«О зарплате я думал меньше всего, куда важнее была перспектива развития», — Ануар Макашев о начале карьеры в IT

Ануар Макашев, город — Алматы, big data и data science, linkedin

О себе

Я руководитель отдела Big Data проектов в QazCode. Моя основная задача — создавать продукты и сервисы на основе технологии больших данных, data science и искусственного интеллекта.

Я окончил Московский государственный университет в Москве, раньше изучал математику.

Я работаю в QazCode, IT-компании Beeline Казахстан, уже около четырех лет. Мои обязанности охватывают три направления, одно из которых на сегодняшний день особенно популярно — это искусственный интеллект. У нас есть несколько продуктов, напрямую связанных с ИИ, а также ряд прикладных задач, основанных на классическом машинном обучении, а также big data задачи. Естественно, это включает множество подзадач, связанных с аналитикой. Именно с этого и начался мой карьерный путь, который привел меня в IT. Но обо все по порядку.

О первой работе в IT

Когда мне было около 21 года, будучи студентом четвертого курса, я пришел работать в «Альфа-Банк». Начинал как стажер, а позже перешел в штат. Моя работа была связана с продуктовой аналитикой и моделированием. Хотя тогда я не работал в IT-отделе, сейчас понимаю, что моя деятельность включала в себя и IT-задачи. Это был интересный период, так как в моем подразделении отсутствовали налаженные процессы аналитики. Коллеги вручную пытались что-то сделать, и мне, будучи студентом, посчастливилось строить аналитику с нуля для важного подразделения внутри ритейл банкинга. Это было для меня вызовом, потому что на то время не было готовых шаблонов или примеров успешных кейсов, и приходилось искать информацию в интернете и пробовать применять ее на практике.

На самом деле, у меня была своя стратегия, чтобы найти работу. Для начала, я сформировал для себя определенный перечень внутренних запросов: что для меня важно, где я хочу себя видеть и так далее. А после — перечень подходящих моему запросу вакансий. Мне было важно, чтобы работа была связана с математикой и IT.

Второе — запрос был на entry-level job, то есть для соискателей без опыта или с небольшим опытом. Тогда на рынке было большое количество предложений для стажеров. Я считал, что это наиболее оптимальный путь для начала карьеры. Я помню, в то время банк проводил специальные программы, схожие с нашим Beeline Bootcamp. Я принял участие и попытался устроиться на работу. Прошел три этапа отбора: сначала написал мотивационное письмо о том, почему именно меня должны взять на работу, затем сдал тест на текущие знания и логические вопросы, и, наконец, прошел интервью с будущим руководителем. 

Были несколько предметных вопросов, связанных с работой в Excel и SQL, а также программированием и пониманием основ статистики. Из интересного: до банка я проходил несколько разных собеседований, и на одном из них меня даже попросили решить дифференциальное уравнение — удивительный опыт. Каждый раз перед собеседованием я советовался со знакомыми, чтобы понять, на какие аспекты обратить внимание и что лучше подготовить. Работодатель мог задать вопросы, связанные с университетской программой. Уже позже я понял, что у каждого вопроса есть своя логика, связанная с будущей работой.

Образование помогло в трудоустройстве и в поиске работы, но думаю, это связано с тем, что в те времена подходы были другими. Людей нанимали в основном по названию университета и диплому.

Как нанимающий менеджер, на данный момент я больше обращаю внимание на личные и профессиональные качества кандидатов, так как они больше влияют на успех в работе.

Говоря о личных качествах, безусловно, они тоже играют важную роль. Мне было важно, чтобы мои ценности совпадали с ценностями компании. Например, я открыт к новым вызовам. В дальнейшем я убедился, что схожие ценности помогают максимально вовлекаться в работу и эффективно удовлетворять потребности клиентов.

О трудностях

Я не знал, как устроен рынок найма. Были переживания относительно того, как быстро я найду работу, какие обязанности меня ожидают. О зарплате я думал меньше всего, куда важнее была перспектива развития. Именно эта стратегия тогда оказалась удачной, и по сей день помогает мне достигать профессиональных успехов. 

Когда я начинал искать работу, я получал 30-40% отказов. Знакомые объясняли мне, что это нормально. Я вносил эти компании в свой список и пытался понять причины отказов. Я просил обратную связь, чтобы каждое следующее интервью проходило лучше, чем предыдущее.

В основном причины отказов были стандартными — недостаток опыта в определенных областях. Например, требовались более продвинутые знания в SQL или Python. Я видел те пробелы, где мне нужно было еще больше прокачаться и старался адаптироваться.

Я всегда считал, что трудности на работе — это скорее вызовы, с которыми нужно справляться. Вот одна из них: в свой первый день на работе я не мог правильно настроить почтового клиента. Из более сложных: у меня не было коллег с таким же профилем, которые могли бы подсказать, с чего начать. Сначала я пытался решать проблемы сразу, не рассматривая разные варианты, но потом понял, что так не работает. С опытом, удается легче искать и внедрять более оптимальные пути для предоставления аналитики и построения скриптов.

Помню также, как мне нужно было построить прогноз для будущих потоков продаж продукта на год вперед. Это была сложная задача, и я понял, что не смогу решить ее идеально, так как поведение продаж зависит от множества факторов и требует соответствующих прикладных знаний. Сейчас, задача уже выглядит решаемой. Любой вызов нужно принимать — это и есть точка роста.

Каждое поколение может считать, что в их время было сложнее. Современные новички могут говорить также, и отчасти я соглашусь, потому что информации стало больше, а требования для позиций выросли. Но это должно мотивировать новое поколение еще больше.

Одной из сложностей может быть неопределенность обязанностей. Требования к стажерам растут с каждым годом. Новичок должен самостоятельно усваивать информацию и быть готовым уделять много времени обучению и работе, чтобы стать профессионалом. Например, если он хочет стать хорошим аналитиком, ему нужно глубоко изучить SQL или Python, хорошо строить причинно- следственные связи, разбираться в статистике. И даже этих знаний может быть недостаточно для будущего работодателя. Раньше было достаточно знать программирование на уровне студенческой программы, а теперь требуются специализированные знания, опыт и навыки.

3 совета, которые помогут найти работу в IT

Первое: структуризация знаний и понимание профессиональных навыков и качеств: какие у вас преимущества для той или иной работы, какие профессии сейчас актуальны. Узнавайте больше информации о том, кого ищет рынок. Общайтесь с теми, кто уже прошел этот путь, посещайте мероприятия, которые устраивает компания. Например, у меня есть коллега, которая выступала на Beeline Bootcamp и рассказала, как прошла путь от стажера до официального сотрудника в нашей компании.

Второе: снижайте уровень тревожности и неопределенности. Будьте уверены в себе и в своих силах.

Третье: будьте увлечены своим делом. IT достаточно разнообразная сфера. Найдите направление, которое будет приносить вам радость и пользу компании.