовая ставка стажера была около 12 тысяч рублей.

Я строил аналитические модели, которые описывали кейсы коллег, проводил численные эксперименты с этими моделями, писал код. Это были задачи по моделированию тепло- и массопереноса для проектов японских коллег.

В вузе отношение было двойственным: одни преподаватели приветствовали прохождение такой практики, другие изредка говорили, что лучше бы сначала доучиться. Но у меня к этому времени были хорошие оценки и репутация, поэтому проблем с совмещением не возникло.

Через год мне подняли зарплату примерно до 20 000 ₽.

20 000 ₽

получал как младший научный сотрудник через год работы в компании

Работал в той же компании младшим научным сотрудником. После окончания вуза зарплата выросла до 30 тысяч рублей и к концу моей карьеры в этой компании дошла примерно до 45 тысяч. Все это время я был на должности младшего научного сотрудника и занимался численным моделированием и анализом течения жидкостей в углеводородных резервуарах.

Течение жидкостей и газов в подземных резервуарах и скважинах описывается математическими уравнениями, в которых есть определенные параметры, влияющие на решение. Эти параметры опосредованно содержат в себе информацию о физических свойствах жидкостей, горных пород, условиях течения и так далее. Классические задачи заключались либо в том, чтобы по известным параметрам смоделировать динамическое распределение функций течения — давления или температуры, либо в том, чтобы по известным измерениям функций течения попытаться определить параметры среды.

Через некоторое время возникла необходимость разработки ПО, решающего эти задачи. Так как формально это была научная работа с большим количеством этапов, она проверялась разными научными сотрудниками, что почти исключало возможность ошибок и неожиданностей в конечном продукте. Из крупных фейлов могу припомнить только, как однажды я не обратил внимания на то, что часть результатов работы наших программ была полностью некорректной.

Компания была очень крупной и диверсифицированной, с довольно разнообразными перспективами роста. Классический вариант был примерно такой: научный сотрудник — старший научный сотрудник — менеджер проекта или нескольких — программный менеджер — директор по исследованиям или научный куратор — дальше уже шли управляющие позиции. Например, мой вузовский товарищ, который пришел на стажировку на год раньше меня, сейчас работает старшим научным сотрудником. Но были и исключения из правил: когда я работал в компании, два недавних аспиранта стали программными менеджерами, так как активно публиковались, проявляли лидерские качества и проводили исследования в области, представлявшей большой научный интерес.

45 000 ₽

была максимальная зарплата на первой работе по специальности

Передумал писать диссертацию. Идея моего научрука была в том, чтобы придумать методы ускорения численного решения некоторых уравнений течения жидкости. Но в ходе экспериментов я понял, что возможное ускорение крайне незначительно и мои исследования не тянут на научную работу. Это навело на мысль, что научный руководитель, будучи отличным математиком, всесторонне разбирающимся во множестве прикладных дисциплин, немного отстал от жизни.

В результате я не написал нужные статьи, только несколько дежурных публикаций, из которых тоже невозможно было составить приличный труд. В общем, к концу второго и началу третьего года аспирантуры стало окончательно понятно, что это тупик.

Решил освоить новую специальность. Кандидатская диссертация должна была помочь двигаться внутри компании по научному направлению. И когда стало ясно, что научная работа не получается, а зарабатывать и расти уже хотелось, я решил сменить направление. Подумал, что будет перспективно и интересно заниматься анализом данных и машинным обучением.

Каким-то образом я узнал про платформу «Курсера», которая в тот момент была совсем не так известна, как сейчас, и на ней обнаружил курс по машинному обучению от гуру в этой сфере и, собственно, одного из авторов платформы — Эндрю Ына. Название и описание курса меня заинтриговали.

Весь материал был очень понятен, так как использовал аппарат трех-четырех предметов, которые мы изучали в вузе на первых двух курсах. Кроме того, в курсе было много практики, объяснялось, как можно использовать алгоритмы машинного обучения на реальных данных, и это было просто захватывающим.

Курс Эндрю Ына длился около двух месяцев. Сразу после него я подписался на специализацию по наукам о данных от Университета Джонса Хопкинса на той же «Курсере». Там же прошел курс по обработке и анализу изображений, кажется, от Университета Иллинойса. Подписка на специализацию по наукам о данных стоила примерно 2000 ₽ в месяц, все остальные курсы были бесплатные.

Стал специалистом по анализу данных. Со старой работы я не увольнялся, остался работать по контракту. Параллельно проходил онлайн-курсы и активно искал работу в новой сфере на «Хедхантере» и подобных площадках — был еще такой популярный в то время сайт «Мой круг». В итоге рекрутер нашла меня через «Линкедин».

Собеседование проходило по «Скайпу» и было больше похоже на проверку моей адекватности и увлеченности. Все присутствовавшие были младше меня, что было крайне необычно после предыдущего места работы. Задавали общие вопросы про алгоритмы, про то, чем занимался, что интересно. После разговора предложили сделать тестовое задание и составить список литературы к нему.

Задание мне очень понравилось, выполнил его примерно за неделю. После этого со мной связалась рекрутер и сказала, что меня готовы взять с условием релокации в Санкт-Петербург. Я взял день на размышление и согласился. Я всегда был не против переезда ради возможностей.

Новая работа была связана с использованием анализа данных и машинного обучения в фармацевтической и биотехнологической отраслях. Обязанности были довольно широкие: от разработки бэкенда онлайн-сервиса, включающего аналитическую часть и базу данных, до работы над моделями для вычисления свойств биологических последовательностей.

Самым сложным и необычным было разнообразие проектов, которые нужно было реализовывать в очень сжатые сроки. На предыдущей работе — в исследовательской организации — у моего департамента был один глобальный проект, который долго и медленно двигался и разные этапы которого имели множество итераций. Здесь же можно было работать над проектом месяц-другой, после чего на полгода уйти в новую задачу. Кроме того, нужно было быстро вникнуть в вещи, о которых я вообще никогда не задумывался и не подозревал, что они могут потребоваться, — речь идет, например, о нюансах работы над веб-сервером или с базами данных.

Для работы над некоторыми проектами нужно было изучать специальную литературу и проходить онлайн-курсы по предметам, о которых я в последний раз слышал в школе или вообще ничего не знал: молекулярной биологии, генетике, генному инжинирингу, молекулярному моделированию и прочим. Нужно было задействовать алгоритмы машинного обучения для такой специфической области, как биологические данные в широком смысле. Корпоративного обучения как такового не было, но нужные курсы легко можно было найти в интернете и даже на русском языке. Например, на платформе «Степик» есть множество курсов по прикладной биоинформатике, причем бесплатных.

Через пару месяцев я уже вошел в рабочий ритм. Доход был около 100—120 тысяч рублей в месяц, плюс компенсация за аренду жилья.

120 000 ₽

максимально получал в биотех-компании

Но через два года проекты стали все менее исследовательскими и все больше превращались просто в работу над кодом: появилось много задач по поддержке того продакшен-кода, который был написан ранее, плюс провозгласили идеологию переписывания вообще всей имеющейся кодовой базы на новый язык. Мне это было непонятно, и я чувствовал, что интересным для меня это не будет. Я заскучал и в скором времени сменил работу.

Работал над сервисом для отслеживания пользователей. Был совсем короткий период работы в небольшой питерской компании, занимающейся продажей электроники. Компания решила открыть свое ИТ-направление, а меня пригласили в качестве разработчика и аналитика данных.

Мы с инженером-электронщиком делали платформу — сервис для отслеживания пользователей по данным вайфай-сигнала. Основной задачей был мониторинг носителей датчиков — охранников, уборщиц, продавцов и других — на ограниченной территории. Как мы предполагали, для потенциальных заказчиков будет важно знать, где находятся все эти люди, чтобы оценивать, насколько они эффективны.

Инженер разрабатывал и настраивал необходимое оборудование, я занимался подключением его к облачному хранилищу данных, создавал систему мониторинга, писал алгоритмы отслеживания местонахождения пользователя с устройством и делал простенький интерфейс.

Проект благополучно закрылся через полгода на этапе MVP — минимального жизнеспособного продукта: у компании закончились деньги и энтузиазм.

В этой компании я немного просел в доходах: выходило около 70 тысяч в месяц в режиме неполной занятости, еще мне оплатили две доработки — по 100 тысяч за каждую. Остался интересный опыт и куски нашего проекта — на случай, если захочется организовать похожий стартап.

70 000 ₽

зарабатывал в другой питерской компании

Устроился подрядчиком в зарубежную биотех-компанию. Следующая работа снова была в сфере фармацевтики и биотехнологий. На меня вышел рекрутер, кажется, опять через «Линкедин». Собеседование было очень простым: спросили про предыдущий опыт. Тестового задания не было, что сильно контрастировало с уровнем проекта, с которого началась моя работа в этой сфере.

Моя деятельность была очень похожа на то, чем я занимался в предыдущей биотех-компании, но, кроме работы с молекулами, было еще несколько очень интересных проектов по предсказанию различных заболеваний, в которых методы компьютерного зрения применялись для анализа медицинских изображений, например фотографий тканей кишечника или снимков КТ легких.

Несмотря на то что я был подрядчиком, а не полноценной частью коллектива, у нас сложились прекрасные отношения с зарубежными коллегами. Особенно запомнилось участие в хакатоне по предсказанию легочных заболеваний по результатам компьютерной томографии в команде с ребятами из Швейцарии, Бельгии, Нидерландов, Германии и Италии. Мы заняли первое место в своей категории. В этой компании я работал два года, за это время доход вырос со 125 до 150 тысяч.

150 000 ₽

максимально получал в качестве подрядчика

Уходить решил примерно через год после начала пандемии: захотелось что-то поменять, да и надоел режим удаленного общения с коллегами, с которыми привык видеться вживую.

Перешел в маркетплейс-стартап. Меня снова нашла рекрутер, и сейчас я работаю старшим специалистом по анализу данных в ИТ-стартапе, создающем собственный маркетплейс, наподобие «Самоката» или «Деливери».

Привлекла возможность самостоятельной аналитической работы, в которую входит выдвижение гипотез, разработка моделей с использованием методов машинного обучения и обсуждение результатов с коллегами: как правильно измерить успешность моделей, как их обновлять и так далее. В целом это все связано с «интеллектуализацией» маркетплейса — чтобы он был гибким, справедливым, адаптивным и эффективным.

Доход вырос до 200 000—250 000 ₽ в месяц. В компании работаю меньше года. Коллектив молодой, кажется, средний возраст даже меньше моего, амбициозный. Есть некоторые сложности с целеполаганием и распределением задач, вызванные тем, что это стартап и какие-то процессы еще не налажены, но в целом пока все нравится и движется в интересном направлении.

250 000 ₽

максимальный доход в ИТ⁠-⁠стартапе

В среднем я прохожу около трех курсов в год. Большую часть я прослушал на «Курсере», edX, «Степике», сайте Стэнфордского университета. Курсы выбираю по такому принципу: либо полезное и новое про машинное обучение и анализ данных, либо что-нибудь из сферы энергетики, экономики, биологии, финансов.

Но больше всего интересует сфера искусственного интеллекта: в ней постоянно происходят очень интересные научные открытия, а по оценкам некоторых венчурных инвесторов, через пару десятилетий ИИ будет отвечать за 50% прироста мирового ВВП. Поэтому в самом близком фокусе у меня находятся несколько классных и глубоких книг по этому предмету: «Искусственный интеллект: современный подход» Рассела и Норвига, «Вероятностная робототехника» Трана и другие.

Расходы на обучение крайне невелики — максимум 10 000 ₽ в год.

Новые проекты планирую искать именно в сфере искусственного интеллекта. В последние два года доходы в ИТ ощутимо выросли, и сейчас кажется, что можно без проблем найти очень щедрые предложения.

Управленческая работа тоже привлекает. Сейчас я на руководящей должности, но подобного опыта у меня еще не было, и я не сказал бы, что справляюсь именно в плане управления. Прослушал небольшой бесплатный вебинар по управлению командами от одной онлайн-школы, и даже после него стало понятно, что я делал не так и как это можно исправить. Так что, видимо, дело не в моей неспособности к руководству, а элементарно в отсутствии минимальных знаний.

Думаю, что работать нужно до тех пор, пока есть для этого силы и энергия. К счастью, интеллектуальный труд, к которому относятся программирование, математические задачи и анализ данных, позволяет сохранить ясный ум до глубокой старости, чем определенно стоит пользоваться. На пенсию государства всерьез не рассчитываю, возможно, после 40 лет одним из важных критериев выбора работодателя станет хорошая корпоративная пенсионная программа.

В 2018 открыл ИИС, откладывал на него около 400 тысяч рублей в год и порядка 50—70 тысяч в месяц — на обычный счет. Проходил бесплатные курсы от некоторых брокеров и прочел несколько популярных книг — Фишера, Малкиэла, Линча, Далио. Но пока не могу представить, что брошу работу и буду жить на пассивный доход, ничем не занимаясь.